AI产业的灰色暗面：OpenAI、谷歌、META如何搞训练语料

种种迹象显示，目前站在全世界AI领域潮头浪尖的这些公司，早在几年前就已经陷入对训练语料的“绝望”追逐中——为此他们不惜修改政策条款、无视互联网信息的使用规则，只为了让自家的产品更加先进一些。

《纽约时报》在本周末刊发的调查报道中，揭露了OpenAI、谷歌、Meta等公司为了获取训练语料所采取的一些“走捷径”措施，同时也展现了整个行业迫在眉睫的困境。

美国科技巨头各走“捷径”

2021年末，正在训练GPT-4的OpenAI遇到了一个棘手的问题，公司已经耗尽了互联网上所有可靠的英文文本资源，而他们需要更多、更大规模的数据来训练更强大的模型。

为了处理这个问题，OpenAI的Whisper语音识别工具诞生了——用来转录谷歌旗下视频平台Youtube的视频音频，生成大量的对话文本。

报道称，包括OpenAI总裁布洛克曼在内的团队总共转录了超过一百万小时的Youtube视频。随后这些资料被输入到GPT-4系统中，并成为聊天机器人ChatGPT的基础。

根据谷歌的政策，禁止用户将平台上的视频用于“独立”应用，同时禁止通过任何自动化手段（爬虫等）访问其视频。

有趣的是，在OpenAI偷偷扒Youtube视频时，谷歌也在转录自家流媒体平台的内容训练大模型——同样冒着侵犯版权的风险。正因如此，虽然有谷歌员工知道OpenAI在这么干，也没有出手阻止。因为一旦谷歌对OpenAI提出抗议，也有可能“引火烧身”到自己身上。

对于是否采用Youtube视频训练AI的询问，OpenAI方面回应称，他们使用了“多个来源”的数据。谷歌发言人Matt Bryant则表示，公司对OpenAI的行为一无所知，且禁止任何人“未经授权抓取或下载Youtube视频”。不过Bryant也表示，公司只会在有明确法律、技术依据时才会采取行动。

谷歌自家的条款，则允许平台使用这些视频开发视频平台的新功能，但这样的措辞是否意味着谷歌能用这些资料开发商用AI，也存在不小的疑问。

与此同时，Meta的内部会议纪要显示，工程师和产品经理讨论了购买美国大型出版商Simon & Schuster以获取长文本资料的计划，另外他们还讨论了从互联网上收集受版权保护的内容，并表示“与出版商、艺术家、音乐家和新闻行业谈判授权需要的时间太多了”。

据悉，有Meta的高管表示，OpenAI似乎正在使用受版权保护的材料，所以公司也可以遵循这个“市场先例”。

更显性的变化是，谷歌去年修改了服务条款。根据内部资料显示，推动隐私政策变化的动机之一，包括允许谷歌利用公开的谷歌文档、谷歌地图上的餐厅评论，以及更多在线资料开发AI产品。最终谷歌赶在美国国庆节（7月4日）放假前的7月1日发布了修改后的隐私条款，将“使用公开信息训练AI模型”首次纳入其中。

Bryant回应称，公司不会在没有用户“明确许可”的情况下使用他们的谷歌文档来训练AI，这里指的是自愿参与的实验性功能体验计划。

即便如此还是不够

正因为这些操作，近些年来伴随着人们对AI能力的惊叹，越来越多的版权方也开始意识到自己的数据被偷偷拿走训练AI了。包括《纽约时报》、一些电影制作人和作家已经将这些科技公司告上法庭，美国著作权局也正在制定版权法在AI时代的适用指南。

问题在于，即便一些作家、制片人将科技公司的行为称为“美国史上最大盗窃案”，科技公司用来发展下一代AI的数据依然还是不够。

2020年初，约翰霍普金斯大学的理论物理学家（现Anthropic首席科学官）Jared Kaplan发布了一篇论文，明确表示训练大语言模型用的数据越多，表现就会越好。自那以后，“规模就是一切”成为了人工智能行业的信条。

2020年11月发布的GPT-3包含约3000亿个Token的训练数据。2022年，谷歌DeepMind对400个人工智能模型进行测试，其中表现最好的模型（之一），一个名为Chinchilla的模型用了1.4万亿个Token的数据。到2023年，中国科学家开发的Skywork大模型在训练中使用了3.2万亿个英文和中文Token，谷歌PaLM 2的训练数据量则达到3.6万亿个Token。

研究机构Epoch直白地表示，现在科技公司使用数据的速度已经超过数据生产的速度，这些公司最快会在2026年就耗尽互联网上的高质量数据。

面对这样的问题，奥尔特曼已经提出了一种解决方法：像OpenAI这样的公司，最终会转向使用AI生成的数据（也被称为合成数据）来训练AI。这样开发人员在创建愈发强大的技术同时，也会减少对受版权保护数据的依赖。

目前OpenAI和一系列机构也正在研究使用两个不同的模型，能否共同生成更有用、更可靠的合成数据——一个系统产生数据，另一个系统对信息进行评判。当然，这种技术路径是否可行，目前仍存争议。

前 OpenAI 研究员Jeff Clune认为，这些AI系统所需的数据就像是穿越丛林的路径，如果这些公司只是在合成数据上训练，AI可能会在丛林里迷失。