論文の概要: Data-Driven Breakthroughs and Future Directions in AI Infrastructure: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16771v1
• Date: Thu, 22 May 2025 15:12:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.385108
• Title: Data-Driven Breakthroughs and Future Directions in AI Infrastructure: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: AIインフラストラクチャにおけるデータ駆動のブレークスルーと今後の方向性: 総合的なレビュー
• Authors: Beyazit Bestami Yuksel, Ayse Yilmazer Metin,
• Abstract要約: 本稿では,過去15年間の人工知能(AI)の大きなブレークスルーを包括的に合成する。 計算リソース、データアクセス、アルゴリズム革新の収束をトレースすることで、AIの進化における重要なインフレクションポイントを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive synthesis of major breakthroughs in artificial intelligence (AI) over the past fifteen years, integrating historical, theoretical, and technological perspectives. It identifies key inflection points in AI' s evolution by tracing the convergence of computational resources, data access, and algorithmic innovation. The analysis highlights how researchers enabled GPU based model training, triggered a data centric shift with ImageNet, simplified architectures through the Transformer, and expanded modeling capabilities with the GPT series. Rather than treating these advances as isolated milestones, the paper frames them as indicators of deeper paradigm shifts. By applying concepts from statistical learning theory such as sample complexity and data efficiency, the paper explains how researchers translated breakthroughs into scalable solutions and why the field must now embrace data centric approaches. In response to rising privacy concerns and tightening regulations, the paper evaluates emerging solutions like federated learning, privacy enhancing technologies (PETs), and the data site paradigm, which reframe data access and security. In cases where real world data remains inaccessible, the paper also assesses the utility and constraints of mock and synthetic data generation. By aligning technical insights with evolving data infrastructure, this study offers strategic guidance for future AI research and policy development.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,過去15年間の人工知能(AI)の大きなブレークスルーを包括的に合成し,歴史的,理論的,技術的視点を統合する。 計算リソース、データアクセス、アルゴリズム革新の収束をトレースすることで、AIの進化における重要なインフレクションポイントを特定する。 この分析では、GPUベースのモデルトレーニングの有効化、ImageNetによるデータ中心シフトの起動、Transformerによるアーキテクチャの簡略化、GPTシリーズによるモデリング機能の拡張などが強調されている。 この論文は、これらの進歩を孤立したマイルストーンとして扱うのではなく、より深いパラダイムシフトの指標として捉えている。 サンプルの複雑さやデータ効率といった統計的学習理論の概念を適用することで、研究者はどのようにしてブレークスルーをスケーラブルなソリューションに翻訳し、なぜこの分野がデータ中心のアプローチを採用する必要があるのかを説明する。 プライバシーの懸念の高まりと規制の厳格化に対応して、フェデレーションラーニング、プライバシ向上技術(PET)、データアクセスとセキュリティを再構築するデータサイトのパラダイムといった、新たなソリューションを評価する。 実世界のデータがアクセス不能な場合、モックデータと合成データ生成の利便性と制約も評価する。 この研究は、技術的な洞察を進化するデータインフラストラクチャと整合させることで、将来のAI研究と政策開発のための戦略的ガイダンスを提供する。

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