本文主要是介绍数据：人工智能的基石 | Scale AI 创始人兼 CEO 亚历山大·王的创业故事与行业洞见，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
引言
在人工智能领域，数据被誉为“新石油”，其重要性不言而喻。随着GPT-4的问世，AI技术迎来了新的浪潮。众多年轻创业者纷纷投身这一领域，Scale AI的创始人兼CEO亚历山大·王（Alexander Wang）就是其中的佼佼者。本文将深入探讨亚历山大的创业历程、对AI行业的见解以及他对未来的展望。
亚历山大·王的创业历程
亚历山大·王在19岁时就从麻省理工学院（MIT）辍学，创办了Scale AI，并迅速将其发展成为一家估值高达138亿美元的人工智能公司。亚历山大早在大学时期就开始训练图像识别神经网络，意识到数据对模型的重要性。正是出于对数据重要性的认知，他于2016年创办了Scale AI，致力于解决AI生态系统中的数据基础问题。
初期项目：自动驾驶
亚历山大参与的第一个重大项目是自动驾驶领域。2016年，自动驾驶技术开始兴起，亚历山大和他的团队构建了第一个能够支持传感器融合数据的数据引擎，能够同时处理激光雷达和摄像头数据。这一技术很快成为行业标准，并吸引了通用汽车、丰田等公司的合作。
政府应用与生成式AI
随着大语言模型和生成式AI的发展，亚历山大将重心转向政府应用领域，构建了支持地理空间和卫星数据的数据引擎，推动了美国国防部首个AI项目的发展。同时，Scale AI还与OpenAI合作，参与了ChatGPT的开发，为生成式AI提供关键数据支持。
对数据的深入见解
亚历山大认为，AI的核心在于数据的质量和丰富性。他指出，当前大模型训练中存在高质量数据稀缺的问题。尽管互联网上的公开数据已经被充分利用，但模型的进一步发展需要高度监督的边际数据，包括专家的推理思维链条和企业的工作流数据。
企业专有数据的重要性
亚历山大提到，企业和政府内部拥有大量专有数据，这些数据对于训练强大的人工智能系统至关重要。例如，摩根大通的专有数据集高达150PB，而GPT-4是在不到1PB的数据上进行训练的。高质量数据的价值可能是普通数据的数千倍，因此，如何从庞大的数据中提取高质量数据成为关键。
人类智慧与AI的未来
亚历山大坚信，人工智能与人类智慧并非竞争关系，而是可以相互补充的。AI可以承担大量繁重的工作，而人类则贡献洞察力和专业能力，确保生产出高质量的数据。他认为，为AI贡献数据将成为一种荣誉，这种合作能够推动人类进步和知识发展。
长期目标与技术挑战
亚历山大认为，目前的大模型在处理长时间跨度上的问题时表现不佳。人类智能具有设定长期目标和持续优化的能力，这是AI所缺乏的。因此，人类与AI的和谐共处将成为未来的常态。亚历山大还提到，未来的发展需要解决一系列技术难题，包括数据丰富度和高质量数据的获取。
结论与未来展望
总结而言，数据是人工智能的基石，其质量和丰富性直接影响AI的发展。亚历山大·王通过创办Scale AI，为AI生态系统提供了坚实的数据基础，并展示了对未来AI发展的深刻理解和独特见解。未来，随着技术的不断进步和数据资源的丰富，AI将在各行各业中发挥更加重要的作用。
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