基于先進(jìn)的AI邊緣計(jì)算技術(shù)，巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型，并經(jīng)過精心設(shè)計(jì)適配的外殼而成。
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數(shù)據(jù)荒危機(jī)迫近，AI產(chǎn)業(yè)面臨巨大挑戰(zhàn)
近日，研究機(jī)構(gòu)Epoch發(fā)布了一份令人震驚的報(bào)告，指出機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集可能會(huì)在2026年前耗盡所有“高質(zhì)量語言數(shù)據(jù)”。而低質(zhì)量的語言數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的存量也將分別在2030年至2050年、2030年至2060年枯竭。AI產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)荒已經(jīng)成為一個(gè)迫近的危機(jī)，讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)圈感到壓力倍增。
隨著數(shù)十億參數(shù)的起步和TB為單位的數(shù)據(jù)集的喂養(yǎng)，AI模型的競爭已經(jīng)進(jìn)入白熱化階段。然而，這種競爭的背后卻是以燃盡數(shù)據(jù)為代價(jià)的。當(dāng)數(shù)據(jù)荒變成直觀的倒計(jì)時(shí)時(shí)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)圈才開始真正感受到這種危機(jī)的嚴(yán)重性。
在這種背景下，高質(zhì)量數(shù)據(jù)變得更加緊缺。那些急需數(shù)據(jù)的AI公司們開始感受到數(shù)據(jù)荒危機(jī)的切身之痛。繼算力缺口后，數(shù)據(jù)成為最緊俏的資源，數(shù)據(jù)采集的價(jià)格也水漲船高。以Reddit API為例，自2008年以來一直以免費(fèi)的方式開放給第三方，然而近期卻通知開發(fā)者將從7月1日開始對(duì)數(shù)據(jù)接口進(jìn)行收費(fèi)。這無疑給開發(fā)者增加了巨大的經(jīng)濟(jì)壓力。
與此同時(shí)，推特也在今年3月發(fā)布了API新政策，企業(yè)要抓取推文需要支付每月4萬美元至20萬美元不等的費(fèi)用。這些費(fèi)用對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)量僅僅是整體推文的0.3%。由此可見，數(shù)據(jù)已經(jīng)變得越來越昂貴，這無疑加劇了業(yè)界對(duì)數(shù)據(jù)荒的擔(dān)憂。
面對(duì)數(shù)據(jù)供給的現(xiàn)狀，一些業(yè)內(nèi)人士透露，全球70%的數(shù)據(jù)源仍停留在免費(fèi)公開數(shù)據(jù)集的層面。這與大模型成長所需的理想數(shù)據(jù)環(huán)境相差甚遠(yuǎn)。一些垂類大數(shù)據(jù)，如金融、醫(yī)療、科研等行業(yè)型大數(shù)據(jù)尚未得到充分開發(fā)。這些數(shù)據(jù)通常由政府和行業(yè)機(jī)構(gòu)掌握，但由于數(shù)據(jù)安全合規(guī)的考慮，愿意開放共享核心數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)并不多。
從原生的數(shù)據(jù)資源到數(shù)據(jù)資產(chǎn)化再到形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這個(gè)過程需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)的篩選、分級(jí)和標(biāo)注。中間附著的人力成本和硬件成本都極高，初始收集的數(shù)據(jù)總量到最后可用的數(shù)據(jù)量可能只有70%。相比于算力，數(shù)據(jù)的稀缺性更加突出。尤其是在中文語料方面，全球通用的50億大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練集中，中文語料的占比僅為1.3%。這顯示出中文數(shù)據(jù)市場在全球范圍內(nèi)的弱勢地位。
為了解決數(shù)據(jù)荒危機(jī)，一些企業(yè)開始探索新的解決方案。合成數(shù)據(jù)正成為生成和豐富AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的第二條路。7月25日深圳數(shù)交所聯(lián)合近50家單位成立“開放算料聯(lián)盟”這是一個(gè)積極的信號(hào)。這個(gè)聯(lián)盟旨在匯集多模態(tài)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)交易增加合成數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)、模型參數(shù)等新專區(qū)和新品類。這無疑為緩解數(shù)據(jù)荒危機(jī)開辟了新的可能。
合成數(shù)據(jù)引領(lǐng)AI訓(xùn)練新紀(jì)元
隨著AI模型的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜化，對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求也日益迫切，引發(fā)了一場數(shù)據(jù)荒危機(jī)。在這樣的背景下，合成數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生，成為了解決數(shù)據(jù)短缺問題的新路徑。
所謂合成數(shù)據(jù)，即由計(jì)算機(jī)人工生產(chǎn)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)并不直接對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體，但卻能準(zhǔn)確反映真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律。它們是通過將多個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)打散、重新組合形成的全新數(shù)據(jù)個(gè)體。因此，雖然合成數(shù)據(jù)并不直接等于真實(shí)數(shù)據(jù)，卻具有極高的訓(xùn)練價(jià)值。
尤其在自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，合成數(shù)據(jù)展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中，要讓自動(dòng)駕駛汽車通過實(shí)際道路測試來窮盡所有可能的駕駛場景是不現(xiàn)實(shí)的。這時(shí)，大量的合成數(shù)據(jù)就可以用來模擬各種駕駛場景，從而提高自動(dòng)駕駛算法的魯棒性。
另一方面，對(duì)于數(shù)據(jù)敏感的金融和生物醫(yī)藥領(lǐng)域，合成數(shù)據(jù)也能在保護(hù)隱私的同時(shí)，提升模型的精準(zhǔn)度。比如在金融領(lǐng)域，訓(xùn)練量化交易模型時(shí)，合成數(shù)據(jù)可以在不提供敏感歷史交易信息的前提下，提升模型的獲利能力。在藥物研發(fā)方面，通過合成數(shù)據(jù)集，可以在不泄露患者隱私信息的條件下訓(xùn)練相關(guān)模型，加速新藥的研發(fā)過程，發(fā)現(xiàn)潛在的治療方法。
值得一提的是，合成數(shù)據(jù)的出現(xiàn)還解決了現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)笨拙、成本高昂的問題——數(shù)據(jù)標(biāo)記。合成數(shù)據(jù)不需要手動(dòng)標(biāo)記，自動(dòng)帶有完美的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，這無疑極大地提高了數(shù)據(jù)利用的效率。
眼下，合成數(shù)據(jù)已經(jīng)成為AI產(chǎn)業(yè)的新熱點(diǎn)。國外的主流科技公司如英偉達(dá)、亞馬遜、微軟等紛紛布局合成數(shù)據(jù)技術(shù)。在國內(nèi)，騰訊、阿里巴巴、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也在合成數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。
數(shù)據(jù)永動(dòng)機(jī)的“希望與困境”
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，合成數(shù)據(jù)似乎為我們揭示了一個(gè)“數(shù)據(jù)永動(dòng)機(jī)”的美夢。它仿佛一臺(tái)永不停歇的機(jī)器，不斷產(chǎn)生著新的數(shù)據(jù)，為眾多領(lǐng)域帶來了無限的可能。合成數(shù)據(jù)不僅能幫助解決數(shù)據(jù)稀缺的問題，還能為那些因數(shù)據(jù)有限而受限制的研究領(lǐng)域提供新的契機(jī)。
以基因組數(shù)據(jù)為例，這一領(lǐng)域長久以來受限于數(shù)據(jù)的可用性和隱私法規(guī)。然而，通過與初創(chuàng)公司合作，利用合成數(shù)據(jù)技術(shù)，基因測序公司如今能夠復(fù)制真實(shí)基因組數(shù)據(jù)集的特征和信號(hào)，同時(shí)避免隱私問題。這樣的突破無疑為基因研究開辟了新的路徑，幫助我們更深入地探索生命的奧秘。
此外，合成數(shù)據(jù)的潛力遠(yuǎn)不止于此。無論是計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人技術(shù)、物理安全，還是地理空間圖像、制造、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域，合成數(shù)據(jù)都為實(shí)現(xiàn)“大量數(shù)據(jù)出奇跡”提供了新的解決方案。它甚至可能帶來數(shù)據(jù)平權(quán)的新時(shí)代，使得高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更易于獲取和負(fù)擔(dān)得起，從而削弱了專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為持久競爭優(yōu)勢的地位。
然而，正如每枚硬幣都有兩面，合成數(shù)據(jù)的美夢也伴隨著困境。一方面，有研究表明，使用AI生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練可能導(dǎo)致AI模型存在不可逆轉(zhuǎn)的缺陷，并最終走向模型崩潰。這種崩潰可能會(huì)引發(fā)基于性別、種族或其他敏感屬性的歧視問題，特別是當(dāng)AI學(xué)會(huì)只生成某一特定種族的數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)忘記其他種族的存在。
另一方面，合成數(shù)據(jù)的泛濫也可能導(dǎo)致真實(shí)數(shù)據(jù)難以尋找。當(dāng)真實(shí)與虛擬的邊界變得模糊時(shí)，人們可能難以分辨自己究竟是活在真實(shí)世界還是虛擬世界中。這種邊界的消失不僅是一個(gè)技術(shù)問題，更是一個(gè)涉及人類認(rèn)知、倫理和社會(huì)秩序的深刻問題。因此，在欣賞合成數(shù)據(jù)帶來的巨大潛力的同時(shí)，我們也必須警惕其可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。為確保合成數(shù)據(jù)的健康發(fā)展，需要制定相關(guān)法規(guī)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)監(jiān)管和倫理指導(dǎo)，確保其在推動(dòng)人工智能進(jìn)步的同時(shí)，不會(huì)對(duì)人類社會(huì)和個(gè)人權(quán)益造成不良影響。同時(shí)，研究者和開發(fā)者也應(yīng)當(dāng)持續(xù)關(guān)注合成數(shù)據(jù)的潛在問題，探索更加穩(wěn)健、可靠的技術(shù)方案，為構(gòu)建更加和諧、可持續(xù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)世界貢獻(xiàn)力量。
