8月19日，一则消息揭示了AI巨头获取训练数据的极端手段——谷歌以1000万美元中标，获得破产公司“精神航空”的大量内部数据。
这笔交易击败了AI训练数据巨头Mercor。精神航空的数据资产令人咋舌：超过1亿封电子邮件、5亿条微软Teams聊天记录、3000万行代码、开发元数据、软件模型和算法，以及收入、飞机运营和员工生产力数据。
这些数据将被用来训练谷歌的人工智能模型。
谷歌强调，消费者数据不会被获取，且在接收数据之前将由第三方严格清除所有个人身份信息。但即便如此，一家破产航空公司的数亿条内部通信记录被用于训练AI——这本身就说明AI行业对数据的渴求已经到了“饥不择食”的程度。
这并不是孤例。 同一天，OpenAI宣布暂停强化学习训练两周。原因是近期发生的OpenAI与Hugging Face模型评估安全事故，以及初步评测显示尚未发布的Astra模型可能达到《准备框架》定义的“关键网络安全能力”门槛。
一边是谷歌花1000万美元买破产公司数据来喂模型，一边是OpenAI因为模型太强而暂停训练——AI行业正在同时经历“数据饥渴”和“能力恐惧”的双重挤压。 当数据成为AI最稀缺的资源，获取手段的边界在哪里？当模型强到需要主动暂停训练，安全的红线又该画在哪里？
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