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虽然大模型发展如火如荼,但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示,大模型对数据供给要求极高。比如,训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测,到2026年之前,机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示,最早在2024年,人类就可能会陷入训练数据荒,届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。

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随着ChatGPT和Bard等程序、语音助手、Netflix等平台以及智能家电的出现,AI技术已日益普及。根据主办CES的消费者技术协会 (CTA) 发布的一份研究报告显示,27%的美国人认为AI技术已经对他们的日常生活产生了重大影响。这项研究还发现,尽管许多人认为AI技术代表着“创新、未来主义和智能”,但鲜有人将其与“信任和安全”联系起来。报告称,消费者一致认为AI监管是必要的。多家科技公司就这一问题,以及AI技术如何给不同行业带来革命性的变化在CES进行讨论。

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