前言：數據荒野的巨人之殤
在這個以資訊為中心的時代，科技業界的領導者們正面臨一個令人憂心的現實—優質訓練素材即將枯竭。領先的AI研發機構對於訓練資源的渴求正以前所未有的速度攀升，新一代AI系統的培育預計需要海量的學習素材，這個數量已遠超出目前地球所有可用優質內容的總和（Hartmann與Henkel，2020）。
這種困境不僅影響著個別企業的發展，更威脅整個產業未來。研發機構面臨的挑戰不僅在於獲取足夠數量的素材，更在於這些內容的品質控管。隨著現有的高品質內容逐漸被消耗殆盡，企業不得不轉向質量較差的替代方案，進一步加劇整個行業的焦慮。
資源匱乏亦將隨著各大科技公司競相推出更先進系統，對優質內容的爭奪亦愈趨激烈，供需失衡可能導致整個行業陷入發展停滯。在這場資源爭奪戰中，中小型研發機構的處境更為艱難。它們既缺乏足夠資金購買高質量內容，也無法像大公司建立完整的資源獲取管道。
這種情況若不及時改善，可能導致產業鏈發展放緩與創新受阻。研究者已開始探索替代方案，包括提高現有資源的利用效率，開發新的學習方法等。然而，這些解決方案能否及時到位，仍是未知數…
模型崩潰：AI帝國的阿基里斯之踵
在數位科技的璀璨帝國中，AI的巨輪看似永不停歇地向前推進，但在這片繁榮表象背後，致命弱點正在悄然浮現。誠如希臘神話中的英雄阿基里斯，即便擁有近乎完美的軀體，卻因腳踝的一點脆弱而最終殞命。當今的AI儘管已展現驚人能力，同樣面臨著不可忽視的致命傷。
隨著模型規模不斷擴大，其所需訓練數據量亦呈指數增長（Gu等，2024）。根據業界專家的估算，每增加一個量級的模型參數，所需的優質訓練數據可能需要增加數倍甚至數十倍。這種需求與現實之間的鴻溝正在不斷擴大。
更嚴峻的是，隨著數據匱乏加劇，首先是「數據污染」，當可用的優質數據不足，模型不得不使用質量較差的替代數據，這就像在純淨泉水中摻入渾濁污水。其次是「過度擬合」的風險，當相同數據被反覆使用，模型開始出現類似「背誦」而非「理解」現象，失去舉一反三的能力。
就技術面而言，數據短缺亦將導致一系列連鎖反應。模型的泛化能力開始下降，在面對新場景表現失常；推理時而準確時而荒謬；創造力枯竭也讓生成內容出現重複套路化傾向，這些問題就像一顆顆的定時炸彈。誠如《Nature》期刊所言，隨時可能引發AI系統的「模型崩潰」（model collapse）（Shumailov等，2024）。
（相關報導：
風評：重創加墨卻讓中國鬆一口氣，台灣躲不過的川普關稅戰
｜
更多文章
）
商業影響更是不容小覷。大型科技公司為了維持競爭優勢，不得不在獲取數據投入天文數字資金。有些公司甚至會透過收購小型數據公司來擴充數據庫，這種做法雖能暫時緩解燃眉之急，從長遠來看，無異於飲鴆止渴。同時，數據稀有也將推高訓練成本，使得許多中小型AI公司難以為繼，造成整個行業呈現寡頭壟斷。然而，更深層問題還在於數據危機正在動搖AI根基。當模型規模達到一定程度，僅靠堆砌參數與增加算力已無法帶來質的進步。這種情況就像一棟建築物在地基不穩的情況下，依然不斷增加樓層，只會加速建築崩塌。
在這場危機中，前瞻性研究者已開始探索新方案。有人提出優化算法提高數據使用效率；也有人主張開發更具智慧的數據篩選機制；還有人建議建立去中心化數據共享平台。然而，這些方案依舊未能從根本解決問題。
面對數據荒野的死亡轉折，也許解答就藏在我們最意料不到的地方，正在那些被主流文明科技忽視的角落裡…
自噬之蛇：AI生成數據的致命陷阱
使用AI生成數據訓練新模型，無異於一條吞噬自己尾巴的蛇（Momodel平台，2024-08-21），自我循環的數據生成模式將導致數據質量呈指數級下降，最終使AI系統陷入所謂的退化循環（He等，2019）。 具體而言，這種退化可從以下層面進行分析：
站在訊息論原理，每一次AI生成都會不可避免造成訊息熵損失。根據Shannon訊息理論，即使是最先進語言模型也無法完美保留原始數據所有訊息（Ali等，2023）。
麻省理工學院的研究人員通過對比實驗發現，使用AI生成數據訓練的模型在語義多樣性方面表現出顯著的退化。他們使用標準化的語義多樣性指標（Semantic Diversity Index, SDI）進行測量，發現經過三代AI生成數據訓練模型，SDI比原始訓練集下降將近一半。
史坦福大學人工智慧倫理研究中心發現，AI生成數據在文化內涵的傳遞方面存在嚴重缺陷。例如，在一項涉及理解多語言的測試中，使用AI生成數據訓練的模型在處理文化特定習語和隱含義的準確率僅為直接使用人類原創內容訓練模型的63%。
牛津大學的一項長期追蹤研究揭示，並開發一套創造力評估框架（Creativity Assessment Framework, CAF），發現這類模型在原創性、靈活性和精細度等面向的表現均呈現顯著下降趨勢。
在當前的技術發展軌跡下，AI行業面臨的數據危機比預期更嚴峻。根據麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）2024年第四季度的產業研究報告，預計到2025年底，全球AI行業將面臨10-20萬億標記的數據缺口，這個數字相當網路所有維基百科內容的數千倍。令人擔憂的是，史坦福大學人工智慧研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）的年度AI指數報告指出，此缺口正以每年三成的速度擴大。
如今，傳統數據獲取面臨前所未有挑戰。根據《Nature Digital Intelligence》期刊發表的研究（Zhang等，2024），網路的優質原創內容正以每年15%的速度減少，低品質與重複性內容則以每年23%的速度增長。Google DeepMind的研究團隊在最新發表的論文《The Content Quality Crisis in AI Training》進一步揭示，超過65%的網路內容存在不同程度重複或衍生現象，這種情況大幅降低數據採集有效性（Edwards，2024）。更嚴重的是，AI生成內容正以指數級速度增長，預計到2025年底，網路至少有30%的文本內容來自AI生成，此情況將加劇數據污染問題。
迄今為止，從人工智慧熱潮中獲益最大的是提供數據中心等「AI基礎設施」的上游公司。（The Wall Street Journal）
根據Gartner 2024年第三季的市場調查，數據標註費用在過去兩年上漲超過200%。以電腦視覺領域為例，一個高質量圖像數據集（包含100萬張標註圖片）製作成本已從2023年的50萬美元攀升至2025年的150萬美元以上（Wang等，2024）。
隨著GDPR、CCPA等數據保護法規的實施和加強，可用於AI訓練的個人數據量大幅減少。歐盟AI觀察站（EU AI Observatory）的統計報告，2024年用於AI訓練的個人數據較2022年減少約40%。《Harvard Business Review》的研究指出，數據可用性下降直接導致AI模型訓練成本上升。倫敦商學院（London Business School）的研究團隊預測，隨著更多國家和地區釋出嚴格的數據保護法，到2026年，全球可用於AI訓練的個人數據將進一步萎縮25-35%。這種趨勢不僅影響數據獲取，也將重塑AI行業發展（Centre，2024年12月20日）。
AI數據已成為企業「新石油」。根據 IDC 調查，全球每天產生超過 2.5 億 GB 的數據。這些數據蘊藏無窮的價值，但就像未曾開採的金礦，只有經過 AI 與數據治理的加工，才能真正釋放潛力。畢竟，掌握數據，等於掌握未來（AI郵報_Hank，2024-11-14）。
因此，在面對當今的數據荒漠，各界正積極探索以下的創新解決方案：
聯邦學習（Federated Learning）：
這是一種模型之間的知識分享體系，對我們也許會是最有價值的技術之一（王柏鈞，2021）。根據最新研究（Chen等，2024），採用聯邦學習可以在保護數據隱私的同時，提高數據利用效率，但仍須留意推理攻擊（inference attacks）、惡意服務器（malicious server）與病毒攻擊。例如，谷歌將其應用於醫療影像分析領域，聯邦學習可以在不共享原始數據的情況下，實現接近集中式學習90%的模型性能（Hernandez-Cruz等，2024）。
少樣本學習（Few-shot Learning）：
OpenAI在《Advances in Neural Information Processing Systems》會議發表的研究表示，透過優化模型架構和學習策略，可以將模型在小數據集的學習效率提升3-5倍。史坦福大學的研究團隊進一步證實，結合“Meta-learning”技術，可在僅使用原有數據量5%的情況下，達到相近的模型性能（Hidalgo等，2022）。
微軟研究院最新發表在《ICLR 2024》會議論文，介紹新一代合成數據生成框架，該框架聲稱可產生90%真實數據特性的人工數據集。為了解決數據不足，許多語言模型公司都在開發AI生成文本（合成數據）來訓練語言模型，除了減少對版權資料的依賴，也可以開發更好的AI模型版本，藉以提升競爭優勢。
OpenAI的研發人員表示，使用合成數據訓練語言模型也可能導致語言模型的偏見與錯誤，因此語言模型公司仍在嘗試其他新做法（AI與大數據，2024.04.10）。
《MIT Technology Review》的社論指出，真正的解決方案可能需要產業界在以下幾個方面取得突破：
開發更高效的數據利用技術，提升現有數據的使用效率：
例如，包括Regeneron在內的許多組織都將新數據架構形式作為現代數據管理方法。Ventana Research的研究主管Matt Aslett表示，當今「數據湖」使用者已在2024年投資此類的 “Data Lakehouse” 架構，以增強其累積數據並產生價值（Nambiar與Mundra，2022）。
建立更完善的數據共享機制，在保護隱私的前提下促進數據流通：
例如，來自不同國家的研究者都提出對COVID-19的個人調查結果，這些及時性的大數據也幫助研究人員和臨床醫生能更快地治癒患者（Pham等，2020），畢竟，當處理數百個甚至數千個的大數據集時，連接點就是一個複雜問題。
結語：解救數據危機的真相
前述解決方案雖有助於緩解燃眉之急，仍未能觸及問題核心，要在數據荒漠中開闢新路，我們需要徹底創新思維方式，重新定義AI與數據—
或許，我們追尋數據荒解方的答案正是—傳統知識（規範與禁忌）。
千萬年來，具備傳統知識的人們深知生態中的每一環節皆息息相關，對他們來說，只有未被善用的資源，卻沒有「短缺」的資源；因為，他們懂得在看似貧瘠的土地上找到生生不息的生命力。
當我們面臨數據荒漠，也許同樣需要這種具有整體性特徵的宇宙觀智慧，不是只一昧地追求更多，而是學會與現有資源和諧共處。當我們面臨「數據沙漠中的綠洲迷思」，答案確實藏在「我們最意料不到的地方」。
誠如各族的族人們世代以來，遵循對自然的敬畏與理解，藉此建立適應永續的農林漁牧與天象的生存之道，我們在AI發展的道路上絕對需要加入並學習這種智慧：
