Справжній захисний рів машинного навчання
Коли ми говоримо про конкуренцію в галузі штучного інтелекту, зазвичай зосереджуємось на архітектурі моделей, масштабі параметрів, обчислювальних потужностях. Але це не є справжніми бар'єрами.
Алгоритми можна скопіювати. Обчислювальні потужності можна орендувати. Але власні канали даних реального світу? Ось це і є захисний рів.
Три етапи конкуренції в ML
За останнє десятиліття фокус конкуренції в машинному навчанні тричі змінювався:
Перший етап: Алгоритмічна конкуренція (2012-2017)
- У кого краща архітектура моделі
- Винахідники CNN, RNN, Transformer отримали перевагу
- Але після публікації статті, всі можуть використовувати
Другий етап: Конкуренція обчислювальних потужностей (2017-2022)
- У кого більше GPU
- Для навчання GPT-3 потрібно 1000+ V100
- Але хмарні сервіси перетворили обчислювальні потужності на товар, який можна купити
Третій етап: Конкуренція даних (2022-теперішній час)
- У кого унікальне коло даних
- Синтетичні дані не можуть замінити дані реального світу
- Це і є бар'єр, який неможливо скопіювати
Чому дані є останнім захисним ровом?
Три причини:
- Дефіцитність: Високоякісні, добре розмічені реальні дані природно дефіцитні
- Нетоварність: Навіть якщо ви готові платити, ви не можете купити канали даних конкурентів
- Ефект складних відсотків: Кращі дані → кращий продукт → більше користувачів → більше даних
Один фахівець з ML написав у X:
"Algorithms can be replicated. Compute can be rented. But proprietary real-world data pipelines? That's a moat."
Це влучно відображає суть проблеми. Коли ви бачите, що OpenAI підписує ексклюзивні угоди з видавцями, а Google витрачає мільярди на придбання доступу до даних Reddit, вони купують не контент — вони купують захисний рів навчальних даних.
Повернення до компромісу між зміщенням і дисперсією
Цікаво, що коли ми обговорюємо якість даних, повертається найкласичніше поняття машинного навчання: компроміс між зміщенням і дисперсією.
"Machine Learning in a nutshell: minimize error to achieve optimal bias-variance tradeoff. Higher the bias, more the error between predictions and ground truth - i.e. underfitting. Higher the variance, more the error from small fluctuations in the training set - i.e. overfitting." — @bindureddy
В епоху LLM ми колись думали, що це поняття застаріло. Але виявилося, що суть проблеми якості даних залишається балансом між зміщенням і дисперсією — сміттєві дані створюють зміщення, а однорідні дані призводять до дисперсії.
Зміна математичної перспективи
Інша тенденція, на яку варто звернути увагу: поглиблюється розуміння математичних основ ML.
Один дослідник зазначив:
"The most powerful tool in your mathematical toolkit isn't a formula, it's a change of perspective... We're taught to see matrices as 'grids of numbers.' But to a machine learning engineer, a matrix is often secretly a graph."
Ця зміна перспективи — від "сітки чисел" до "графової структури" — показує когнітивне оновлення, яке переживає ML. Коли все більше людей розуміють, як лінійна алгебра, теорія ймовірностей, теорія оптимізації підтримують цю "магію", галузь перейде від поклоніння чорній скриньці до розуміння білої скриньки.
Проблема екологічних витрат
Не можна ігнорувати той факт, що процвітання ML супроводжується реальними екологічними витратами:
- 74% заяв технологічних компаній про "ШІ допомагає клімату" не мають доказів
- Викиди Google зросли на 48% у 2019-2023 роках
- Викиди Microsoft зросли на 29% з 2020 року
Ці цифри походять від розширення центрів обробки даних, а рушійною силою розширення центрів обробки даних є навчання та висновування ML. Це не крива, яку можна нескінченно екстраполювати.
Наслідки для практиків
Якщо ви входите в сферу ML, є три напрямки, на які варто звернути увагу:
- Інженерія даних: Важче замінити, ніж архітектуру моделі
- Галузеві знання: Знати, які дані цінні, важливіше, ніж знати, як навчати
- Системне мислення: ML — це не ізольована модель, а замкнутий цикл даних-моделі-продукту-користувача
Як хтось сказав: стати машиною, що навчається, є найважливішим мета-навичкою в житті.
Але точніше було б сказати: стати машиною, що навчається, яка розуміє дані, є справжньою конкурентною перевагою цієї епохи.
