底解决AI的问题。 Ilya Sutskever认为，预训练时代的结束标志着数据的局限性开始显现，目前用于AI预训练的数据已达到峰值。他预测到2028年左右，训练AI模型的数据集的规模将与公共在线文本总量相当。为应对数据不足，AI公司正在收集非公开数据、使用专业数据集或者尝试合成数据。然而，这些方法都无法完全解决数据不足的问题，因为AI的下一步可能是自我反思和智能进化。

在过去的几年中，人工智能（AI）取得了令人瞩目的成就。许多应用已经从简单的命令执行变成了复杂的决策制定。但是，随着AI技术的进步，我们面临着一个挑战：AI需要大量的数据来学习和进步。对于大多数AI研究者来说，这已经是一个无法忽视的问题。然而，为了克服这个问题，一些研究人员提出了新的解决方案。
李志平，一位中国知名的计算机科学家，曾表示：“我认为，预训练时代的结束标志着数据的局限性开始显现。目前用于AI预训练的数据已达到峰值。”他强调了数据的重要性，并且预计在未来十年内，训练AI模型的数据集的规模将与公共在线文本总量相当。
在面对数据不足的问题时，AI公司也正在采取不同的策略。例如，一些公司正在收集非公开数据，这是对大量未标记数据的一种尝试。这种方法的主要优点是可以减少训练时间，同时也可以提高模型的性能。然而，这种策略也有其限制，因为只有部分特定类型的数据才能被用来训练模型。
另一种可能的解决方案是使用专业数据集。这种数据集通常由专门的研究机构或大学提供，并经过严格的筛选和处理。通过使用这些数据集，AI可以更好地理解世界的复杂性和多样性，从而提高模型的表现。然而，这种方法的缺点是它可能过于集中，导致模型的学习偏向于特定领域的知识。
最后，还有一些研究人员提出了一种叫做“合成数据”的方法。这种方法可以通过使用机器学习算法生成新的数据。虽然这种方法可以提供更多的数据，但它的问题在于，它可能会产生不可靠的数据，因为它们并不是真正的世界。因此，这个方法需要谨慎使用。
总的来说，尽管面临数据不足的问题，但我们仍然有机会解决这个问题。无论是使用非公开数据、专业数据集还是合成数据，都可以帮助我们更好地理解和利用数据。然而，我们也需要注意，任何数据都只是工具，最终的目标应该是解决问题。