AI领域寒冬来袭：OpenAI、谷歌等巨头深陷训练数据困局与成本黑洞

近日，据彭博社深度报道，人工智能领域的领头羊，包括OpenAI、谷歌及Anthropic等巨头公司，在推进AI模型研发的过程中，意外遭遇了“收益递减”的严峻挑战，正面临训练数据稀缺与成本飙升的双重困境。

据悉，OpenAI的最新研发成果——Orion模型，在处理编码任务上的表现并未如预期般超越GPT-4，显示出进步有限的尴尬局面。而谷歌即将面世的Gemini软件项目，同样遭遇了相似的难题，Anthropic公司更是无奈推迟了万众瞩目的Claude 3.5 Opus模型的发布日程。

业内专家分析指出，这一系列挑战的核心在于两大难题：一是难以获取“高质量且未被充分开发的人类生成训练数据”，二是新旧模型并行开发与运营所带来的高昂成本负担。长久以来，硅谷对于“更多计算能力、更丰富数据、更大模型规模将带来性能飞跃，甚至实现通用人工智能（AGI）”的乐观预期，或许正建立在不切实际的假设之上。

面对这一困境，各大企业正积极寻找破局之道。一方面，它们尝试在模型初步训练后，通过引入人类反馈来优化回答质量和语气，以期提升模型性能。另一方面，它们也在探索开发能够执行特定任务的AI工具（即“代理”），如自动预订机票、发送电子邮件等，以拓宽AI的应用场景。

对此，AI初创公司Hugging Face的首席伦理科学家Margaret Mitchell警告称：“AGI的泡沫正在破裂，我们需要重新审视训练方法，寻找新的路径，以确保AI模型能在各种任务中展现出卓越的性能。”这一观点得到了众多专家的共鸣。

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