近期，人工智能（AI）领域正面临一个严峻的挑战：训练数据的枯竭。数据在AI的发展中发挥着核心作用，是模型基本功能和质量的关键驱动力。然而，随着研究人员对自然数据的关注，他们开始担忧这种有限资源可能很快就会耗尽。

澳大利亚麦考瑞大学的信息技术法学教授Rita Matulionyte在一篇《对话》杂志的文章中指出，AI研究人员近一年来一直在警告数据供应的危机。根据去年Epoch AI人工智能预测组织的一项研究，AI公司可能在2026年前耗尽高质量文本训练数据，而低质量文本和图像数据的枯竭时间可能介于2030年至2060年之间。

这对AI公司来说是一个重大的挑战，因为AI系统需要大量数据来运行和改进。随着开发人员不断注入更多数据，AI模型已经取得了巨大的进步。如果数据供应停滞不前，模型和整个行业可能会受到影响。

Matulionyte提出了使用合成数据的可能解决方案，即由AI模型生成的数据用于培训新模型，以缓解对数据的渴望。然而，这可能并非一个可行的解决方案。实际上，使用合成内容可能会完全破坏给定的模型；一些研究表明，将AI模型训练用于AI生成的内容会导致明显的近亲繁殖效应，数据集中缺乏差异性，导致输出混乱而怪异。尽管一些公司已经在尝试使用合成培训集，但这并非保证解决问题的方法。

目前，对于这一潜在问题而言，最实际的解决方案可能是建立数据合作伙伴关系，除非出现大规模的人类内容农场。基本上，拥有丰富且备受追捧的高质量数据的公司或机构与AI公司达成协议，提供数据，很可能是以现金交换的方式。

值得注意的是，大多数用于培训AI系统的数据集实际上是由我们在线创建的互联网抓取数据制成的。因此，数据合作伙伴关系可能是一种不错的选择。然而，随着数据的价值不断提高，有趣的是看看有多少AI公司实际上能够竞争获取数据集，更不用说有多少机构或个人愿意向AI公司提供他们的数据了。

即便如此，也不能保证数据井永远不会枯竭。尽管互联网看似无限，但实际上很少有什么是永无止境的。