![cover of episode S7E9 [EN] 科技周会-AI Training, Data, Energy](https://image.xyzcdn.net/FtHytc56CZxMzZlF8Z9VD9gd1Dfq.jpg)
S7E9 [EN] 科技周会-AI Training, Data, Energy
2024/5/21
创意玩具@小宇宙| AI/科技/娱乐
M
Maggie
通过参与拉姆齐网络的播客，提供广泛的财务建议和教育。
T
Tracy
考虑多样化投资以减少风险，特别是当持有大量单一股票时。
Maggie和Tracy讨论了AI发展面临的挑战，包括训练数据不足和能源需求增加。他们分析了当前AI训练数据获取的困境，例如高质量数据的稀缺性以及对高技能人才的需求。他们还探讨了不同类型的AI数据标注工作，以及不同国家在数据标注产业中的发展情况。此外，他们还讨论了音乐AI模型Suno AI引发的版权和艺术家补偿问题，以及美国在能源建设方面与其他国家的差距，特别是可再生能源和核能的发展现状。
Tracy指出大型语言模型训练数据即将耗尽，未来AI发展面临挑战。她认为可以通过使用高质量数据或改进训练方法（如课程学习）来解决数据不足的问题，但效果仍需验证。她还分析了Scale AI通过雇佣低成本劳动力标注数据的情况，并指出高质量数据需要高技能人才。她还讨论了音乐AI模型Suno AI可能未对用于训练的音乐进行版权补偿，引发了伦理争议。最后，她还谈到了美国在能源建设方面落后于中国和俄罗斯，尤其是在核电站建设方面。
Deep Dive
The discussion explores the challenges of developing AI without sufficient data, including the potential use of high-quality data and curricular learning methods.
Shownotes Transcript