しかし、イーロン・マスクを含むAIの専門家の間では、データ不足によるAI開発の減速、あるいは停止の可能性について懸念が高まっている。人工一般知能（AGI）や人工超知能（ASI）の台頭が目前に迫っている今、「データが足りなくなるのではないか」「もしそうだとしたら、それはAIの将来にとって何を意味するのか」という疑問が生じる。
AIが発展するためには、膨大なデータに大きく依存する。ジェネレーティブAIとLLMは、主にインターネットから入手した膨大なデータセットを処理することによって訓練される。このデータは、記事や書籍から創作物まで多岐にわたるが、AIに人間の言語を模倣する方法を教えるために使用される。ChatGPTやGPT-4のようなツールは、この技術がいかに人間のような対話をシミュレートできるかを示す顕著な例である。
しかし、懸念が高まっているのは、利用可能なデータが間もなく枯渇するかもしれないという臨界点に近づいているということだ。利用可能なデータがすべてスキャンされると、新鮮なデータがなければAIの開発は停滞する可能性がある。この問題は、「データのピーク」に達した後、AIの成長が壁にぶつかる可能性があると言われている。
この分析では、データ不足がAIに与える影響について深く掘り下げ、AGIやASIの夢が実現不可能になる危険性があるかどうかを探る。AIは頭打ちになる運命にあるのか、それともこの分野の限界を押し広げ続ける道を見つけることができるのか。AIの進歩に関する継続的な報道の中で、これらの重要な問題を探求していきますので、ご期待ください。
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