AI का सबसे बड़ा Crisis: Data की कमी
AI आज की दुनिया का अगला trillion-dollar industry बन सकता है। लेकिन एक ऐसी बड़ी problem है, जिसे अभी तक बहुत कम लोग seriously ले रहे हैं—AI training data खत्म हो रहा है।
AI को Data की भूख
पिछले एक दशक से Large Language Models (LLM) लगातार बड़े होते जा रहे हैं। EPOCH AI के अनुसार, training datasets हर साल लगभग 3.7x की दर से बढ़ रहे हैं। इस स्पीड से, 2026 से 2032 के बीच दुनिया का high-quality public data लगभग खत्म हो सकता है।
Labeling Market का Explosion
आज की date में data collection और labeling एक अलग industry बन चुका है। 2024 में इसका market size $3.77 billion था, जो 2030 तक $17.10 billion तक पहुंचने का अनुमान है। यानी model बनाने से ज्यादा महंगा काम data को acquire और curate करना होता जा रहा है।
Synthetic Data से Problem क्यों?
कई लोग solution के तौर पर synthetic data की बात करते हैं। लेकिन इसमें एक बड़ी दिक्कत है। Model अगर model-generated data पर train होंगे, तो feedback loop, hallucinations और गलत predictions जैसी problems बढ़ जाएंगी। साथ ही synthetic inputs में वो real-world nuance और messiness नहीं होती, जो AI को practical scenarios में smart बनाती है।
असली Power Data Holders के पास
आज तक AI कंपनियां Wikipedia, Common Crawl, Reddit और open-source code जैसी public datasets पर निर्भर रही हैं। लेकिन अब copyright laws, platform restrictions और government regulations ने free data access को मुश्किल बना दिया है।
इसका मतलब है कि अब असली power उनके पास है, जिनके पास unique, high-quality datasets हैं। Tech giants जैसे Meta, Google और X (Twitter) पहले से ही अपने data को walled garden बनाकर monetize कर रहे हैं।
असली सवाल: Model नहीं, Data किसके पास है?
AI industry अब एक नए मोड़ पर खड़ी है। Model creation धीरे-धीरे commoditized हो रहा है—open-source LLMs, छोटे footprint वाले versions और hardware-efficient designs इसके examples हैं।
लेकिन असली differentiator अब data होगा। वही data जो ताज़ा, diverse और legal हो। वही companies future में lead करेंगी जिनके पास best datasets होंगे।
Future belongs to Data Providers
आने वाला समय सिर्फ data scientists का नहीं होगा। इसमें data stewards, aggregators और contributors भी उतने ही important होंगे। AI का future decide होगा इस बात से कि कौन सा model नहीं, बल्कि कौन सा data use किया गया।
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