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AI 학습 자료 2032년에 고갈?…빅테크 ‘데이터 확보’ 사활 AI 연구기관 에포크AI는 이달 초 지금의 거대언어모델(LLM) 개발 추세라면 2026~2032년 AI 학습에 적합한 고품질 공개 텍스트 데이터가 소진될 것으로 예측했다. 업계 관계자는 “데이터 부족은 데이터센터 운영에 쓰는 에너지 부족과 더불어 AI 산업 성장을 제약하는 요인이 될 수 있다”고 말했다. 데이터에 목마른 기업들은 실제 데이터의 특성을 모방해 인위적으로 만든 ‘합성데이터’로 눈을 돌리고 있다. AI가 만들어낸 데이터를 AI가 배우는 방식이다. 합성데이터는 비용과 시간이 많이 들고 개인정보 보호에 저촉될 수 있는 실제 데이터보다 효율적으로 확보할 수 있다는 게 장점이다. 합성데이터 수요가 늘면서 스케일AI, 그레텔AI 등 합성데이터를 생성하는 스타트업에 대한 투자도 활발해지고 있다. 하지만 합성데이터 비중이 높아지면 현실의 복잡성과 다양성을 반영하지 못해 오류와 편향이 증폭될 수 있는 위험도 따른다. - AI 학습 자료 2032년에 고갈?…빅테크 ‘데이터 확보’ 사활
- “현지 정보를 넣지 않고는 이용자들에게 ‘이류’의 경험만 제공할 수 있을 겁니다.” 지난 10일 메타는 당분간 인공지능(AI) 비서 ‘메타 AI’를 유럽에 출시하지 않겠다며 이같이 말했다. 자사가 보유한 사회관계망서
https://n.news.naver.com/article/032/0003304059?sid=105 | 
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세상엔도라이들이많다
학습 고만 시켜야 할텐데요