人工智能领域正面临着高质量数据枯竭的挑战，这可能导致模型训练进展放缓。专家认为，应该积极挖掘未被利用的数据资源，开发新的数据源，例如合成数据，以解决数据稀缺问题。然而，合成数据存在模型崩溃的风险，需要确保数据质量和真实性。

🤔 **高质量数据枯竭：** 随着人工智能技术的快速发展，高质量的语言数据变得越来越稀缺，这将直接影响到模型训练的进展。

💡 **挖掘未被利用的数据资源：** 为了解决数据枯竭的问题，专家建议积极挖掘未被利用的数据资源，例如文本、音频、视频等，并开发新的数据源，例如合成数据。

⚠️ **合成数据风险：** 合成数据虽然可以有效解决数据稀缺问题，但也存在模型崩溃的风险，需要谨慎使用。

🕵️ **数据质量与真实性：** 在使用合成数据时，需要确保数据的质量和真实性，避免模型过度拟合或产生错误的预测结果。

AI领域面临“数据墙”挑战，高质量数据即将枯竭。专家认为，应积极挖掘未被利用的数据资源，开发新的数据源。合成数据被视为解决数据稀缺问题的潜力方案，但需注意避免模型崩溃的风险，确保数据质量和真实性。

媒体报道

AI领域将面临数据墙：高质量语言数据枯竭 可能减缓训练进展	C114 通信网/快科技
AI领域将面临数据墙：高质量语言数据枯竭，可能减缓训练进展	凤凰科技