研究预测，这种短缺将出现在2026年至2032年之间，可能会阻碍人工智能发展的进程。
根据 Epoch AI 的一项研究，由于公开文本数据即将枯竭，人工智能（尤其是 ChatGPT 等系统）的发展可能面临放缓。预计短缺将发生在 2026 年至 2032 年之间，这凸显了保持人工智能快速发展面临的关键挑战。
人工智能的发展在很大程度上依赖于大量人工生成的文本数据，但这种有限的资源正在减少。OpenAI 和 Google 等公司目前正在购买高质量的数据源，例如Reddit和新闻媒体的内容，以维持其人工智能训练。然而，新数据的稀缺可能很快会迫使他们考虑使用敏感的私人数据或不太可靠的合成数据。
Epoch AI 的研究强调，随着数据源的减少，扩展 AI 模型（需要巨大的计算能力和大量数据集）可能变得不可行。虽然新技术在一定程度上缓解了这个问题，但对高质量人工生成数据的基本需求仍然存在。一些专家建议专注于专门的 AI 模型，而不是更大的模型来解决这一瓶颈。
为了应对这些挑战，人工智能开发人员正在探索替代方法，包括生成合成数据。然而，人们对此类数据的质量和效率的担忧仍然存在，这凸显了在自然资源有限的情况下维持人工智能进步的复杂性。
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