Почему статичные данные не подходят для обучения ИИ?

Статичные данные быстро устаревают, не отражая изменения в реальном мире. Это приводит к ошибкам в работе моделей и снижению их эффективности в динамичных бизнес-задачах.

Как новый инфраструктурный слой улучшает работу ИИ?

Он обеспечивает доступ к актуальным данным в реальном времени, структурирует их и предоставляет контекст. Это позволяет моделям принимать более точные решения и снижает риск некорректных выводов.

Какие проблемы решает технология RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет моделям подгружать внешние данные во время запроса, но многие системы всё ещё сталкиваются с проблемами актуальности и достоверности информации.

← Все новости

Искусственный интеллект

Новый слой инфраструктуры для данных из интернета ускорит развитие ИИ

24 июня 2026 г.

Фото: MIT Technology Review

Краткий ответ

Новый инфраструктурный слой для работы с веб-данными позволяет ИИ-системам получать актуальную и структурированную информацию в реальном времени.

Следующий этап развития искусственного интеллекта может зависеть от появления нового инфраструктурного слоя, который обеспечит доступ к данным из интернета в реальном времени. Этот слой должен обрабатывать сотни миллионов доменов и миллиарды новых URL, появляющихся еженедельно, преодолевая технические барьеры и предоставляя актуальную информацию.

Руководитель платформы Bright Data Ор Ленчнер подчеркивает, что объём данных в интернете огромен, но без правильной инфраструктуры компании не могут эффективно их использовать. Ранее прогресс в ИИ зависел от масштабирования обучающих данных и моделей, но теперь ключевой проблемой стала динамичность и неструктурированность веб-данных.

Современные ИИ-системы требуют постоянного потока свежей информации для анализа цен, настроений потребителей и рыночных тенденций. Инфраструктура должна поддерживать миллионы одновременных запросов к сайтам с разными языками, форматами и правилами доступа. Задержки в получении данных снижают эффективность моделей, а устаревшая информация ведёт к неверным решениям.

Использование актуальных и качественных данных также уменьшает риск «галлюцинаций» ИИ, повышая доверие пользователей. Опрос показал, что 56% специалистов по ИИ считают доступ к данным в реальном времени критически важным для повышения достоверности результатов. Однако, несмотря на технологии вроде RAG, многие системы всё ещё не справляются с задачей предоставления актуальной и контекстно релевантной информации.

По данным Gartner, к концу года 60% ИИ-проектов, не имеющих доступа к структурированным и актуальным данным, будут закрыты. Это подчёркивает необходимость развития инфраструктуры для работы с веб-данными.

Частые вопросы

Почему статичные данные не подходят для обучения ИИ?: Статичные данные быстро устаревают, не отражая изменения в реальном мире. Это приводит к ошибкам в работе моделей и снижению их эффективности в динамичных бизнес-задачах.
Как новый инфраструктурный слой улучшает работу ИИ?: Он обеспечивает доступ к актуальным данным в реальном времени, структурирует их и предоставляет контекст. Это позволяет моделям принимать более точные решения и снижает риск некорректных выводов.
Какие проблемы решает технология RAG?: RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет моделям подгружать внешние данные во время запроса, но многие системы всё ещё сталкиваются с проблемами актуальности и достоверности информации.

Лента для Дзен: /feed/dzen.xml · RSS: /feed.xml