多家大型科技公司，包括苹果、英伟达、Salesforce 和 Anthrophic，在训练其 AI 模型时使用了来自 YouTube 的视频资源。这些公司使用了名为 YouTube Subtitles 的数据集，该数据集包含超过 48000 个频道的 173536 个 YouTube 视频字幕内容，其中还包含 12000 多个平台已删除视频的字幕内容。该数据集主要采集热门 YouTube 频道的资源，例如 MrBeast、Marques Brownlee、Jacksepticeye 和 PewDiePie 等。
🤔 **大型科技公司使用 YouTube 数据训练 AI 模型:** 苹果、英伟达、Salesforce 和 Anthrophic 等公司利用名为 YouTube Subtitles 的数据集训练其 AI 模型。该数据集包含来自超过 48000 个 YouTube 频道的 173536 个视频字幕，总计 5.7GB（4.89 亿个单词），其中还包含 12000 多个平台已删除视频的字幕内容。该数据集主要采集热门 YouTube 频道的资源，例如 MrBeast、Marques Brownlee、Jacksepticeye 和 PewDiePie 等，这些频道拥有大量的订阅者和视频内容。
YouTube Subtitles 数据集是“The Pile”数据集的一部分，该数据集包含其他几个训练数据集。大多数“The Pile”数据集对任何有足够空间和计算能力的人开放，这意味着研究人员和开发者都可以访问这些数据来训练自己的 AI 模型。
👀 **YouTube Subtitles 数据集的规模和内容:** 该数据集包含超过 48000 个频道的 173536 个 YouTube 视频字幕内容，总计 5.7GB（4.89 亿个单词）。这意味着该数据集包含了大量的文本数据，可以用于训练各种 AI 模型，例如语言模型、机器翻译模型和问答系统等。该数据集还包含 12000 多个平台已删除视频的字幕内容，这为研究人员提供了更丰富的文本数据，可以用于分析和理解平台内容的演变和发展趋势。
🧐 **数据隐私和伦理问题:** 科技公司使用 YouTube 数据训练 AI 模型，引发了数据隐私和伦理问题。因为这些数据包含了大量用户的个人信息，例如姓名、住址、电话号码和电子邮件地址等，以及用户的浏览记录、搜索历史和观看内容等。这些信息可能会被用于训练 AI 模型，从而导致用户隐私泄露。此外，使用这些数据训练 AI 模型也可能存在伦理问题，例如可能会加剧社会偏见和歧视，以及可能会被用于进行恶意攻击等。
为了解决这些问题，科技公司需要采取措施保护用户隐私，例如对数据进行匿名化处理、使用差分隐私技术等。同时，还需要制定相关的伦理规范，以确保 AI 模型的开发和使用符合社会伦理道德。
🚀 **AI 模型的未来发展:** 科技公司使用 YouTube 数据训练 AI 模型，推动了 AI 技术的快速发展。这些 AI 模型可以用于各种应用场景，例如自动驾驶、医疗诊断、金融分析和教育等。未来，随着 AI 技术的不断发展，AI 模型将变得更加强大和智能，并将在更多领域发挥重要作用。
🎉 **科技公司对 AI 技术的重视:** 科技公司对 AI 技术的重视程度越来越高。他们纷纷投入大量资金和人力资源，用于开发和应用 AI 技术。使用 YouTube 数据训练 AI 模型，是科技公司探索 AI 技术应用场景的重要尝试，也是未来 AI 技术发展的重要趋势。
IT之家 7 月 17 日消息，非营利性新闻工作室 ProofNews 昨日（7 月 16 日）发布博文，表示包括苹果、英伟达、Salesforce 和 Anthrophic 在内的大型科技公司，在训练其 AI 模型时均使用了来自 YouTube 的视频资源。
报道称这些科技公司在训练其 AI 模型过程中，使用了名为 YouTube Subtitles 的数据集，大小为 5.7GB（4.89 亿个单词）。
该数据集由 EleutherAI 创建，最早发布于 2020 年，涉及超过 48000 个频道的 173536 个 YouTube 视频字幕内容，其中还包含 12000 多个平台已删除视频的字幕内容。
YouTube Subtitles 数据集主要采集热门 YouTube 频道的资源，IT之家附上相关信息如下：
MrBeast（2.89 亿订阅者，其中有 2 段视频用于训练）
Marques Brownlee（1900 万订阅者，有 7 段视频）
Jacksepticeye（近 3100 万订阅者，有 377 段视频）
PewDiePie（1.11 亿订阅者，有 337 段视频）
YouTube Subtitles 数据集隶属于一个名为“The Pile”的数据集，其中包括其他几个训练数据集。大多数“The Pile”数据集都对任何有足够空间和计算能力的人开放。
