Um relatório recente da OpenAI descobriu que o custo de formação de grandes modelos de IA deverá aumentar de 100 milhões de dólares para 500 milhões de dólares até 2030. Este é um aumento impressionante e significa que apenas as empresas e indivíduos mais ricos poderão dar-se ao luxo de desenvolver e usar tecnologias de IA.
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O relatório descobriu que o custo de treinar um único grande modelo de IA pode variar de US$ 3 milhões a US$ 12 milhões. O custo de treinar um modelo em um grande conjunto de dados pode ser ainda maior, chegando a US$ 30 milhões.
A OpenAI estima que o custo de treinar um modelo em um grande conjunto de dados aumentará para US$ 500 milhões até 2030. Isso se deve ao tamanho crescente dos conjuntos de dados, bem como à necessidade de mais poder computacional para treinar modelos maiores.
Atualmente, a maior parte da pesquisa em IA está sendo conduzida por grandes empresas e organizações de tecnologia, como Google, Facebook e Microsoft. No entanto, com o aumento do custo da formação em modelos de IA, é provável que apenas as empresas e os indivíduos mais ricos consigam desenvolver e utilizar tecnologias de IA no futuro.
Isto poderia ter uma série de implicações para o desenvolvimento futuro da IA. Em primeiro lugar, poderia levar a uma concentração do desenvolvimento da IA nas mãos de algumas grandes empresas. Em segundo lugar, poderia criar uma divisão entre aqueles que podem utilizar tecnologias de IA e aqueles que não podem.
O custo crescente do desenvolvimento da IA também poderá ter implicações negativas para a sociedade como um todo. Por exemplo, poderia levar ao desenvolvimento de tecnologias de IA que beneficiam apenas os ricos e poderia exacerbar a desigualdade. Isso pode colocar a sociedade em risco.
É importante notar que o custo do desenvolvimento da IA não é o único factor que determinará quem pode dar-se ao luxo de utilizar as tecnologias de IA.
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O custo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina tem aumentado constantemente. O relatório, intitulado “Tendências no custo em dólares do treinamento de sistemas de aprendizado de máquina”, foi publicado por pesquisadores da OpenAI, um laboratório de pesquisa em inteligência artificial. Analisou o custo do treinamento de vários modelos de aprendizado de máquina nos últimos cinco anos e descobriu que o custo tem aumentado a uma taxa exponencial.
De acordo com a OpenAI, o custo de treinar um modelo em um grande conjunto de dados aumentará para US$ 500 milhões até 2030.
Um dos principais fatores que aumentam o custo do treinamento de modelos de aprendizado de máquina é a necessidade de mais dados. À medida que os modelos se tornam mais complexos, eles exigem mais dados para serem aprendidos com precisão. Isto levou a uma “corrida de dados”, à medida que as empresas competem para recolher e rotular conjuntos de dados cada vez maiores.
O outro fator importante que aumenta o custo do treinamento de modelos de aprendizado de máquina é a necessidade de mais poder computacional. Treinar um modelo requer grandes quantidades de poder de processamento, e a quantidade de energia necessária tem aumentado exponencialmente.
O relatório prevê que o custo de formação de um único modelo de aprendizagem automática atingirá 500 milhões de dólares até 2030. Este é um aumento significativo em relação ao custo atual de 100 milhões de dólares. No entanto, o relatório também observa que os avanços nas GPUs poderiam reduzir um pouco o custo, reduzindo o custo para US$ 200 milhões no início de 2030.
Esta tendência tem implicações importantes para a indústria de IA. Os investimentos em IA dependem fortemente do custo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Se o custo da formação continuar a aumentar ao ritmo atual, será cada vez mais difícil para as empresas justificarem o investimento em IA.
Os investimentos em IA dependem deste preço, dependendo da relação entre as despesas para o desenvolvimento e formação de IA e as receitas provenientes dos sistemas de IA. Quem, então, pode arcar com as despesas de formação acima indicadas? O vetor de crescimento da IA torna-se então evidente na sua orientação.
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