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你的自拍和聊天記錄，正被硅谷大廠砸數(shù)十億美元瘋搶！

新智元 整合編輯：龔震 發(fā)布于：2024-04-07 16:15

誰能想到，我們多年前的聊天記錄、社交媒體上的陳年照片，忽然變得價值連城，被大科技公司爭相瘋搶。

現(xiàn)在，硅谷大廠們已經(jīng)紛紛出動，買下所有能購買版權的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，這架勢簡直要搶破頭了！

圖像托管網(wǎng)站Photobucket的陳年舊數(shù)據(jù)，本來已經(jīng)多年無人問津，但如今，它們正在被各大互聯(lián)網(wǎng)公司瘋搶，用來訓練AI模型。

為此，科技巨頭們愿意拿出實打?qū)嵉恼娼鸢足y。比如，每張照片價值5美分到1美元，每個視頻價值超過1美元，具體情況去取決于買家和素材種類。

總之，為了購買AI訓練數(shù)據(jù)，巨頭們已經(jīng)展開了一場地下競賽！

而最近鬧得轟轟烈烈的Meta圖像生成器大翻車事件，更是讓AI的訓練數(shù)據(jù)「刻板印象」暴露無遺。

如果喂給模型的數(shù)據(jù)無法改變「偏見」，那各大公司要遭遇的輿論風波，只怕少不了。

Meta的AI生圖工具畫不出來「亞洲男性和白人妻子」或「亞洲女性和白人丈夫」

巨頭狂砸數(shù)十億美元，只為買到數(shù)據(jù)「黃金」

根據(jù)路透社報道，在2000年代，Photobucket處于巔峰期，擁有7000萬用戶。而今天，這家頂級網(wǎng)站的用戶已經(jīng)驟降到了200萬人。

但生成式AI，給這家公司帶來了新生。

CEO Ted Leonard開心地透露，目前已經(jīng)有多家科技公司找上門來，愿意重金購買公司的130億份照片和視頻。

目的，當然就是訓練AI。

為了得到這些數(shù)據(jù)，各大公司都非常舍得割肉。

而且，他們還想要更多！據(jù)說，一位買家表示，自己想要超過10億個視頻，而這，已經(jīng)遠遠超出了Photobucket能提供的數(shù)量。

據(jù)粗略估計，Photobucket手中握著的數(shù)據(jù)，很可能價值數(shù)十億美元。

OpenAI陷起訴風波，版權太敏感了

現(xiàn)在眼看著，大家的數(shù)據(jù)都不夠用了。

根據(jù)Epoch研究所的分析，到2026年，科技公司很可能會耗盡互聯(lián)網(wǎng)上所有的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，因為他們消耗數(shù)據(jù)的速度，遠遠超過了數(shù)據(jù)的生成速度！

訓練ChatGPT的數(shù)據(jù)，是從互聯(lián)網(wǎng)上免費抓取的。

Sora的訓練數(shù)據(jù)來源不詳，CTO Murati接受采訪時支支吾吾的表現(xiàn)，險些又讓OpenAI大翻車。

雖然OpenAI表示，自己的做法完全合法，但前方還有一堆版權訴訟在等著他們。

而其他大科技公司都跟著學乖了，大家都在悄悄地為付費墻和登錄屏幕背后的鎖定內(nèi)容付費。

如今，無論是陳舊的聊天記錄，還是被遺忘的社交媒體上褪色的舊照片，忽然都變成了價值連城的東西。

而各大公司已經(jīng)紛紛出動，急于尋找版權所有者的授權。畢竟，私人收藏的東西，是無法抓取的。

外媒記者走訪了30多名專業(yè)人士，發(fā)現(xiàn)這背后隱藏的，是一個黃金市場。

雖然很多公司對于這個不透明的AI市場規(guī)模表示緘默，但Business Research Insights等研究人員認為，目前市場規(guī)模約為25億美元，并預測十年內(nèi)可能會增長近300億美元。

生成數(shù)據(jù)淘金熱，讓數(shù)據(jù)商樂開花

對科技公司來說，如果不能使用免費抓取的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)檔案，比如Common Crawl，那成本會是一個很可怕的數(shù)字。

但是一連串版權訴訟和監(jiān)管熱潮，已經(jīng)讓他們別無選擇。

甚至，硅谷已經(jīng)出現(xiàn)了一個新興的行業(yè)——數(shù)據(jù)經(jīng)紀人。

而圖片、視頻供應商們，也隨之賺得盆滿缽滿。

手快的公司，早就反應過來了。ChatGPT在2022年底亮相的幾個月內(nèi)，Meta、谷歌、亞馬遜和蘋果就已經(jīng)迅速和圖片庫提供商Shutterstock達成協(xié)議，使用庫中的數(shù)億份圖像、視頻和音樂文件進行訓練。

根據(jù)首席財務官透露的數(shù)據(jù)，這些交易從2500萬美元到5000萬美元不等。

而Shutterstock的競爭對手Freepik，也已經(jīng)有了兩位大買家，2億張圖片檔案中的大部分，會以2至4美分的價格授權。

OpenAI當然也不會落后，它不僅是Shutterstock的早期客戶，還與包括美聯(lián)社在內(nèi)的至少四家新聞機構簽署了許可協(xié)議。

讓內(nèi)容「合乎道德」

同時興起的，還有AI數(shù)據(jù)定制行業(yè)。

這批公司獲得了與播客、短視頻和與數(shù)字助理互動等現(xiàn)實世界內(nèi)容的授權，同時還建立了短期合同工網(wǎng)絡，從頭開始定制視覺效果和語音樣本。

作為代表之一的Defined.ai，已經(jīng)把自己的內(nèi)容賣給了谷歌、Meta、蘋果、亞馬遜、微軟等多家科技大廠。

其中，一張圖片賣1到2美元，一部短視頻賣2到4美元，一部長片每小時可以賣到100到300美元，文本的市價則是每字0.001美元。

而比較麻煩的裸體圖像，售價為5到7美元，因為還需要后期處理。

而這些照片、播客和醫(yī)療數(shù)據(jù)的所有者，也會獲得總交易額20%至30%的費用。

一位巴西數(shù)據(jù)商表示，為了獲得犯罪現(xiàn)場、沖突暴力和手術的圖像，他需要從警察、自由攝影記者和醫(yī)學生手里去買。

他補充說，他的公司雇用了習慣于看到暴力傷害的護士來脫敏和標注這些圖像，這對未經(jīng)訓練的眼睛來說是令人不安的。

而將圖像脫敏、標注的工作，則交給慣于看到暴力傷害的護士，畢竟未經(jīng)訓練的人眼看到這些圖像，會很不安。

然而，這些AI模型的「燃料」，很可能會引發(fā)嚴重的問題，比如——吐出用戶隱私。

專家發(fā)現(xiàn)，AI會反芻訓練數(shù)據(jù)，比如，它們會吐出Getty Images水印，逐字輸出紐約時報文章的段落，甚至再現(xiàn)真人圖像。

Getty Images指責Stability AI「以驚人的規(guī)模肆無忌憚地侵犯它的知識產(chǎn)權」

也就是說，幾十年前某人發(fā)布的私人照片或私密想法，很可能在不知情的情況下，被AI模型原樣吐了出來！

這次「ChatGPT在回復中泄露陌生男子自拍照事件」，讓大家頗為恐慌

這些隱患，目前還沒有有效方法解決。

調(diào)查顯示，用戶愿意每月多付1美元，讓自己的個人數(shù)據(jù)不被第三方使用

Altman，也看上了合成數(shù)據(jù)

另外，Sam Altman也早看到了合成數(shù)據(jù)的未來。

這些數(shù)據(jù)不是人類直接創(chuàng)造的，而是由AI模型生成的文本、圖像和代碼，也就是說，這些系統(tǒng)通過學習自己產(chǎn)生的內(nèi)容來進步。

既然AI能創(chuàng)造出接近人類的文本，當然也就能自產(chǎn)自銷，幫自己進化成更先進的版本。

只要我們能夠跨過合成數(shù)據(jù)的關鍵閾值，即讓模型能夠自主創(chuàng)造出高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)，那么一切問題都將迎刃而解。

——Sam Altman

不過，這件事真的這么容易嗎？

人工智能研究者們已經(jīng)研究合成數(shù)據(jù)多年，但要構建一個能自我訓練的人工智能系統(tǒng)并非易事。

專家發(fā)現(xiàn)，模型如果只依賴于自我生成的數(shù)據(jù)，可能會不斷重復自己的錯誤和局限，陷入一個自我加強的循環(huán)中。

這些系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)，就像是在叢林中尋找一條路徑，如果它們僅僅依賴于合成數(shù)據(jù)，就可能在叢林里迷路。

——前OpenAI研究員、現(xiàn)任不列顛哥倫比亞大學計算機科學教授Jeff Clune

對此，OpenAI正在探索如何讓兩個不同的人工智能模型協(xié)作，共同生成更高質(zhì)量、更可靠的合成數(shù)據(jù)。其中一個負責生成數(shù)據(jù)，另一個則負責評估。

這種方法是否有效，還未可知。

「規(guī)模」Is All You Need

數(shù)據(jù)為什么對AI模型這么重要？這要從下面這篇論文說起。

2020年1月，約翰斯·霍普金斯大學的理論物理學家Jared Kaplan與9位OpenAI研究人員共同發(fā)表了一篇具有里程碑意義的人工智能論文。

他們得出了一個明確的結論：訓練大語言模型所用的數(shù)據(jù)越多，其性能就越好。

正如一個學生通過閱讀更多書籍能學到更多知識一樣，大語言模型能通過更多的信息更精確地識別文本模式。

很快，「只要規(guī)模足夠大，一切就皆有可能」便成為了AI領域的共識。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2001.08361

2020年11月，OpenAI推出的GPT-3，便利用了當時最為龐大的數(shù)據(jù)進行訓練——約3000億個token。

在吸收了這些數(shù)據(jù)后，GPT-3展現(xiàn)出了驚人的文本生成能力——它不僅可以撰寫博客文章、詩歌，甚至還能編寫自己的計算機程序。

但如今看來，這個數(shù)據(jù)集的規(guī)模就顯得相當小了。

到了2022年，DeepMind將訓練數(shù)據(jù)直接拉到了1.4萬億個token，比Kaplan博士在論文中預測的還要多。

然而，這一記錄并未保持太久。

2023年，谷歌發(fā)布的PaLM 2，在訓練token上更是達到了3.6萬億——幾乎是牛津大學博德利圖書館自1602年以來收集手稿數(shù)量的兩倍。

為訓GPT-4，OpenAI白嫖100萬+小時YouTube視頻

但正如OpenAI的CEO Sam Altman所說，AI終究會消耗完互聯(lián)網(wǎng)上所有可用的數(shù)據(jù)資源。

這不是預言，也不是危言聳聽——因為Altman本人就曾親眼目睹過它的發(fā)生。

在OpenAI，研究團隊多年來一直在收集、清理數(shù)據(jù)，并將其匯集成巨大的文本庫，用以訓練公司的語言模型。

他們從GitHub這個計算機代碼庫中提取信息，收集了國際象棋走法的數(shù)據(jù)庫，并利用Quizlet網(wǎng)站上關于高中考試和作業(yè)的數(shù)據(jù)。

然而，到了2021年底，這些數(shù)據(jù)資源已經(jīng)耗盡。

為了下一代AI模型的開發(fā)，總裁Brockman決定親自披掛上陣。

在他的帶領下，團隊開發(fā)出了一款全新名的語音識別工具Whisper，可以快速準確地轉錄播客、有聲讀物和視頻。

有了Whisper之后，OpenAI很快便轉錄了超過100萬小時的YouTube視頻，而Brockman更是親自參與到了收集工作當中。

最終的故事大家都知道了，在如此高質(zhì)量數(shù)據(jù)的加持下，地表最強的GPT-4橫空出世。

谷歌：我也一樣

有趣的是，谷歌其實早就知道OpenAI在利用YouTube視頻收集數(shù)據(jù)，但從未想過要出面阻止。

你猜的沒錯，谷歌也在利用YouTube視頻來訓練自家的AI模型。

而如果要對OpenAI的行為大加指責，他們不僅會暴露自己，甚至還會引發(fā)公眾更加強烈的反應。

不僅如此，那些儲存在Google Docs、Google Sheets等應用里的數(shù)十億文字數(shù)據(jù)，也是谷歌的目標。

2023年6月，谷歌的法律部門要求隱私團隊修改服務條款，從而擴展公司對消費者數(shù)據(jù)的使用權限。

也就是，為公司能夠利用用戶公開分享的內(nèi)容開發(fā)一系列的AI產(chǎn)品，鋪平道路。

據(jù)員工透露，他們被明確指示要在7月發(fā)布新的條款，因為那時大家的注意力都在即將到來的假期上。

7月1日發(fā)布的新條款不僅允許谷歌使用這些數(shù)據(jù)開發(fā)語言模型，還能用于創(chuàng)建像Google Translate、Bard和Cloud AI等廣泛的AI技術和產(chǎn)品

Meta數(shù)據(jù)不足，高管被迫天天開會

同樣在追趕OpenAI的，還有Meta。

為了能夠超越ChatGPT，小扎不分晝夜地催促公司的高管和工程師加快開發(fā)一個能與之競爭的聊天機器人。

然而，到了去年年初，Meta也遇到了和其他競爭者一樣的難題——數(shù)據(jù)不足。

盡管Meta掌管著龐大的社交網(wǎng)絡資源，但不僅用戶沒有保留帖子的習慣（很多人會刪除自己之前的發(fā)布），而且Facebook畢竟也不是一個大家習慣發(fā)高質(zhì)量長文的地方。

此前，小扎曾自豪聲稱Meta Platforms的訪問數(shù)據(jù)，是Meta AI的一大優(yōu)勢

生成式AI副總裁Ahmad Al-Dahle向高層透露，為了開發(fā)出一個模型，他的團隊幾乎利用了網(wǎng)絡上所有可找到的英文書籍、論文、詩歌和新聞文章。

但這些還遠遠不夠。

2023年3月到4月，公司的商務發(fā)展負責人、工程師和律師幾乎每天都在密集會議，試圖找到解決方案。

他們考慮了為獲取新書的完整版權支付每本10美元的可能性，并討論了收購出版了斯蒂芬·金等作者作品的Simon & Schuster的想法。

與此同時，他們還討論了未經(jīng)允許就對網(wǎng)絡上的書籍、論文等作品進行摘要的做法，并考慮進一步「吸收」更多內(nèi)容，哪怕這可能招致法律訴訟。

好在，作為行業(yè)標桿的OpenAI，就在未經(jīng)授權的情況下使用了版權材料，而Meta或許可以參考這一「市場先例」。

根據(jù)錄音，Meta的高管們決定借鑒2015年作家協(xié)會（Authors Guild）對谷歌的法庭判決。

在那個案例中，谷歌被允許掃描、數(shù)字化并在在線數(shù)據(jù)庫中編目書籍，因為它僅在線上復制了作品的一小部分，并且改變了原作，這被認定為合理使用。

在會議中，Meta的律師們表示，用數(shù)據(jù)訓練人工智能系統(tǒng)應當同樣被視為合理使用。

但即便如此，Meta似乎還是沒攢夠數(shù)據(jù)……

AI生圖工具拒絕「白人和亞洲人」合影

最近，外媒The Verge的記者在多次嘗試后發(fā)現(xiàn)，Meta的AI圖像生成工具并不能創(chuàng)建一張東亞男性和白人女性同框的圖片。

不管prompt是「亞洲男性與白人朋友」、「亞洲男性與白人妻子」、「亞洲女性與白人丈夫」，還是經(jīng)過魔改的「一位亞洲男性和一位白人女性帶著狗微笑」，都于事無補。

當他將「白人」改為「高加索人」時，結果依舊如此。

比如「亞洲男性和高加索女性的婚禮日」這個prompt，得到的卻是一張身穿西裝的亞洲男性與身著旗袍/和服混搭的亞洲女性的圖像……

AI居然難以想象亞洲人與白人并肩而立的場景，這著實有些匪夷所思。

而且，在生成的內(nèi)容中，還隱藏著更加微妙的偏見。

舉個例子，Meta總是將「亞洲女性」描繪成東亞面孔，似乎忽略了印度作為世界上人口最多國家的事實。與此同時，「亞洲男性」多為年長者，而亞洲女性卻總是年輕化。

相比之下，OpenAI加持的DALL-E 3，就完全沒有這個問題。

對此，有網(wǎng)友指出，出現(xiàn)這個問題的原因是Meta在模型訓練時沒有輸入足夠多的場景示例。

簡而言之，問題不在于代碼本身，而在于模型訓練時所使用的數(shù)據(jù)集不夠豐富，沒有充分覆蓋所有可能的場景。

但更深層次的是，AI的行為是其創(chuàng)造者偏見的體現(xiàn)。

在美國媒體中，「亞洲人」通常就是指東亞人，不符合這一單一形象的亞洲人幾乎從文化意識中被抹去，即便是符合的人也在主流媒體中被邊緣化。

而這，只是因數(shù)據(jù)造成的AI偏見的一隅而已。

參考資料：

https://www.reuters.com/technology/inside-big-techs-underground-race-buy-ai-training-data-2024-04-05/

https://www.nytimes.com/2024/04/06/technology/tech-giants-harvest-data-artificial-intelligence.html

https://www.theverge.com/2024/4/3/24120029/instagram-meta-ai-sticker-generator-asian-people-racism

文章來源：新智元

 
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