你能想像，那些被遺忘在網盤的陳年老圖，有朝一日能價值千金？就在最近，路透社報道稱，蘋果正與圖像託管網站Photobucket協商，希望得到這家公司近130億張照片、影片組成的龐大圖像庫，並以此來訓練AI模型。蘋果不是這家網站的唯一買家，其他矽谷大廠都在尋求與之達成協議。而這些巨頭們也毫不吝嗇，甚至願意掏出數十億美元的真金白銀購買這些素材。

不只Photobucket，Reddit、Youtube等知名網站都成了科技巨頭們的瘋搶目標。

蘋果為訓練AI買圖片，網友擔憂隱私

Photobucket是一個提供影像寄存、影片寄存、幻燈片製作與照片分享服務網站，成立於2003年。在當時，用戶把這個網站當作個人相冊，與功能與現在流行的線上相冊非常相似。

在巔峰期，該網站曾擁有7,000萬用戶。而到2007年，Photobucket就聲稱已有超過28億張圖片上傳到其網站。不過隨著越來越多的功能更強大的線上相簿App出現之後，這種網站式的線上相簿也逐漸失去了熱度。

不過畢竟是一家成立二十多年的網站，別的不說，數據是真的多，130億張圖片與視頻，足夠AI模型消化很久。

據悉，蘋果購買的圖片的主要目的是提高生成式AI的水平。

除此之外，蘋果在早些時候與另一家圖片素材網站Shutterstock達成了數百萬張圖片的授權協議，據悉這筆交易的價值在2500萬美元到5000萬美元之間。

隨著今年6月WWDC大會日益臨近，每個人都在期待蘋果能帶來「令人驚嘆」的AI功能。

但和上筆交易不同，不少網友開始為了隱私擔心。有人評論表示，Photobucket的圖片來源都是基於網友的「託管，這就意外著這些圖片雖然已經是陳年老圖，但仍屬於用戶的個人秘密。

而Shutterstock的資料大多是免版稅的圖片、向量圖和插圖庫，包括影片剪輯以及音樂曲目，本身就可以授權給使用者使用。這麼一對比，網友對於Photobucket的資料隱私安全問題也可以理解了。

除了涉及隱私以外，不少網友也對這些庫存照片的品質提出了質疑。如果餵食AI這些本來就帶有錯誤的圖片，那麼是否會產生品質更低的圖片呢？

總之，就蘋果購買Photobucket圖片的行為，大多數網友並不認同。

但即使冒著洩漏隱私的風險，蘋果和其他公司還是得「鋌而走險」搞來這些資料。主要原因還是高品質的網路數據，可能沒幾年就要耗盡了。

其實早在多年前，各大科技巨頭就已經碰到訓練語料缺失的瓶頸。

根據《紐約時報》報道，OpenAI在訓練GPT-4時，就曾經遇到英文文本資料缺失的情況。

為了處理這個問題，OpenAI推出一款名為Whisper語音辨識工具，用來轉錄Google旗下視訊平台Youtube的視訊音頻，產生大量的對話文字。

據報道稱，這款工具以開源的名義轉錄了超過一百萬小時的Youtube視頻，實際上已經違反了Youtube的隱私規則，而這些資料也成為ChatGPT的基礎。

這並不是OpenAI第一次因為偷扒資料犯錯。包括《紐約時報》在內，多家數位新聞媒體對OpenAI提起版權侵權訴訟，認為他們的數千篇報導被OpenAI用來訓練ChatGPT。

當然，透過「爬蟲」等手段搜刮訓練資料的科技公司不只OpenAI這一家，「受害者」Google也曾透過修改服務條款的方式，將「使用公開資訊訓練AI模型」偷偷寫進隱私細則中，從而讓工程師利用公開的文件、線上資料等開發AI產品。

不過隨著OpenAI在版權問題上越陷越深，其他科技巨頭也只能乖乖掏錢為訓練資料付費。

至少比起網路上免費抓取的數據，Photobucket近130億的數據量還是相對來說品質更高點。

花錢買數據，或許不夠

可怕的是，即便是130億的數據量，也可能餵不飽現在的AI的模型。

研究機構Epoch直白地表示，現在科技公司使用數據的速度已經超過數據生產的速度，這些公司最快在2026年就耗盡網路上的高品質數據。

有資料統計，在2020年11月發布的GPT-3上，使用了3000億個Token的訓練資料。而到了2024年，GooglePaLM 2的訓練資料量則達到3.6兆個Token。

資料量是一回事，資料的品質更是直接影響AI大模型的生成能力。正如網友所擔憂的那樣，低品質的數據甚至可能讓AI陷入不可逆轉的方向。

面對這樣的問題，OpenAI開始嘗試使用合成資料（AI產生的資料）來訓練AI。這樣既可以減少對受版權保護資料的依賴，同時也能訓練出更強大的結果。

對此OpenAI和一系列機構開始研究使用兩個不同的模型來產生更有用、更可靠的合成數據，其中一個模型用來產生數據，另一個則用來對產生的數據進行審核。

不只是OpenAI，英偉達很早就在用合成數據彌補現實世界的數據。在2021年11月，英偉達對外推出合成資料生成引擎Omniverse Replicator 。

英偉達將其描述為“用於生成具有基本事實的合成資料以訓練AI 網路的引擎”，其作用就是用來訓練AI。

此產品推出後，由該引擎產生的合成數據在自動駕駛、機器人等多個場景中都得到了驗證，因此英偉達也在近年來希望將其推廣到更多領域，包括聊天機器人。

然而，合成資料在工業場景裡的成功案例，並不代表在其他領域都能遵循物理規律。

有時候AI連真實圖片都無法理解，更不要說理解二次生成的圖片了。