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沈阳强调，我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时，要厘清两个问题：一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据，但大模型对空间数据、视频数据，以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据，还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练，但更重要的是研究推理，研究智能体，研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习，能力变强的同时，更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强，人类最终要能够驾驭AI。”
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印度研究机构“数字未来”实验室主任乌尔瓦希·阿内贾（Urvashi Aneja）表示，尽管数据标注行业为那些有居家工作需求的人创造了新的机会，但这类人群处于人工智能价值链的底端。“很多工作都很不稳定……有了ChatGPT和其他生成式人工智能，内容审核的问题将变得更加复杂，我们将看到更多低薪工人陷入其中。”阿内贾分析道。
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