瞭望全球-关注重大事件和国际格局变迁 (全球瞭望者)

2024-04-10 09:32:41来源：2021最新十大热门人气排行榜-科奇网作者：佚名 阅读量：

全球瞭望者 生成式人工智能：数据洪流中的挑战 引言 生成式人工智能（AIGC）的兴起，基于海量数据和强大的算力，成为人工智能领域的新兴力量。这一发展趋势也面临着数据瓶颈的挑战，影响着 AIGC 的持续发展。 数据的重要性 AIGC 的核心原理是基于大量数据的训练，数据越多，AIGC 模型就越强大。这正是像 OpenAI 这样的领先公司不断增加其模型规模和参数量的原因。 全球数据存量面临枯竭 尽管数据不断增长，但全球数据存量增长速度却远远低于数据集规模增长速度。人工智能研究机构 epoch 预测，语言数据可能在 2030 年至 2040 年间耗尽，而能训练出更优性能的高质量语言数据甚至可能在 2026 年耗尽。 高质量中文语料的短缺 对于 AIGC 而言，高质量语料至关重要。在全球学术和文化资料库中，绝大多数文章都是以英语发表。这导致 AIGC 模型难以学习到丰富的中文语料，从而影响其中文生成能力。 封闭式的数据生态 某些领域的数据处于封闭的生态系统中，限制了 AIGC 对这些数据的访问。例如，医疗和金融数据通常受到严格监管，难以获取和利用。 中国的数据困境 尽管中国拥有庞大的数据量，但其尚未实现真正的产业化。相对标准化的数据服务商较少，因为大数据服务不赚钱。公共数据企业缺乏清洗数据的意愿，而定制化服务费用较高。 数据瓶颈的解决之道 解决数据瓶颈需要多管齐下： 促进数据共享：鼓励企业和机构共享数据，打破封闭的数据生态系统。 提高数据质量：投资数据清洗和标注，提高数据可用性和准确性。 开发合成数据：利用技术生成合成数据，以补充真实数据并减少对隐私的担忧。 探索小样本学习：开发人工智能模型，能够从有限的数据中学习并做出准确的预测。 培养数据人才：投资培养数据科学家和数据工程师，以满足 AIGC 的数据需求。 结论 数据是 AIGC 发展的生命线。解决数据瓶颈是未来一段时间内人工智能面临的一项重大挑战。通过促进数据共享、提高数据质量和探索创新解决方案，我们才能确保 AIGC 的持续发展，并释放其在各行各业的巨大潜力。
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