Vrednost globalnog tržišta označavanja podataka očekuje se da se utrostruči do 2031. godine, dok automatizacija i ljudska procena oblikuju razvoj veštačke inteligencije
Kompanija Meta akvizirala je Scale AI, firmu specijalizovanu za anotaciju i strukturiranje podataka za obuku veštačke inteligencije, za 15 milijardi dolara (oko 1.620 milijardi dinara) prošle godine, potvrđuju zvanični podaci iz industrije. Ova transakcija ukazuje na nagli rast značaja pripreme podataka za treniranje modela veštačke inteligencije, što je postalo centralna tačka konkurencije među tehnološkim gigantima.
Prema dostupnim analizama, globalno tržište označavanja podataka procenjeno je na 2,3 milijarde dolara (248 milijardi dinara), a očekuje se da će njegova vrednost biti utrostručena do 2031. godine. Glavni pokretač ovog rasta je sve veća potreba za kvalitetnim, strukturiranim i reprezentativnim podacima koji omogućavaju razvojnim timovima da obezbede funkcionalnost i pouzdanost naprednih AI sistema.
Za obuku savremenih modela, podaci moraju biti ne samo čisti i pravilno označeni, već i ažurni, dostupni u realnom vremenu i formatirani tako da omogućavaju modelima precizno zaključivanje bez improvizacije. Automatizovani alati, kao što su sofisticirani web crawler-i i sistemi za ekstrakciju, omogućavaju masovno prikupljanje podataka sa različitih tržišta i na više jezika, što bi bilo nemoguće ostvariti ručno.
Međutim, ključna faza u procesu je anotacija podataka, koja podrazumeva ne samo identifikaciju sadržaja, već i njegovo značenje u kontekstu. Automatizacija je efikasna u deduplikaciji, normalizaciji i filtriranju podataka, ali kada je u pitanju precizno označavanje – posebno u zadacima poput tumačenja medicinskih slika, detektovanja sarkazma ili procene nijansi odgovora – ljudska procena ostaje nezamenjiva.
Proces anotacije uključuje stroge smernice, višeslojnu proveru i konzistentnost, a najznačajniji primer je Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), gde ljudski ocenjivači procenjuju odgovore modela i time usmeravaju razvoj AI sistema. Najnapredniji jezički modeli kao što su Chat GPT-5, Claude i Gemini prolaze kroz ovaj proces više puta, što značajno utiče na njihov kvalitet.
Automatizovana alatka za pre-označavanje podataka omogućila je skaliranje ovog procesa, ali slučajevi gde je rizik od greške visok i dalje zahtevaju ljudski nadzor. Ovakav spoj automatizacije i ljudskog faktora postaje ključan za efikasno i pouzdano treniranje AI modela, dok se ekonomski značaj tržišta označavanja podataka nastavlja eksponencijalno razvijati.
