当今的生成式人工智能模型，尤其是大型语言模型 (LLM)，依赖于几乎难以想象的规模的训练数据和来自广阔互联网的数 TB 级文本。尽管互联网长期以来被视为无限的资源，数十亿用户每天都在贡献新内容，但研究人员开始仔细研究无休止的数据消耗对更广泛的信息生态系统的影响。
一个关键挑战正在出现。随着人工智能模型变得越来越大，它们对数据的需求只会增加，但公共数据源却变得越来越受限。这个难题提出了一个关键问题：人类能否产生足够多的新鲜、高质量的数据来满足这些系统不断增长的需求？
“大型语言模型人才流失”危机
训练数据日益稀缺不仅仅是一个技术障碍，更是科技行业和人工智能未来的重大生存危机。如果没有新鲜可靠的输入，即使是最复杂的人工智能模型也有可能停滞不前并失去相关性。加剧这一问题的是被称为“大型语言模型人才流失”的现象，即人工智能系统提供了答案，但无法为新知识的创造或保存做出贡献。
问题很明显：如果人类停止产生原创思想并分享知识，人工智能如何继续发展？当改进这些系统所需的数据量超过在线可用数据量时会发生什么？
人工智能合成数据的局限性
解决数据稀缺问题的一个潜在方案是合成数据，即人工智能生成人工数据集来补充人类输入。乍一看，这种方法提供了一种潜在的解决方法，能够快速生成大量数据。然而，合成数据通常缺乏人类生成信息的深度、细微差别和语境丰富性。它重现了模式，但难以捕捉现实世界场景的不可预测性和多样性。因此，合成数据在需要高精度或语境理解的应用中可能会有所不足。
此外，合成数据还存在重大风险。它可以延续并放大其模仿的原始数据集中存在的偏差或错误，从而在下游 AI 应用程序中产生连锁问题。更糟糕的是，它可能会引入全新的不准确性或“幻觉”，编造出没有现实依据的模式或结论。这些缺陷会破坏信任，特别是在医疗保健或金融等可靠性和准确性至关重要的行业。虽然合成数据可以在特定场景中发挥辅助作用，但它不能替代真实的高质量人类知识。
引入知识即服务
更可持续的解决方案在于重新思考我们如何创建和管理数据。知识即服务 (KaaS) 是一种强调人类不断创造高质量、特定领域知识的模型。这种方法依赖于贡献者社区在动态、道德和协作的生态系统中创建、验证和共享新信息。KaaS 受到开源原则的启发，但侧重于确保数据集的相关性、多样性和可持续性。与静态信息存储库不同，KaaS 生态系统会随着时间的推移而发展，贡献者会积极更新和完善知识库。
KaaS 具有以下几个优势：
- 丰富的上下文数据：通过从现实世界的贡献者那里获取见解，KaaS 确保 AI 系统接受反映当前现实而不是过时的假设的数据的训练。
- 道德的人工智能开发：让人类专家作为数据贡献者可以促进公平性和透明度，从而降低与合成数据相关的风险。
- 可持续性：与有限的数据集不同，社区驱动的知识库有机增长，创建一个自我维持的系统，而改进的 LLM 可提供更高的用户体验。
KaaS 还强调了人类专业知识在 AI 开发中不可替代的价值。虽然算法擅长处理信息，但它们无法复制人类的创造力、直觉或情境理解。通过将人类的贡献嵌入到 AI 训练过程中，KaaS 可确保模型保持适应性、细致入微和有效，并帮助开发人员在他们已经了解并日常使用的工具中展示相关知识。
这种方法促进了协作，贡献者可以实时看到他们的知识塑造人工智能系统。这种参与创造了一个良性循环，让人工智能和社区共同进步。
构建 KaaS 生态系统
要采用 KaaS 模型，组织必须：
- 创建包容性平台：开发鼓励参与的工具，例如协作论坛或社区驱动的网络。
- 培养信任和激励：认可和奖励贡献者，以建立蓬勃发展的知识共享文化。
- 整合反馈回路：建立系统，让人工智能洞察力为人类决策提供参考，人类的专业知识回馈知识库，从而改善和完善人工智能的性能。
解决大型语言模型人才流失问题需要集体行动。企业、技术人员和社区必须合作，重新构想知识的创造、共享和利用方式。医疗保健和教育等行业已经在人工智能方面取得了变革性进展，它们可以率先采用 KaaS 模型，确保其系统建立在符合道德规范的高质量数据之上。
人工智能数据的更智能的未来
LLM 人才流失问题也为创新提供了独特的机会。通过采用 KaaS，组织可以解决数据稀缺问题，同时为道德、协作和有效的 AI 未来奠定基础。
归根结底，人工智能的成功不仅取决于算法的复杂程度，还取决于算法所依赖的数据的丰富性和可靠性。知识即服务提供了一条可持续发展的道路。它确保生成系统与其所服务的动态、多样化世界同步发展，并确保知识背后的人类得到应有的认可。
