AI大模型對數(shù)據(jù)的龐大需求之下，AI公司們正在摸索一條獲取數(shù)據(jù)的“新路”——從零開始自己“造”數(shù)據(jù)。

　　微軟、OpenAI、Cohere等公司已經(jīng)開始測試使用合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI模型。Cohere首席執(zhí)行官Aiden Gomez表示，合成數(shù)據(jù)可以適用于很多訓(xùn)練場景，只是目前尚未全面推廣。

　　已有的（通用）數(shù)據(jù)資源似乎接近效能極限，開發(fā)人員認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)上那些通用數(shù)據(jù)已不足以推動AI模型的性能發(fā)展。Gomez便指出，網(wǎng)絡(luò)極為嘈雜混亂，“它并不能為你提供你真正想要的數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)無法滿足我們的一切需求。”

　　之前，ChatGPT、Bard等聊天機(jī)器人的訓(xùn)練數(shù)據(jù)多來自于互聯(lián)網(wǎng)，例如電子書、新聞文章、博客、推特與Reddit的推文帖子、Youtube視頻、Flickr圖片等。但隨著AIGC技術(shù)愈發(fā)復(fù)雜，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取難度也越來越大。開發(fā)AI模型的科技公司們，也因不當(dāng)使用數(shù)據(jù)而遭受多方抨擊。

　　今年5月的一場活動上，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman曾被問及，是否擔(dān)心監(jiān)管部門調(diào)查ChatGPT可能侵犯用戶隱私的事。Altman對此不置可否，并表示自己“非常有信心，很快所有數(shù)據(jù)都將是合成數(shù)據(jù)”。

　　▌人類真實(shí)數(shù)據(jù)售價高昂

　　為了大幅提高AI模型的性能，提升它們在科學(xué)、醫(yī)學(xué)、商業(yè)等領(lǐng)域的水平，AI模型需要的是“獨(dú)特且復(fù)雜”的數(shù)據(jù)集。而這類數(shù)據(jù)或是需要來自科學(xué)家、醫(yī)生、作家、演員、工程師等“內(nèi)行人”，或是需要從藥企、銀行、零售商等大型企業(yè)獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

　　這也就帶來了讓AI公司們轉(zhuǎn)向合成數(shù)據(jù)的另一層原因——數(shù)據(jù)太貴了。

　　且不說那些技術(shù)含量極高的制藥、科學(xué)數(shù)據(jù)，光是之前Reddit和推特給出的數(shù)據(jù)采集要價，都被Gomez“嫌棄”價格太高。

　　其中，Reddit本月起開始對數(shù)據(jù)接口使用收費(fèi)。根據(jù)第三方軟件Apollo的開發(fā)者Christian Selig透露，Reddit收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為0.24美元/1000次API響應(yīng)——對于Apollo來說，這大約相當(dāng)于200萬美元/月開銷。

　　而根據(jù)推特今年3月發(fā)布的API政策，企業(yè)需要為抓取推文的API支付每月4萬美元至20萬美元不等的費(fèi)用，對應(yīng)可以獲得5000萬至2億條推文。而測算數(shù)據(jù)顯示，最低一個檔次的套餐只約等于整體推文的0.3%。

　　在這種情況下，合成數(shù)據(jù)自然成了一個實(shí)惠方案，不僅可以避開這些數(shù)據(jù)的高昂售價，還能生成一些更復(fù)雜的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI。

　　▌如何用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練？

　　具體如何用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI大模型？Gomez舉了一個例子：

　　在訓(xùn)練一個高級數(shù)學(xué)模型時，Cohere可能會使用兩個AI模型進(jìn)行對話，其中一個扮演數(shù)學(xué)老師，另一個則充當(dāng)學(xué)生。之后這兩個模型就會就三角函數(shù)等數(shù)學(xué)問題對話，“其實(shí)一切都是模型‘想象’出來的”。

　　如果在這個過程中，模型說錯了什么，人類就會在查看這段對話時作出糾正。

　　而微軟研究院最近的兩項研究，也表明合成數(shù)據(jù)可以用來訓(xùn)練AI模型，這些模型一般比OpenAI的GPT-4、谷歌的PaLM-2更小更簡單。

　　在其中一篇論文中，GPT-4生成了一個名為“TinyStories”的短篇故事合成數(shù)據(jù)集，里面使用的單詞全部非常簡單，一個四歲兒童都能理解。這一數(shù)據(jù)集被用來訓(xùn)練一個簡單的大語言模型，后者能生成流暢且語法正確的故事。

　　另一篇論文中，AI可以通過合成的Python代碼進(jìn)行訓(xùn)練，并在之后的編碼任務(wù)中給出相對較好的表現(xiàn)。

　　▌蜜糖還是砒霜？

　　想要合成數(shù)據(jù)的客戶有了，供應(yīng)商自然也如雨后春筍般涌現(xiàn)，例如Scale AI、Gretel.ai等初創(chuàng)公司。Gretel.ai由來自美國國安局和中情局的前情報分析師成立，其已與谷歌、匯豐銀行、Riot Games、Illumina等公司合作，用合成數(shù)據(jù)來擴(kuò)充現(xiàn)有數(shù)據(jù)，幫助訓(xùn)練人工智能模型。

　　Gretel.ai首席執(zhí)行官Ali Golshan表示，合成數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于，它既能保護(hù)數(shù)據(jù)集中所有個人的隱私，又能保持?jǐn)?shù)據(jù)的統(tǒng)計完整性。

　　同時，合成數(shù)據(jù)還可以消除現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的偏差和不平衡。“舉例來說，對沖基金可以研究黑天鵝事件，我們可以創(chuàng)建一百種變體，看看模型能否破解；而對于銀行來說，欺詐事件通常不到總數(shù)據(jù)的百分之一，Gretel的軟件可以生成成千上萬的欺詐案例，并以此訓(xùn)練AI模型。”

　　不過，也有人不看好合成數(shù)據(jù)。

　　反對派認(rèn)為，并不是所有合成數(shù)據(jù)都經(jīng)過精心調(diào)試，并能反映或改進(jìn)真實(shí)世界。

　　來自牛津、劍橋、帝國理工等機(jī)構(gòu)研究人員發(fā)現(xiàn)，合成數(shù)據(jù)的負(fù)面影響甚至堪比“毒藥”。如果在訓(xùn)練時大量使用AI內(nèi)容，會引發(fā)模型崩潰（model collapse），造成不可逆的缺陷。

　　新一代模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)會被上一代模型的生成數(shù)據(jù)所污染，從而對現(xiàn)實(shí)世界的感知產(chǎn)生錯誤理解。隨著時間推移，模型就會忘記真實(shí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)部分。即使在幾乎理想的長期學(xué)習(xí)狀態(tài)下，這個情況也無法避免——研究人員也將此形容為“AI大模型患上‘癡呆癥’”。

　　即便是合成數(shù)據(jù)從業(yè)人員Golshan也坦承，在劣質(zhì)合成數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練可能會阻礙進(jìn)步。

　　網(wǎng)上越來越多的內(nèi)容都是由AI生成的。隨著時間推移，這確實(shí)會導(dǎo)致退化，因為這些大模型產(chǎn)生的知識都是重復(fù)的，沒有任何新的見解。