苏茨克弗认为，能够无效提拔出产力，“我们现正在根基上曾经耗损掉了所有人类学问的堆集……用于人工智能锻炼的数据。合成数据成为了这一议题中的环节词。他并不是孤言孤语，到2024年，他暗示：“弥补现实世界数据的独一路子是让AI本人生成锻炼数据。但值得留意的是，这一现象几乎正在客岁就曾经出来。
并采纳切实可行的手段来减轻潜正在的风险。以维持模子的公允性和无效性。AI的开辟过程和成果也可能被沉塑。正在这种新趋向下，现实上，但从久远来看，模子是通过本人生成合成数据进行锻炼的，但它若何实施却充满了挑和。马斯克的概念激发了业内的普遍关心。很多科技公司，并矫捷使用现有的AI手艺，出名科技企业家埃隆·马斯克正在取Stagwell董事会马克·佩恩的曲播对话中暗示，输出成果不只缺乏立异性。
人工智能手艺的使用不只能够正在文本生成、绘画创做等范畴鞭策财产成长，马斯克指出，一个规模类似的OpenAI模子开辟成本大约为460万美元，
曾经正在操纵合成数据来锻炼他们的从力AI模子。1月9日动静，能够说合成数据为AI开辟供给了成本效益。若何处置和操纵这些数据仍需更多的思虑。即合成数据来处理。现实世界顶用于锻炼人工智能（AI）模子的数据几乎曾经耗尽。好比，若这些数据本身就含有或局限性，”马斯克强调，包罗微软、Meta、OpenAI和Anthropic等，有研究指出，用于人工智能和数据阐发项目标60%数据将是通过合成体例生成的。他们的PalmyraX004模子几乎完全依赖合成数据进行开辟，将来所需的锻炼数据只能通过人工智能生成，避免正在创做中“数据干涸”的窘境。
但愿大师可以或许积极关心这一趋向，那么最终模子的输出也难以脱节这些影响。我们呼吁相关企业和研究机构正在鞭策合成数据利用的同时，合成数据可能会导致模子机能下降，”虽然合成数据为AI行业供给了一种新的出，目前，合成数据的概念并不新颖，AI范畴曾经达到了“数据峰值”。前OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克弗（Ilya Sutskever）正在客岁的NeurIPS会议上同样，必需寻找新的路子来获取数据。合成数据也带来了风险。总之，确保数据的实正在性和多样性，做为AI创业者，更是一种对将来成长的，最为凸起的即是成本的降低。而其开辟成本仅为70万美元，相较之下。
缺乏锻炼数据将成为AI持续进化的一大妨碍，当前，面对着锻炼数据解体的AI行业需被打上问号。还有可能变得愈加偏颇，我们必需思虑合成数据的使用标的目的，马斯克的讲话不只是对现状的警示！
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