国产AI比不上ChatGPT，别怪数据不够，纯粹大厂们不舍得出钱 | ai舍得
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#头条创作挑战赛#当下最火的互联网热词之一就是ChatGPT，AI智能学习、人工智能回答风靡全球，国内大厂也在跟风，比如阿里推出的“通义千问”，百度搞的“文心一言”测试版，闹出类似“马云儿子是马化腾”之类不少笑话，以至于引发出中文互联网内容枯竭的讨论。
其实这里面有个误区，所谓AI最大的问题并不在所谓的互联网数据够不够。而是，数据的鉴别、去伪、标记，这个是要花钱找人工来完成的。openAI公司十几年如一日烧钱，GPT一代又一代，数以万计的专业人工筛选投喂数据才有了今天的经艳。
众所周知，数据领域人工费用不低，为了降低成本，时代周刊曾经披露openAI用的是非洲肯尼亚等国的人工，外包合作伙伴是Sama，在肯尼亚、乌干达等地雇佣本国人，为美国硅谷客户清洗、标记数据，雇用的数据标签员每小时工资低至1.32美元，高也不过2美元。（相比我国最低7块的时薪其实还略有优势）
所谓我国AI学习能力不足、中文互联网数据库不足，说的其实是国内大厂们太抠门，在数据标注、训练模型上投入太少。数据预处理本身是一个知识化的劳动密集型行业，人社部早就定义过AI训练师的职业，说明国家早有认识。之前也有不少新闻提到过西部地区有很多入职这种数据处理公司的，月薪普遍不高，三千到五千不等。
给点小建议，大厂们如果真不舍得烧钱，不妨打开思路，试试众包模式，中文数据标注以APP散单的模式发出去，比如标注10条数据挣2毛—5毛钱，以我国网民的受教育程度和庞大基数，花点小钱指不定真能把大事办了[捂脸]。
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