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在追求構建更強大AI的道路上，各大公司如OpenAI和Google突然遭遇了一個未曾預料的挑戰——互聯網似乎變得「太小」了。這背後，是因為這些公司開發的AI系統日益強大，對資訊的渴求也愈發旺盛。然而，隨著數據所有者開始限制AI公司對其數據的訪問，互聯網上的優質公共數據池變得愈發稀缺。

華爾街日報近日撰文表示，一些企業高管和研究人員憂心忡忡地表示，高質量文本數據的需求可能在兩年內超過供應量，這無疑會拖慢AI發展的步伐。面對這一困境，AI公司們開始四處尋找尚未開發的資訊源，並重新考慮如何更有效地訓練這些系統。據知情人士透露，OpenAI——這位ChatGPT的締造者，甚至已經考慮將YouTube視頻中的對話內容轉化為文本，用以此為基礎訓練其下一代模型GPT-5。

然而，一些公司試圖通過使用AI生成的數據（也稱合成數據）作為訓練材料來解決問題。但多位研究人員表示，這種方法可能帶來嚴重的故障和不確定性。這些嘗試大多在秘密中進行，因為企業高管認為，誰先找到解決方案，誰就可能獲得競爭優勢。

AI研究員Ari Morcos直言不諱地指出，數據短缺已成為一個亟待解決的前沿性研究問題。而數據短缺只是AI發展面臨的眾多挑戰之一。大型語言模型，如ChatGPT、Google的Gemini等背後運行的大型語言模型所需的晶片也很稀缺。此外，行業領導者還擔憂數據中心及其所需電力的不足。

AI語言模型主要依賴從互聯網上獲取的文本進行訓練，這些文本包括科學研究、新聞報道和維基百科（Wikipedia）條目等。這些材料被分解為詞元（token），即模型學習構建類似人類表達的單詞和部分單詞。通常，AI模型訓練的數據越多，其能力就越強。OpenAI就是憑藉這種策略，成為了全球知名的AI公司。

儘管OpenAI沒有透露其目前最先進的語言模型GPT-4的詳細訓練材料，但據估計，GPT-4的訓練素材已經多達12兆個詞元。研究人員預測，按照當前的增長軌跡，像GPT-5這樣的AI系統將需要60兆到100兆個詞元的數據。然而，即使利用所有可用的高質量語言和圖像數據，仍可能存在至少10兆到20兆個詞元的缺口，如何彌補這一缺口仍是未知數。

值得注意的是，網上大部分數據對AI訓練並無實際用處，因為它們可能存在句子殘缺、無法增進模型知識等問題。業內人士估計，互聯網上的數據只有一小部分對AI訓練有用，甚至可能僅為非營利組織Common Crawl收集資訊的十分之一。

與此同時，社交媒體平臺、新聞出版商等出於公平補償等考量，開始限制AI公司對其數據的訪問。公眾對於交出私人對話數據（如通過iMessage進行聊天）以幫助訓練AI模型也持謹慎態度。儘管如此，Meta Platforms的朱克伯格（Mark Zuckerberg）仍強調自家平臺在數據獲取上的優勢，認為這將是其AI業務發展的一大助力。然而，這些數據中究竟有多少能被視為高質量數據，目前仍是一個未知數。

目前，包括OpenAI的合作夥伴微軟（Microsoft）在內的一些科技公司，正致力於開發規模遠小於GPT-4，但專注於實現特定目標的小型語言模型。

OpenAI的行政總裁阿爾特曼（Sam Altman）已透露，該公司正在研究訓練未來模型的新方法。據知情人士透露，OpenAI還討論過建立一個數據市場，在這個市場中，OpenAI能夠制定一種機制來評估每個數據點對最終訓練模型的貢獻程度，並向數據提供者支付報酬。

Google內部也在探討類似的思路。然而，迄今為止，研究人員在構建這樣的系統時仍面臨諸多挑戰，尚未找到有效的突破口。

同時，OpenAI還在努力搜集可用的信息。知情人士稱，公司高層已探討利用自動語音識別工具Whisper在互聯網上轉錄高質量視頻和音頻素材的可能性。其中一些將通過公開的YouTube影片來實現，這些影片中的一部分已經被用來訓練GPT-4。

OpenAI的一位發言人表示：「我們的數據集是獨一無二的，經過精心整理，以幫助我們的模型更好地領悟世界。」她還說，OpenAI的工具會從公開可用的內容中提取信息，並通過合作夥伴關係獲取非公開數據。

另外，一些公司也在嘗試自行製作數據。然而，輸入本身由AI生成的模型文本，被認為是近親繁殖的計算機科學版本。此類模型往往會出現胡編亂造的現象，一些研究人員稱之為「模型崩潰」。

許多研究數據問題的專家對最終找到解決方案持樂觀態度。有專家將其比作「石油峰值」的概念，即曾有人擔心石油生產可能會達到頂峰，從而引發經濟崩潰。然而，隨著新技術的出現，如本世紀初的壓裂技術，這種擔憂最終被證明是不準確的。專家認為，AI領域也可能出現類似的發展，其最大的不確定性在於，人類不知道將會出現怎樣的技術突破。（香港商報網綜合 記者徐樂釗）

頂圖來源：路透社