Pisci, novinari, pjesnici i drugi profesionalci koji imaju iskustva u pisanju u posljednje su vrijeme postali tražena roba u nekim tehnološkim kompanijama. Zanimljivo je kako se njihovo iskustvo i znanje ne traži kako bi pisali, odnosno stvarali sadržaj koji će druge osobe čitati, već kako bi se na tom sadržaju trenirala umjetna inteligencija.
Iako je danas na mreži dostupna nevjerojatno velika količina sadržaja poput tekstova, fotografija i videa, na Business Insideru kažu kako je takvog sadržaja, a na kojem već nije trenirana AI, sve manje. Zbog toga im treba ne samo novi sadržaj, već i kvalitetan sadržaj zahvaljujući kojem bi takvi AI modeli mogli dodatno napredovati.
Na BI-u posebno naglašavaju kako se tijekom godina promijenio profil osoba koje se traže za treniranje umjetne inteligencije. U ranim godinama obrazovanje osoba nije bila važno jer je bilo potrebno samo na fotografijama i videozapisima imenovati objekte. Npr. označiti što je na fotografiji automobil, što je šuma, kuće, zgrade itd.
Sada AI kompanije poput Scale AI-a i Surge AI-a traže osobe s diplomama i doktoratima, koje fluentno govore engleski, ali i druge svjetske jezike te imaju profesionalno iskustvo u pisanju jer one više ne moraju samo označavati predmete i objekte na postojećem sadržaju, već moraju stvarati potpuno novi sadržaj na kojem će se trenirati veliki jezični modeli kako bi umjetna inteligencija postala bolja u pisanju.
A na tome da AI postane bolji pisac radi jako veliki broj ljudi te samo Scale AI surađuje s desecima tisuća ljudi koji pomažu u treniranju umjetne inteligencije. Kako je objasnio Willow Primack, potpredsjednik podatkovnih operacija ove tvrtke, ono zašto je AI iznimno koristan za korisnike jest “ljudski sloj podataka” koji trebaju napraviti iznimno pametni i vješti ljudi, kreativci s velikim iskustvom.
S obzirom na to da programi uče iznimno velikom brzinom, ponestaje izvora za treniranje informacija jer je AI već istrenirana na brojnim podacima - od članaka s Wikipedija pa do znanstvenih radova. Prema AI institutu Epoch, već za dvije godine AI bi mogla ostati bez podataka na kojima bi se mogla trenirati, što se čini prilično nevjerojatno.
Izvor: Business Insider
