大型语言模型（LLM）的兴起引发了一场新的军备竞赛——内容军备竞赛。正如获取石油推动了工业革命一样，获得高质量的文本数据现在对人工智能的进步至关重要。看看内容、人工智能开发和塑造这一新格局的经济力量之间的关系。
数据瓶颈：稀缺孕育机遇
凯文·英迪格在他最近发表的富有洞察力的文章《标签：人工智能内容标签工作的新浪潮》中恰当地将内容与新石油进行了比较。但是，与传统的石油储量不同，网络上大量随时可用的高质量文本数据正在迅速枯竭。
第三方Cookie的衰落以及消费模式向TikTok等平台的转变等因素正在挤压传统出版商。这使得他们越来越难以生成有效的LLM培训所需的内容量和质量。
正如Indig所说，未来两年内数据瓶颈迫在眉睫。这种稀缺性带来了重大影响 数据标签挑战 用于人工智能开发，可能会阻碍自然语言处理和机器翻译等领域的进步。
内容作为战略资产的兴起
数据稀缺引发了内容估值方式的模式转变。内容以前主要被视为出版商的成本中心，现在被视为战略资产，推动了下一代人工智能的发展。
饥饿的 AI 开发人员
人工智能开发人员迫切需要训练数据，他们正在积极寻找各种来源的内容。这包括Reddit（谷歌大量使用）等成熟的社交媒体平台，以及出售照片、视频和文本数据的现有内容市场。
内容提供商作为数据挖掘者
像Photobucket这样的平台以前专注于用户生成的内容，现在正在利用对训练数据的需求。他们正在精心细分和销售其内容库，将用户生成的内容转化为有价值的商品。
内容即服务 (CaaS) 的兴起
专门从事法学硕士培训内容创作的新公司正在涌现。这些公司，例如Appen和Scale AI，充当中介机构，招募人类作家来执行撰写短篇小说和事实核查信息等任务。
这个新的生态系统为内容创作者创造了机会，他们可以利用自己的技能为人工智能发展做出贡献。尽管目前的薪酬可能不高，但它代表了一个新的货币化机会，有可能实现显著增长。
标签：造物主的朋友还是敌人？
标记 AI 生成的内容可以让开发人员将其与人工编写的内容区分开来。这种隔离有两个目的：
提高了训练效率
通过隔离人工编写的内容，开发人员可以确保他们的 LLM 根据最相关的数据进行训练。这种有针对性的训练可以提高模型开发的效率，并最终提高人工智能系统的性能。
打击偏见和错误信息
在未标记数据上训练的人工智能模型可能会继承该数据中存在的偏差和事实不准确之处。标签使开发人员能够识别和缓解这些偏见，从而开发出更可信和更可靠的人工智能系统。
尽管人工智能内容标签似乎减少了可用的训练数据池，但它最终有助于提高训练过程的质量和效率。此外，当对数据进行有效标记时，它可以用于 微调 LLM，减少了模型预测中偏差和不准确之处的影响。
道德考量：平衡法
内容的商品化引发了创作者对所有权和公平薪酬的质疑，特别是对于那些内容在不知不觉中被用于训练人工智能模型的人来说。此外，如果不进行仔细监测，依赖人类生成的内容来训练人工智能模型可能会使现有的社会偏见永久化。 AI 数据标签 实践对于缓解这些担忧、确保在人工智能培训中正确分类和以合乎道德的方式使用内容变得越来越重要。
在促进创新和确保合乎道德的数据采集实践之间找到平衡至关重要。随着内容军备竞赛的继续，强有力的法律框架和行业标准将是保护创作者和防止内容滥用所必需的。
合作的新时代
内容军备竞赛将改变内容创作者与人工智能开发者之间的关系。它们以前是独立的实体，现在在共生舞中错综复杂地联系在一起。内容创作者有可能成为人工智能开发的宝贵贡献者，而人工智能开发人员则依靠他们的内容来推动创新。
防御深伪造之盾和透明之剑
对用于培训下一代LLM的高质量数据的不懈追求是一把双刃剑。尽管内容标签对模型开发很重要，但它也是防止深度伪造和错误信息扩散的关键防御机制。
自贴标签的徒劳性
人工智能模型本身标记内容的想法似乎是徒劳的。取而代之的是，由谷歌、YouTube和Meta等科技巨头牵头的新一轮人工智能标签工作正在兴起。这些公司正在采用 “奖励” 方法，激励用户为人工智能生成的内容贴上标签。
一个例子是谷歌打击搜索结果中人工智能产生的垃圾邮件。在这里，谷歌优先显示来自Reddit等平台的内容，在这些平台上，人际互动的可能性更大。此外，他们还惩罚涉嫌藏有人工智能生成内容的网站。
这种策略利用了Reddit等平台的固有优势。审核系统和 “Karma” 声誉评分充当自然过滤器，阻碍了人工智能生成的内容的传播。尽管并非万无一失，但与人工智能模型的自我标记相比，这种用户驱动的方法提供了更具可扩展性的解决方案。
验证和元数据的力量：人工智能内容的通用语言
核查的概念超越了单纯的标签。它代表了人工智能水印的终极形式，可确保内容来源的透明度。谷歌最近对图像中人工智能元数据的立场体现了这种方法。他们希望商家保留使用IPTC协议嵌入的人工智能元数据。这种元数据充当数字指纹，使谷歌能够识别并可能惩罚删除它的网站，类似于传统SEO中的链接惩罚。
IPTC 元数据的重要性不仅限于谷歌。像Meta这样的平台（Facebook、Instagram和WhatsApp）也使用这种格式来标记他们自己的LLM制作的人工智能生成的内容。通过 IPTC 等工具实现标准化为跨不同平台的更强大的检测系统铺平了道路。
尽管完全透明是可取的，但重要的是要承认标签的上下文依赖性。对于带有 “人工智能外观” 的公然由人工智能生成的内容，可能没有必要贴上公开的标签。但是，要使精心制作的内容看起来像人造的，像上面概述的强大的标签机制就变得至关重要。
对抗Deepfakes：通过知情消费增强用户能力
深度伪造者操纵公众舆论的幽灵隐约可见，特别是在选举期间。YouTube等平台正在采取积极措施，实施更严格的标签指南。创作者现在必须披露使用人工智能工具生成逼真的内容，尤其是与选举相关的视频的情况。此外，无论创作者的身份或政治派别如何，YouTube都将为此类内容贴上明确的标签。
这种以用户为中心的方法使观众能够就他们消费的内容做出明智的决定。透明度成为打击深度伪造者可能采用的错误信息和操纵策略的关键武器。
OpenAI的Sora等工具的发布进一步加剧了采取更严格标签的紧迫性，这些工具能够根据提示生成超逼真的视频。滥用此类技术的可能性凸显了对强大标签框架的迫切需求。
借助 ChatGPT 等人工智能工具撰写的书籍已经进入谷歌图书。这些示例突显了人工智能生成内容的普遍性质以及在各种内容格式上贴标签的必要性。
标签的力量：塑造信任和用户行为
除了打击错误信息外，人工智能内容标签还为影响用户行为和决策提供了难得的机会。标签充当心理捷径，类似于在线购物中的 “类别启发式”（例如，摄像机聚焦百万像素）。在人工智能内容的背景下，标签可以帮助用户快速评估他们所遇到信息的可信度和来源。
公众舆论压倒性地支持实施人工智能内容标签。一项元调查显示，82％的受访者希望在人工智能生成的内容上贴上清晰的标签。尽管标准化标签做法和可能的处罚措施的有效性还有待观察，但公众对透明度的要求不容忽视。
经济力量在起作用：谁从 AI 内容标签中受益？
- 内容创作者：随着对高质量、人工生成内容的需求增加，创作者可以利用自己的技能为人工智能开发做出贡献，并有可能为他们的工作获得报酬。标签本身也可能成为一种新的收入来源，尤其是在事实核查和内容审核等任务中。
- 科技巨头：对于谷歌和Meta这样的科技巨头来说，人工智能内容标签有双重用途。它可以保护他们的平台免受错误信息的传播，并赋予用户权力，从而有可能增强信任和忠诚度。此外，强大的标签可以促进更有效的人工智能模型的开发，最终使他们的核心业务受益。
- 内容平台：YouTube和Reddit等平台将从更清晰的内容标签中获益。通过提高透明度，他们有可能减轻与深度虚假和错误信息传播相关的责任担忧。此外，标签可以激励创作高质量的人类内容，从而提高用户参与度。
- 法律和监管机构：随着人工智能技术的不断发展，强大的法律框架和法规将至关重要。标准化的标签做法可以帮助政策制定者制定有效的法规，以管理人工智能生成内容的使用并保护消费者免受潜在的操纵。
技术挑战：确保准确性和可扩展性
实施全面的人工智能内容标签系统有几个技术障碍：
- 标签的准确性：开发可靠而有效的方法来区分人工写作和人工智能生成的内容至关重要。这可能涉及将自动化技术和人工监督相结合，以确保标签的准确性。
- 标签的可扩展性：每天上传到互联网的大量内容需要可扩展的标签解决方案。众包和利用用户捐款提供了潜在的途径，但需要建立机制来确保用户生成的标签的质量和一致性。
- 标签标准化：标签的有效性取决于采用一组通用的标签及其在不同平台上的一致应用。全行业的合作对于制定和实施标准化标签做法至关重要。
如何使用 Sapien 的人工在环标签赢得内容军备竞赛）
人工智能开发与其消耗的内容之间有许多变量受到影响。
但是，为内容LLM实施标签系统存在很多挑战。如前所述，确保准确性、可扩展性并应对道德考量需要采取多方面的方法。
这就是 Sapien 介入的地方。
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