如果你让 Gen AI 模型为披头士乐队的歌曲写歌词，并且它表现得非常出色，那么这样做是有原因的。或者，如果你让模型以你最喜欢的作家的风格写散文，并且它精确地复制了这种风格，那么这样做也是有原因的。
即使很简单，你在另一个国家，当你想翻译在超市货架上发现的有趣零食的名称时，你的智能手机也会检测标签并无缝翻译文本。
人工智能是所有这些可能性的支点，这主要是因为人工智能模型需要对大量此类数据进行训练——在我们的案例中，这些数据包括数百首披头士乐队的歌曲，也可能包括您最喜欢的作家所著的书籍。
随着生成式人工智能的兴起，每个人都是音乐家、作家、艺术家，或者所有这些。生成式人工智能模型可以根据用户的提示在几秒钟内生成定制的艺术作品。它们可以创造 梵高风格 艺术作品，甚至让阿尔帕西诺在他不在场的情况下宣读服务条款。
除了魅力之外，这里最重要的方面是道德。这些创意作品被用来训练人工智能模型是否公平，而人工智能模型正逐渐试图取代艺术家？这些作品是否获得了这些知识产权所有者的同意？他们是否得到了公平的补偿？
欢迎来到 2024 年：数据战争之年
过去几年，数据进一步成为吸引企业关注以训练其 Gen AI 模型的磁石。就像婴儿一样，AI 模型很幼稚。它们必须先学习，然后训练。这就是为什么公司需要数十亿甚至数百万的数据来训练模型以模仿人类。
例如，GPT-3 是在数十亿（数百）个 token（大致可以翻译为单词）上进行训练的。然而，有消息称，数万亿个这样的 token 被用于训练较新的模型。
面对如此庞大的训练数据集需求，大型科技公司该何去何从？
训练数据严重短缺
野心和数量齐头并进。随着企业扩大其模型并对其进行优化，他们需要更多的训练数据。这可能源于对揭示 GPT 后续模型的需求，或者只是提供改进和精确的结果。
无论哪种情况，都需要丰富的训练数据。
这是企业面临的第一个障碍。简而言之，互联网变得太小，无法训练人工智能模型。这意味着，公司已经没有现有的数据集来提供和训练他们的模型了。
这种日益枯竭的资源让利益相关者和技术爱好者感到担忧，因为它可能会限制人工智能模型的发展和演变，而人工智能模型与品牌如何定位其产品以及如何用人工智能驱动的解决方案解决世界上一些困扰人们的问题密切相关。
与此同时，合成数据或我们所说的数字近亲繁殖也带来了希望。通俗地说，合成数据是人工智能生成的训练数据，再次用于训练模型。
虽然这听起来很有希望，但技术专家认为，这些训练数据的综合将导致所谓的哈布斯堡人工智能。这对企业来说是一个主要问题，因为这种纯种数据集可能存在事实错误、偏见，或者只是胡言乱语，从而对人工智能模型的结果产生负面影响。
可以将其视为一场“中国耳语”游戏，但唯一的变化是传递的第一个单词可能也是毫无意义的。
争夺人工智能训练数据
最大的照片库之一——Shutterstock 拥有 300 亿张图片。虽然这足以开始训练，但测试、验证和优化仍需要大量数据。
不过，还有其他来源可用。唯一的问题是它们的颜色是灰色的。我们谈论的是互联网上公开可用的数据。以下是一些有趣的事实：
- 每天有超过 7.5 万篇博客文章被发布
- Instagram、X、Snapchat、TikTok 等社交媒体平台上的用户超过 5.4 亿。
- 互联网上有超过 1.8 亿个网站。
- 仅 YouTube 上每天就有超过 3.7 万个视频上传。
此外，人们还通过纯音频播客公开分享文本、视频、照片甚至主题专业知识。
这些都是明确可用的内容。
那么，用它们来训练人工智能模型一定是公平的，对吧？
这就是我们之前提到的灰色地带。这个问题没有固定的答案，因为拥有如此丰富数据的科技公司正在推出新工具和政策修正案来满足这一需求。
一些工具将 YouTube 视频中的音频转换为文本，然后将其用作训练目的的 token。企业正在重新审视隐私政策，甚至使用公开数据来训练模型，以防万一遭到诉讼。
反制机制
与此同时，公司也在开发所谓的合成数据，其中人工智能模型生成文本，可以再次用于像循环一样训练模型。
另一方面，为了应对数据抓取并防止企业利用法律漏洞，网站正在实施插件和代码来缓解数据抓取机器人的威胁。
最终的解决方案是什么？
人工智能在解决现实问题方面的作用一直受到崇高意图的支持。那么，为什么训练此类模型所需的数据集必须依赖灰色模型呢？
随着有关负责任、道德和可问责的人工智能的对话和辩论日益受到重视和加强，各种规模的公司都开始转向使用白帽技术来提供训练数据的替代来源。
这是哪里 夏普 擅长。了解数据采购方面的普遍担忧，Shaip 始终倡导道德技术，并不断实践精炼和优化的方法，从各种来源收集和汇编数据。
白帽数据集采购方法
这就是为什么我们的工作方式包括细致的质量检查和技术来识别和编译相关数据集。这使我们能够为公司提供多种格式的独家 Gen AI 训练数据集，例如图像、视频、音频、文本和更多细分需求。
我们的理念
我们在收集数据集时遵循同意、隐私和公平等核心理念。我们的方法还确保数据的多样性，从而不会引入无意识的偏见。
随着人工智能领域迎来以公平实践为标志的新时代，Shaip 致力于成为此类理念的旗手和先驱。如果您正在寻找绝对公平和高质量的数据集来训练您的人工智能模型，请立即与我们联系。
