Segundo uma investigação realizada por um grupo de pesquisadores, até 2026, poderemos não ter combustível (ou dados) suficiente para alimentar a as inteligências artificiais.
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Caso essa tendência possua uma continuidade, o estudo conduzido por integrantes de diferentes universidades, incluindo o MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, apontou que a velocidade de aprimoramento das IAs, como o ChatGPT, pode diminuir de forma drástica.
As psquisas indicam que estamos gerando dados online numa velocidade menor do que é preciso para treinar uma IA. O grupo de pesquisadores previu que a escassez de dados de texto de alta qualidade pode ocorrer antes de 2026, seguindo as atuais tendências.
As estimativas apontam que dados linguísticos de baixa qualidade podem acabar entre 2030 e 2050, e dados de imagens de baixa qualidade entre 2030 e 2060. A contribuição potencial da IA para a economia mundial até 2030 é estimada em 15,7 bilhões de dólares, segundo a PwC. Todavia, a falta de dados utilizáveis pode atrasar o desenvolvimento da IA.
Como possíveis soluções, desenvolvedores podem aprimorar algoritmos para usar dados já coletado com maior eficiência, o que vai diminuir a quantidade da informação e poder computacional necessário e consequentemente a pegada de carbono da IA.
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Também é possível que a IA gere dados sintéticos de treinamento: ou seja, os profissionais vão poder criar dados sob medida para seus modelos. A disponibilização digital de conteúdo fora do espaço online, como textos de editoras e repositórios offline, é outra alternativa.
 suficiente para alimentar a as inteligências artificiais como o ChatGPT.){kind=link}