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AI公司面临训练数据枯竭危机,高质量数据将在2026年前耗尽

释放双眼,带上耳机,听听看~!
近期,人工智能(AI)公司正面临一个严峻的挑战:训练数据的枯竭。本文探讨了AI公司面临的数据枯竭危机,以及可能的解决方案。

**划重点:**

1. 🚱 **数据枯竭危机:** AI公司可能在不久的将来面临培训数据枯竭的风险,根据研究,高质量文本培训数据可能在2026年耗尽,而低质量文本和图像数据则可能在2030年至2060年之间枯竭。

2. 🔄 **合成数据风险:** 对于数据饥渴的AI公司来说,使用由AI模型生成的合成数据进行训练可能并非可行的解决方案。研究表明,训练AI模型使用AI生成的内容可能导致模型内在的畸形效应,使输出变得混乱和怪异。

3. 💼 **数据合作伙伴关系:** 面对这一潜在问题,除非出现大规模人类内容农场,否则解决方法可能在于建立数据合作伙伴关系。这意味着拥有丰富高质量数据的公司或机构与AI公司达成协议,交换数据以换取资金。

AICMTY(aicmty.com) 11月14日 消息:近期,人工智能(AI)公司正面临一个严峻的挑战:训练数据的枯竭。数据在AI经济中发挥着中心作用,是模型基本功能和质量的关键推动力。然而,令AI公司感到担忧的是,自然数据是一种有限资源,如果这一资源枯竭,研究人员认为公司可能面临严重考验。

AI公司面临训练数据枯竭危机,高质量数据将在2026年前耗尽

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

澳大利亚麦考瑞大学的信息技术法学教授Rita Matulionyte在《对话》杂志的一篇文章中指出,AI研究人员近一年来一直在敲响数据供应告急的警钟。根据去年Epoch AI人工智能预测组织的一项研究,AI公司可能在2026年前耗尽高质量文本训练数据,而低质量文本和图像数据的枯竭时间可能介于2030年至2060年之间。

这对AI公司而言是一个岌岌可危的局面,因为AI系统需要大量数据来运行和改进。随着开发人员不断注入更多数据,AI模型已经取得了巨大的进步。如果数据供应停滞不前,模型和整个行业可能会受到影响。

Matulionyte提出了使用合成数据的可能解决方案,即由AI模型生成的数据用于培训新模型,以缓解对数据的渴望。然而,这可能并非一个可行的解决方案。实际上,使用合成内容可能会完全破坏给定的模型;一些研究表明,将AI模型训练用于AI生成的内容会导致明显的近亲繁殖效应,数据集中缺乏差异性,导致输出混乱而怪异。尽管一些公司已经在尝试使用合成培训集,但这并非保证解决问题的方法。

目前,对于这一潜在问题而言,最实际的解决方案可能是建立数据合作伙伴关系,除非出现大规模的人类内容农场。基本上,拥有丰富且备受追捧的高质量数据的公司或机构与AI公司达成协议,提供数据,很可能是以现金交换的方式。

值得注意的是,大多数用于培训AI系统的数据集实际上是由我们在线创建的互联网抓取数据制成的。因此,数据合作伙伴关系可能是一种不错的选择。然而,随着数据的价值不断提高,有趣的是看看有多少AI公司实际上能够竞争获取数据集,更不用说有多少机构或个人愿意向AI公司提供他们的数据了。

即便如此,也不能保证数据井永远不会枯竭。尽管互联网看似无限,但实际上很少有什么是永无止境的。

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