起首：华尔街见闻【YMDD-107】Youはヤリしに日本へ？‐Welcome to sex lovers Japan‐天国に一番近い島からやって来たカトリーヌ・クロエは、何しに日本へ？！
在AI的繁茂中，覆按数据已成为最可贵的资源之一，而能够以低老本且看似无穷地生成这些数据的远景无疑极具诱导力。但是一些东说念主以为，合成数据可能会导致AI模子因低质料信息而“自我中毒”，最终可能导致模子“崩溃”。
AI行业濒临一个首要问题：用于覆按更智能模子的真实宇宙数据正在滥用。磋磨标明，合成数据可能和会过低质料信息“糟蹋”东说念主工智能。
东说念主工智能畛域正处于其最可贵资源行将滥用的边缘，这促使行业首长们张开历害的诡辩，盘问一种快速发展的替代决议：合成数据，或称“诞妄”数据。
多年来，像OpenAI和谷歌这么的公司一直从互联网上持取数据，用于覆按复古其AI器用和功能的大型讲话模子（LLM）。这些LLM处理了由东说念主类在数个世纪间创作的多半文本、视频过甚他媒体骨子不管是磋磨论文、演义照旧YouTube视频片断。
可是，现时“真实”的东说念主类生成数据正徐徐缺少。磋磨公司Epoch AI估量，文本数据可能在2028年之前就会滥用。同期，那些仍是从互联网的各个边际挖掘出可用覆按数据的公司无意致使不吝粉碎计策来赢得数据正濒临着越来越多的终局。
对于一些东说念主来说，这并不一定是个问题。OpenAI的首席履行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）曾默示，AI模子最终应该能够生成充足高质料的合成数据，以灵验地自我覆按。其诱导力可想而知：在AI的繁茂中，覆按数据已成为最可贵的资源之一，而能够以低老本且看似无穷地生成这些数据的远景无疑极具诱导力。
可是，磋磨东说念主员对合成数据是否果然是灵丹仙丹仍存在争议。一些东说念主以为，这条说念路可能会导致AI模子因低质料信息而“自我中毒”，最终可能导致模子“崩溃”。
牛津大学和剑桥大学的一组磋磨东说念主员最近发表的一篇论文指出，将AI生成的数据输入模子，最终会导致其输出无真谛的骨子。作家发现，AI生成的数据并非完好意思不能用于覆按，但应与真实宇宙的数据相均衡使用。
跟着可用的东说念主类生成数据日益缺少，越来越多的公司开动推敲使用合成数据。2021年，磋磨公司Gartner估量，到2024年，用于设备AI的数据中有60%将是合成生成的。
“这是一场危机，”纽约大学形貌学和神经科学荣休教师、AI分析师加里·马库斯默示。“东说念主们也曾幻思着，唯一使用越来越多的数据，就能无穷擢升大型讲话模子的性能，但现时他们基本上仍是用尽了通盘不错使用的数据。”
他补充说念：“没错，合成数据可能会匡助搞定一些问题，但更深档次的问题在于，这些系统并不实在进行推理，也不会实在进行筹算。你能思象的通盘合成数据王人无法搞定这一根人性问题。”
越来越多的公司开动生成合成数据
对“诞妄”数据的需求取决于一个要津见地：真实宇宙的数据正飞速滥用。
这部分原因在于，科技公司一直在尽可能快地诳骗公开数据来覆按东说念主工智能，以卓越竞争敌手。另一方面，在线数据的领有者也越来越警惕公司免费赢得他们的数据。
2020年，OpenAI的磋磨东说念主员袒露【YMDD-107】Youはヤリしに日本へ？‐Welcome to sex lovers Japan‐天国に一番近い島からやって来たカトリーヌ・クロエは、何しに日本へ？！，他们诳骗来自Common Crawl的免费数据来覆按最终为ChatGPT提供补助的AI模子。Common Crawl是一个麇集爬虫，OpenAI默示其中包含了“近一万亿字”的在线资源。
本年7月，数据起首倡议组织发布的磋磨发现，各大网站正在选拔终局次序，袭击AI公司使用不属于它们的数据。新闻出书物和其他热点网站也越来越多地退却AI公司解放地赢得它们的数据。
为了搞定这一问题，OpenAI和谷歌等公司纷繁支付数千万好意思元，赢得Reddit和新闻媒体的数据探访权限，这些数据源为覆按模子提供了崭新的数据。可是，即便如斯，这种门径也有其局限性。
“文本麇聚积仍是莫得多半恭候被持取的区域了，”艾伦东说念主工智能磋磨所的磋磨员内森·兰伯特在本年5月写说念。
这时，合成数据应时而生。合成数据并非来自真实宇宙，而是由仍是在真实数据上覆按过的AI系统生成的。
举例，本年6月，英伟达发布了一款AI模子，能够生成用于覆按和校准的东说念主工数据集。7月，中国科技巨头腾讯的磋磨东说念主员推出了一个名为Persona Hub的合成数据生成器，功能雷同。
一些初创公司，如Gretel和SynthLabs，致使有益成立，辛苦于生成并出售多半特定类型的数据，得志有此需求的企业。
合成数据的补助者为其使用提供了合理的意义。与真实宇宙同样，东说念主类生成的数据往往是零散的，磋磨东说念主员在使用之前必须经由复杂且劳作的算帐和标注责任。
合成数据不错填补东说念主类数据无法隐敝的空缺。举例，7月下旬，Meta推出了Llama 3.1，这是一系列新的AI模子，能够生成合成数据，并依赖这些数据进行覆按中的“微调”。相配是在一些特定技艺上，如用Python、Java和Rust等讲话进行编程，以及搞定数常识题，合成数据有助于擢升模子的性能。
合成窥伺对较小的AI模子可能相配灵验。前年，微软默示，他们为OpenAI的模子提供了一份种种化的词汇表，这些词汇是典型的3至4岁儿童会知说念的，然后要求模子使用这些词汇生成短篇故事。生成的数据集被用来创建一组微型但功能强盛的讲话模子。
此外，合成数据还有助于灵验地“反调校”由践诺宇宙数据所产生的偏见。在2021年发表的论文《论速即鹦鹉的危急》中，前谷歌磋磨员蒂姆尼特·盖布鲁、玛格丽特·米切尔过甚他东说念主指出，基于来自互联网的大型文本数据集覆按的大型讲话模子很可能反应出数据中的偏见。
本年4月，谷歌DeepMind的一组磋磨东说念主员发表了一篇论文，提倡使用合成数据来搞定覆按中的数据稀缺和阴事问题。他们指出，确保这些AI生成数据的准确性和无偏性“仍然是一个要津挑战”。
“哈布斯堡AI”
尽管AI行业在合成数据中发现了一些上风，但它也濒临着不能漠视的严重问题，举例驰念合成数据可能会粉碎AI模子。
欧美性爱综合姐姐在Meta对于Llama 3.1的磋磨论文中，该公司默示，使用其最新模子的4050亿参数版块进行自生成数据的覆按“并莫得匡助”，致使可能“裁减性能”。
上个月发表在《当然》杂志的一项磋磨发现，在模子覆按中“滥用”合成数据可能导致“不能逆的颓势”。磋磨东说念主员将这一兴盛称为“模子崩溃”，并默示要是咱们但愿不竭享受从麇集持取的大限制数据中覆按所带来的益处，就必须崇敬对待这个问题。
蒙纳士大学高等磋磨员贾森·萨多斯基为这个思法创造了一个术语：“哈布斯堡AI”，灵感起首于奥地利哈布斯堡王朝，一些历史学家以为这个王朝因嫡亲繁衍而自我毁掉。自从提倡这一术语以来，萨多斯基告诉《买卖内幕》，跟着越来越多的磋磨补助他对于模子过度依赖AI生成输出可能导致变异的不雅点，他感到这一思法得到了考证。
萨多斯基默示：“对于构建AI系统的磋磨东说念主员和公司来说，尚未搞定的问题是：到底有几许合成数据才算过量？” 他还补充说，他们需要找到任何可能的搞定决议，以克服AI系统数据稀缺的挑战，但他也指出，其中一些搞定决议可能只是短期建树，最终可能弊大于利。
可是，4月份发表的磋磨发现，要是模子在覆按时同期使用“真实”数据和合成数据，它们不一定会“崩溃”。现时，一些公司正在押注“混杂数据”的畴前，即通过使用部分真实数据生成合成数据，以细心模子偏离轨说念。
匡助公司标注和测试数据的Scale AI默示，他们正在探索“混杂数据”的处所，集结使用合成和非合成数据。Scale AI的首席履行官亚历山大·王最近默示：“混杂数据才是实在的畴前。”
寻求其他搞定决议
AI可能需要接纳新的门径，因为只是向模子中塞入更多数据的成果可能有限。
本年1月，谷歌DeepMind的一组磋磨东说念主员粗略证实了另一种门径的优点。其时，该公司晓示推出AlphaGeometry，这是一种能够搞定奥林匹克水平几何问题的AI系统。
在一篇补充论文中，磋磨东说念主员指出，AlphaGeometry接纳了一种“神经记号”（neuro-symbolic）门径，这种门径集结了其他AI门径的上风，介于依赖多半数据的深度学习模子与基于礼貌的逻辑推理之间。IBM的磋磨团队默示，这可能是一条完了通用东说念主工智能（AGI）的阶梯。
更值得注意的是，在AlphaGeometry的案例中，它完好意思是在合成数据上进行预覆按的。
神经记号AI畛域相对较新，它是否能鼓动AI的发展仍有待不雅察。
鉴于OpenAI、谷歌和微软等公司在将AI高潮退换为利润方面濒临的压力，不错预料它们将尝试一切可能的搞定决议来嘱咐数据危机。
“除非咱们完好意思接纳新的门径，不然咱们基本上仍将堕入窘境，”加里·马库斯说说念。（BI）
本文作家：Chowdhury et al．，起首：AI新智能，原文标题：《东说念主工智能的覆按数据正在缺少，合成数据激励浩荡争议》
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