近年来,大型科技公司如OpenAI、Google、Meta和Anthropic在训练它们的大语言模型(LLMs)时,广泛使用了来自权威出版商的高质量、受版权保护的材料。根据Ziff Davis的一项研究,这些高质量内容对提升AI模型的性能至关重要,但它们的贡献往往被忽视。Ziff Davis是CNET、IGN和Mashable等媒体的母公司,其研究显示,科技公司在选择训练数据时,偏好权威性高、搜索引擎排名靠前的网站,因为这些网站的内容质量高,声誉良好。这种策略帮助AI开发者更好地调整语言模型。
1. 研究指出,顶级的内容提供商如Axel Springer、Future PLC、Hearst、News Corp和《纽约时报》等,对训练数据集的构建做出了贡献。特别值得一提的是,OpenWebText2(用于OpenAI的GPT-3模型)中有12.04%的数据来自这些可信赖的出版商。
2. 关于AI训练中使用内容的争议,Facebook(Meta)的创始人马克·扎克伯格在接受The Verge采访时表示,数据抓取对AI发展虽然具有挑战性,但单个创作者或出版商的内容在整体中所占的重要性可能被高估了。他指出:“我认为个体创作者或出版商往往高估了他们的内容在整体大局中的价值。”
3. 出版商对AI公司提起诉讼,表明训练数据来源的不透明引发了他们的担忧。《纽约时报》和《华尔街日报》最近对一些AI公司提起了诉讼,指控它们未经许可使用其内容,违反了版权法。尽管OpenAI已经在努力从媒体机构如《金融时报》和DotDash Meredith获取内容授权,但仍有一些AI公司未获得适当的许可。报告还指出,大型语言模型开发者如今已不再像过去那样公开他们的训练数据。
与此同时,随着AI公司的估值不断攀升,科技巨头与传统媒体公司之间的差距也在扩大。Google和Meta的估值分别达到了2.2万亿美元和1.5万亿美元,继续引领生成式AI的发展,而OpenAI和Anthropic等初创公司的估值则分别为1570亿美元和400亿美元。相比之下,传统出版商仍在面临裁员和重组的压力,这反映了他们在适应日益被AI定义的环境中所承受的经济压力。与用户生成内容和AI生成内容的竞争,使得许多出版商在削减成本和员工方面面临挑战。
权威出版商在AI训练中的贡献不可忽视,但其内容的使用也引发了版权争议。科技公司与传统媒体之间的经济差距和法律纠纷,凸显了这一快速发展的领域中各方利益的复杂性。
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