为了推动AI大模型的持续进步和训练，字节跳动等互联网巨头正积极采取行动，亲自参与并招募“AI录音员”，以单次300元不等的价格收集高质量语料库数据。这一举措不仅彰显了数据在AI发展中的核心地位，也揭示了当前数据获取面临的挑战和应对策略。
数据驱动AI发展

数据、算法和算力是AI大模型的三大基石，其中数据是训练模型的根基。随着AI技术的深入发展，对高质量数据的需求日益迫切。然而，互联网上的公开数据资源正逐渐枯竭，且存在版权、隐私等多重壁垒，使得数据获取变得尤为困难。
亲自下场，招募AI录音员

为了绕过第三方平台品控不稳定的问题，字节跳动等大厂选择亲自下场，招募素人作为“AI录音员”，通过定制化的对话录音来构建高质量的语料库。这一举措不仅保证了数据的时效性和质量，还减少了因擅自使用第三方数据而引发的法律纠纷。

在北京大钟寺的字节办公楼内，抖音和火山引擎业务团队自年初起便开始招募录音员，以两人一组、单次3小时的形式进行录音。录音内容涵盖自由聊天和带有提示词的对话，要求对话内容丰富、自然，且不能修改提示词以保证AI模型能够准确理解。
高质量数据的挑战与应对

高质量数据的获取并非易事，它要求录音员具备良好的沟通能力和语言表达能力，同时还需要严格的审核和筛选机制。字节跳动的录音项目便采用了多轮审核制度，确保录音质量符合标准。此外，录音过程中还有字节员工全程陪同，指导录音员按照要求进行对话，以提高录音效率和质量。

除了自行招募录音员外，大厂们还通过第三方公司购买数据，并建立起自己的数据基地。然而，这些数据往往存在质量不可控的问题，需要进一步的筛选和加工才能用于模型训练。因此，大厂们更倾向于亲自下场，通过定制化的方式获取高质量数据。
数据垄断与创业公司的困境

高质量数据往往被大厂垄断，使得AI创业公司难以获取足够的训练数据。这导致创业公司在技术迭代和市场竞争中处于不利地位。为了打破这一困境，创业公司需要寻求与大厂合作或探索新的数据获取途径，如利用开源数据、构建共享数据平台等。
大模型幻觉与数据质量

大模型在生成内容时常常出现“幻觉”现象，即生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致。这主要是由于训练数据不足或质量不高所导致的。因此，提高数据质量成为解决大模型幻觉问题的关键。大厂们通过亲自下场收集高质量数据，并不断优化算法和算力，以提升大模型的生成效果和用户体验。
结语

随着AI技术的不断发展，数据在AI大模型训练中的作用日益凸显。为了获取高质量数据以推动AI技术的进步和商业化应用，大厂们纷纷选择亲自下场招募“AI录音员”并构建自己的数据基地。这一举措不仅有助于解决数据获取难题，还为AI大模型的未来发展奠定了坚实基础。同时，这也为AI创业公司提供了新的启示：在数据垄断的背景下，寻求合作与创新成为突破困境的关键。