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生成式AI創(chuàng)企的大問(wèn)題:不缺錢,缺訓(xùn)練數(shù)據(jù)

時(shí)間:2023-06-16 15:29:54 來(lái)源:網(wǎng)易科技報(bào)道 發(fā)布者:DN032

6月16日消息,多個(gè)生成式人工智能初創(chuàng)公司已獲得數(shù)十億美元融資,但如果無(wú)法獲取適合的數(shù)據(jù),那么就可能走向失敗。這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),因?yàn)榇蠊就ǔ2辉概c初創(chuàng)公司分享專有數(shù)據(jù),尤其是在開發(fā)大語(yǔ)言模型時(shí)。

風(fēng)險(xiǎn)投資公司Primary Venture Partners的聯(lián)合創(chuàng)始人和普通合伙人布拉德·斯沃盧加(Brad Svrluga)表示:“我們看到很多公司都在人工智能領(lǐng)域?qū)で笞吭綉?yīng)用,但他們往往無(wú)法獲得能開發(fā)強(qiáng)大應(yīng)用的數(shù)據(jù),更不用說(shuō)能幫助他們?cè)跇I(yè)務(wù)中擁有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力的專有數(shù)據(jù)了。”


(資料圖片僅供參考)

現(xiàn)在,擁有合適數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都更加重要。投資公司Bullpen Capital的駐場(chǎng)首席技術(shù)官保羅·泰馬(Paul Tyma)表示,現(xiàn)在開發(fā)實(shí)際模型已經(jīng)趨于商業(yè)化,真正的價(jià)值就在于數(shù)據(jù)。

根據(jù)PitchBook的統(tǒng)計(jì),去年全年生成式人工智能初創(chuàng)公司獲得的風(fēng)險(xiǎn)投資為48億美元,但今年前五個(gè)月已經(jīng)達(dá)到127億美元。現(xiàn)在,其中許多公司都在金融或醫(yī)療保健等領(lǐng)域?qū)で髽?gòu)建更小眾的人工智能模型,但要獲得相關(guān)領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并不容易。

一些人工智能初創(chuàng)公司的目標(biāo)是與擁有豐富數(shù)據(jù)的大型企業(yè)建立合作關(guān)系。例如,安永負(fù)責(zé)稅務(wù)的全球副總裁瑪娜·里克(Marna Ricker)表示,由于公司擁有海量的交易數(shù)據(jù),每天都有開發(fā)生成式人工智能的初創(chuàng)公司前來(lái)接洽。但安永負(fù)責(zé)客戶服務(wù)的全球管理合伙人安迪·鮑德溫(Andy Baldwin)表示,他擔(dān)心如果用安永的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練外部模型會(huì)發(fā)生什么。

“到底誰(shuí)擁有這些數(shù)據(jù)?當(dāng)我們訓(xùn)練模型時(shí),我們的訪問(wèn)權(quán)限是什么?其他人該如何使用這個(gè)模型呢?”鮑德溫說(shuō)。“數(shù)據(jù)也是我們知識(shí)產(chǎn)權(quán)的一部分。”

初創(chuàng)公司可以用每個(gè)客戶的數(shù)據(jù)訓(xùn)練不同的模型,從而繞過(guò)知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題。創(chuàng)業(yè)公司TermSheet正在利用這一策略打造生成式人工智能模型Ethan,這款產(chǎn)品可以為房地產(chǎn)開發(fā)商、經(jīng)紀(jì)人和投資者解答行業(yè)問(wèn)題。但TermSheet首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人羅杰·史密斯(Roger Smith)表示,即便是讓客戶同意這樣做,也需要費(fèi)一番口舌。

法律科技公司Logikcull的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官安迪·威爾遜(Andy Wilson)則認(rèn)為,如何讓企業(yè)相信你擁有很好的網(wǎng)絡(luò)安全狀況,能夠切實(shí)保護(hù)這些數(shù)據(jù),這也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

風(fēng)投機(jī)構(gòu)Primary Venture Partners的斯沃盧加表示,大型科技公司在開發(fā)生成式人工智能應(yīng)用方面可能比初創(chuàng)公司更有優(yōu)勢(shì),部分原因是它們已經(jīng)獲得了大客戶的信任,大客戶對(duì)它們處理數(shù)據(jù)也很滿意。

金融服務(wù)公司Truist的首席數(shù)據(jù)官特蕾西·丹尼爾斯(Tracy Daniels)表示,在探索人工智能用例方面,她目前只與大型技術(shù)供應(yīng)商合作,而不是與初創(chuàng)公司合作。丹尼爾斯認(rèn)為大型供應(yīng)商更能保證數(shù)據(jù)安全。

這意味著,即使是那些搶先從公開數(shù)據(jù)中獲得一定優(yōu)勢(shì)的初創(chuàng)公司,也要面對(duì)如何用企業(yè)數(shù)據(jù)集充實(shí)模型的挑戰(zhàn)。人工智能初創(chuàng)公司Veesual可以生成用戶試穿衣服的圖像。公司最初利用互聯(lián)網(wǎng)上的公共圖像訓(xùn)練模型,但很難讓大型零售商交出自家數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)效果。

Veesual首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人馬克西姆·帕特(Maxime Patte)表示,在某些情況下,大型零售商要求Veesual為使用相關(guān)數(shù)據(jù)支付巨額款項(xiàng)或拿出部分公司股份,但這些交易最終都沒(méi)有談攏。

PatentPal是一家?guī)椭蓭熓聞?wù)所起草專利申請(qǐng)文件的生成式人工智能初創(chuàng)公司。首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人杰克·徐(Jack Xu)表示,公司用公開的專利申請(qǐng)文件訓(xùn)練模型。他說(shuō),繼續(xù)用加密或匿名的實(shí)際客戶反饋內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練,可能會(huì)讓工具更加準(zhǔn)確。但這一過(guò)程很復(fù)雜,因?yàn)榉答伇仨毰c商業(yè)機(jī)密等高度敏感的數(shù)據(jù)分離開來(lái)。

“對(duì)處于早期發(fā)展階段的創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō),一個(gè)是品牌認(rèn)知的問(wèn)題,一個(gè)是社會(huì)認(rèn)同的問(wèn)題,”他說(shuō)。

同時(shí)壓力也在與日俱增。斯特拉克資本(Struck Capital)創(chuàng)始人兼管理合伙人亞當(dāng)·斯特拉克(Adam Struck)表示,一些初創(chuàng)公司正在爭(zhēng)相在某些細(xì)分市場(chǎng)獲取更多數(shù)據(jù),看誰(shuí)的速度更快。

斯特拉克說(shuō):“如果你知道有一個(gè)專有數(shù)據(jù)集,你就會(huì)希望趕在別人之前得到它,然后就排他性進(jìn)行談判。”“從這個(gè)意義上說(shuō),這幾乎成了一場(chǎng)軍備競(jìng)賽。”(辰辰)

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