AI 訓練資料：推動人工智慧的百億商機

讓 ChatGPT、穩定擴散和其他所有現代人工智能系統成為可能的隱形產業

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AI 最為隱密的秘密

當您使用 ChatGPT 撰寫電子郵件或使用 Midjourney 產生圖片時，您很少會想到人工智慧的「魔力」背後是什麼。然而，在每一個智慧回應和每一個產生的圖像背後，都隱藏著一個很少人談論的數十億美元的產業：AI 訓練資料市場。

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根據MarketsandMarkets的資料，這個領域到 2029 年將達到95.8 億美元，年成長率為 27.7%，是現代人工智慧的真正引擎。但這個隱藏的事業究竟是如何運作的呢？

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移動數十億人的隱形生態系統

商業巨頭

在 AI 訓練資料的世界裡，有幾家公司佔了主導地位，但大多數人卻從未聽過這些公司：

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Scale AI 是業界最大的公司，擁有28% 的市場佔有率，最近在 Meta 投資後，估值達到290 億美元。他們的企業客戶每年支付10 萬到幾百萬美元不等的費用來購買高品質的資料。

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總部位於澳洲的Appen 擁有一個由170 個國家超過 100 萬名專家組成的全球網路，這些專家會為 AI 人工智慧手動標籤與整理資料。Airbnb、John Deere 和 Procter & Gamble等公司都使用他們的服務來「教導」自己的 AI 模型。

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開放原始碼世界

與此同時，還有一個由LAION(大型人工智慧開放網路) 等組織領導的開放原始碼生態系統，LAION 是德國的非營利組織，創造了LAION-5B，這個包含58.5 億張圖片與文字對的資料集，讓 Stable Diffusion 成為可能。

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Common Crawl每月會釋放TB 級的原始網頁資料，用於訓練 GPT-3、LLaMA 及其他許多語言模型。

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人工智慧的隱藏成本

大眾所不知道的是，訓練一個現代 AI 模型的成本已變得多麼昂貴。根據Epoch AI 的資料，過去八年來，成本每年增加2-3 倍。

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實際成本的例子：

Google Gemini 1.0 Ultra：約 1.92 億美元
GPT-4：估計超過 1 億美元
未來預測：2027 年超過 10 億美元

最令人驚訝的數字？根據AltIndex.com 的資料，自 2020 年以來，AI 訓練成本已增加 4300%。

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業界的道德與法律挑戰

版權問題

其中最具爭議性的問題是關於版權資料的使用。2025 年 2 月，特拉華州法院在Thomson Reuters v. ROSS Intelligence一案中裁定，AI 訓練可構成直接的著作權侵權，駁回「合理使用」的抗辯理由。

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美國版權局（US Copyright Office）發表了一份 108 頁的報告，結論是某些用途不能被辯護為合理使用，為人工智慧公司潛在的龐大授權費用鋪路。

隱私權與個人資料

麻省理工科技評論》的調查顯示，DataComp CommonPool 是使用最廣泛的資料集之一，其中包含數百萬張護照、信用卡和出生證明的影像。過去兩年的下載量超過 200 萬次，這引起了巨大的隱私權問題。

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未來：稀缺與創新

峰值資料的問題

專家預測，到2028 年，大部分人為產生的線上公共文字都將被使用。這種「資料峰值」情境正驅使企業朝向創新的解決方案邁進：

合成資料：人工產生訓練資料
授權協議：類似 OpenAI 與《金融時報》之間的戰略合作關係
多模式資料：結合文字、影像、音訊和視訊

新規範即將推出

加州 AI 透明化法案將要求公司揭露用於訓練的資料集，而歐盟也正在 AI 法案中實施類似要求。

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義大利企業的機會

對於想要開發 AI 解決方案的公司而言，了解這個生態系統至關重要：

經濟實惠的選擇：

抱抱臉：超過 50,000 個免費資料集
開放原始碼資料集：Common Crawl、LAION、用於實驗項目的 MS COCO

企業解決方案：

AI和Appen可擴充至關鍵任務專案
專業服務：例如 NLP 的 Nexdata 或音訊資料的 FileMarket AI

結論

AI 訓練資料市場價值 95.8 億美元，且每年以 27.7% 的速度成長。這個隱形產業不僅是現代人工智慧的引擎，也是我們這個時代最大的道德與法律挑戰之一。

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立即開始使用的有用連結：

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開發環境：Google Colab(使用 GPU 時免費)
開放原始碼資料集：擁抱人臉資料集
註解工具：Label Studio(免費)
快速部署：Gradio+HF Spaces
實用課程：Fast.ai(免費、實用)

技術來源：

不要等待「AI 革命」。創造它。一個月之後，當其他人還在規劃時，您可能已經有了第一個工作模型。