随着高质量、独特文本的有限供应日益显现，仅靠抓取公开网络数据进行AI训练的时代即将结束。Epoch AI估计这一供应量约为300万亿个token，而前沿开发者可能在2026年至2032年间耗尽。这种稀缺性，加上Anthropic的版权和解以及欧盟《人工智能法案》的数据文档要求等日益增长的法律和监管压力，正将训练数据从一项获取任务转变为一项管理供应链。未来的AI开发可能依赖于分层方法：许可的公共语料库用于通用能力，合成数据用于增强和扩展覆盖范围，以及昂贵、委托生成的人类数据用于真正的差异化和领域专业知识。 AI
影响 将AI开发重点从数据获取转移到数据管理和专业数据创建，影响模型差异化和合规性。
排序理由 文章讨论了AI训练数据稀缺性和监管的趋势和影响，而不是宣布特定的新版本或事件。
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