文章摘要
【关 键 词】 数据荒、版权争夺、AI训练、隐私泄露、合成数据
随着2026年数据荒的临近，硅谷的科技巨头们为了获取AI训练数据展开了激烈的竞争，不惜斥巨资购买互联网上的各类数据，包括旧照片、视频和聊天记录。这种对数据的疯狂追求不仅揭示了AI训练对数据的巨大需求，也引发了关于隐私和版权的严重担忧。
在数据获取方面，图像托管网站Photobucket的陈年数据成为了热门资源，科技公司为了训练AI模型不惜重金购买。Meta的图像生成器因为无法生成某些特定人群组合的图片而引发了关于AI偏见的讨论。此外，OpenAI因使用未经授权的版权材料而陷入诉讼风波，而其他公司则开始为获取锁定内容的授权付费。
在版权问题上，OpenAI的Sora训练数据来源不详，而公司在版权诉讼中的态度则是自己的做法完全合法。然而，这并未阻止其他公司寻求更合法的数据来源，例如通过数据经纪人或直接与内容提供商如Shutterstock和美联社签许可协议。
AI数据定制行业也随之兴起，公司如Defined.ai通过获取现实世界内容的授权并建立合同工网络来定制数据。这些数据的销售价格根据类型不同而有所差异，但都为数据所有者带来了可观的收入。
隐私问题也成为了一个严重的隐患。AI模型有时会吐出训练数据中的个人信息，如自拍照或私密聊天记录，这引发了用户对个人数据安全的担忧。一些用户表示愿意支付额外费用以保护自己的数据不被第三方使用。
合成数据的概念也受到了重视，Sam Altman认为AI模型能够自主创造出高质量的合成数据是解决问题的关键。然而，这一领域仍存在挑战，因为模型可能会陷入重复自身错误的循环。
数据的重要性在于，大量的训练数据可以显著提高AI模型的性能。这一点在OpenAI的GPT-3和GPT-4的开发中得到了体现，这些模型通过分析大量数据展现出了强大的文本生成能力。谷歌和Meta也在追求更多的数据以提升自己的AI产品。
总的来说，随着AI技术的发展，对数据的需求日益增长，但这也带来了版权、隐私和偏见等一系列问题。解决这些问题需要行业内外的共同努力和更多的法律和伦理指导。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★★
