訓練人工智慧 資料不夠用

祖克柏宣稱，Meta在旗下平臺可取得的資源是該公司在AI發展上的一大優勢。（路透）

爭相開發更強大人工智慧（AI）的企業很快就會遭遇一個新難題：比起他們的遠大計劃，網際網路太小了。

網路資源供不應求的主要原因是，有些資料所有人不讓AI公司透過網際網路取用他們擁有的資料，而網際網路上優質的公共資源也不多。有的AI業界高階主管與研究人員認爲，符合AI訓練所需的高品質文本資料，可能在兩年內就會出現供應短缺問題，拖累AI發展速度。

知情人士說，AI公司已在尋找尚未開發的資料來源，也重新思考該如何訓練AI系統。ChatGPT開發商OpenAI就討論過，將公開的YouTube影片內容轉換成腳本，拿來訓練公司的下一代AI模型GPT-5。也有公司嘗試使用AI生成的資料（也稱「合成資料」）作爲訓練材料，不過許多研究人員說，這種方法實際上可能會造成系統嚴重故障。

AI公司物色所需資料通常都秘密進行，業者相信，這些手段都攸關競爭優勢。

目前AI語言模型是使用取自網際網路的文本所建立，收進來的材料被分解成詞元（token），AI模型用它們來學習如何構建出類似人類的表達。

OpenAI沒有透露過目前最先進的語言模型GPT-4的詳細訓練材料。根據AI研究專家維拉羅伯推估，GPT-4的訓練素材應該已經多達12兆個詞元；而根據一個電腦運算擴展定律，如果繼續遵循當前軌跡，像GPT-5這樣的AI系統將需要60兆到100兆個詞元的資料。

Meta Platforms執行長祖克柏最近宣傳了公司可由自家旗下各平臺獲取資料的能力，認定這將會是Meta發展AI的一大優勢。他說，Meta可以挖掘旗下Facebook、Instagram等網站上，數以千億計公開分享的圖片和影片，總量大於多數常用的資料集。不過數量雖大，但還不清楚有多大比率會被視爲高品質資料。

OpenAI執行長奧特曼則說過，OpenAI正在研究訓練未來AI模型的新方法。他去年在一場會議上提到，「我認爲我們正處於那種模型要很大、很大的時代的末期；我們會用其他方法讓AI系統變得更好」。