4月7日，纽约时报在官网发布了一篇名为《科技巨头如何挖空心思，为AI收集数据》的技术文章。

纽约时报表示，OpenAI曾在2021年几乎消耗尽了互联网有用的文本数据源。为了缓解训练数据短缺的难题，便开发了知名开源语音识别模型Whisper。

随后在OpenAI副总裁Greg Brockman的带领下，从视频平台YT、有声播客/读物等转录了超过100万小时的视频数据，然后转化成文本数据用于训练GPT-4。

虽然这一举措游走在法律的边缘处于灰色地带，但也直接反映出了大模型厂商对于训练数据的饥渴程度。

纽约时报指出，不只是OpenAI，谷歌、Meta等科技巨头因为想搜集高质量训练数据而修改隐私数据条款，来避免版权法的制裁。

例如，Meta为了追赶OpenAI、微软，使用了互联网上几乎所有公开的英语书籍、散文、诗歌和新闻文章等内容。

甚至想直接买下一家大型出版社，来获取更高质量的有版权、付费数据。不过没有人敢轻易相信Meta的数据隐私条例。

这是因为2018年的“剑桥分析丑闻”让Meta的信誉陷入低谷（那时的名字是Facebook）。

该事件是，一家英国剑桥分析公司通过一款心理测试程序，非法获取了大约8700万Facebook用户的个人隐私数据，包括未经用户明确同意的信息。

用户在参与测试时，不仅自己的数据被收集，就连Facebook好友的信息也被抓取。该丑闻爆发后，Facebook面临了前所未有的审查，该公司的数据隐私政策和管理不当受到严重处罚。

最后，以扎克伯格出面道歉、参加听证会才收场。

高质量数据，是生成式AI领域的“黄金”。

当你向ChatGPT、Gemini、Claude等提问获得文本答案时，心里是否会想过，这种内容的写法好像在哪里见过？

居然可以轻松写出古龙、金庸、莫言、莎士比亚、泰戈尔、芥川龙之介、夏目漱石等国内外知名作家风格的内容。

没错，大模型最擅长的便是抄袭然后二次创新，但整体框架、叙述方法还是以模仿为基石。

如果只用一句大白话来解释大模型的原理——通过海量预训练数据让大模型学会人类的写作技巧和习惯（视频、音频、图片架构会更复杂一些，但基本同理），然后进行排列组合、预测生成全新的内容（大模型的文本提示，相当于搜索引擎的关键字）。

所以，相比几千亿甚至上万亿的参数，在架构、算法差不多的情况下，训练数据对于大模型更重要。微软、Stability AI发布的Orca 2、Stable LM 2等模型也充分证明了——通过高质量数据训练的小参数模型，性能可以强过大参数模型。

就像上面的作家举例一样，A厂商的模型学习了夏目漱石的写作数据，而B没有，两家又都是基于Transformer架构，明显A的写作能力要大于B。

也可以把训练数据看成“内功心法”，当两位剑客的招式几乎差不多时，在关键时刻比拼的就是谁的内功高，谁便能技高一筹。

此外，为了获取高质量数据，2023年7月5日，谷歌 修改了数据隐私条款，将会抓取用户公开或来自其他公共来源的数据，用于训练Gemini（当时用名Bard）、谷歌翻译和云AI等产品。

但好景不长，在公布消息的15天后，谷歌就接到了美国克拉克森律师事务所的起诉。在这份长达90页的诉讼书中，指控谷歌从网络秘密窃取大量数据来训练其AI产品。指控其疏忽、侵犯隐私、盗窃、侵犯版权以及从非法获取的个人数据中获利。

谷歌为了获取高质量数据铤而走险，可见数据对于大模型的重要性。

合成数据正成为主流

4月2日，华尔街日报在官网发布了一篇名为《对于大量消耗数据的AI企业来说，互联网太小了》的内容。

华尔街日报指出，对于大模型厂商来说互联网那点数据，就像一口被挖干的油井根本不够用。

尤其是对于训练视频、音频、图像这些比文本更复杂的模型，就像一个“数据黑洞”可以无限吸收各种数据。

但常在河边走哪有不湿鞋的事，各家科技巨头当然也清楚，游走在灰色地带只是无奈之举。所以，他们想了一个新办法使用合成数据。

合成数据是通过算法、机器学习模型自动合成的“虚拟数据”，以模拟真实世界数据的统计特性。基本上也是以模仿为主，但在法律和应用场景等方面有很多优势。

良好的隐私保护，合成数据可以在不暴露个人或敏感信息的情况下生成数据，这对于遵守GDPR或HIPAA等隐私法规非常重要。

无限数据源，理论上，可以生成无限量的合成数据，这对于需要大量数据但现实世界数据不足以支持的场景非常有用。

控制数据分布，可以精确控制合成数据的分布，能定制数据以探索特定的情况或增强模型在特定任务上的性能。

成本低，收集和标注大量真实世界数据比较贵，而生成合成数据的成本通常较低，主要由AI自动完成。

但合成数据也并非完美无缺，最致命的缺点便是过度拟合：如果合成数据过于简化或未能捕捉到真实数据的关键特征、表示，用于训练AI模型可能会过度拟合输出的内容同质化且繁重无用。

在合成数据应用方面，OpenAI在今年2月15日重磅发布的视频模型Sora，很多技术大咖就分析，Sora能生成如此高清的视频和时长，可能使用了虚幻引擎5生成的合成数据。

事实上，根据内测用户发布Sora生成的视频，然后与虚幻引擎5的示例视频进行了多维度对比，大概率是使用了合成的视频数据来训练Sora。

所以，使用合成数据训练AI模型，将成为未来主要趋势之一。

本文素材来源纽约时报、维基百科、谷歌官网、Meta官网、theverge官网，如有侵权请联系删除

继续阅读：

未经允许不得转载：RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展 | 流 > OpenAI曾转录100万小时视频数据，训练GPT-4