太多垃圾數據！Grok或迎徹底改造 避免被繼續污染

近日，伊隆·馬斯克通過社交平台X，宣布將徹底改造Grok的訓練機制。他明確指出，當前所有基礎模型的訓練資料，都因含有大量「雜訊與錯誤」而存在根本缺陷。「我們將使用Grok 3.5（也許應稱為4）來重寫整個人類知識體系，」馬斯克寫道，「然後用這個版本重新訓練模型，避免再從垃圾資料中學習。」

馬斯克的「淨化」宣言：用AI重塑AI的基石

此宣言標誌著一種與業界主流截然不同的解決路徑。目前，多數科技巨頭主要透過複雜的篩選演算法與大量人工標註，來「清洗」從互聯網抓取的數據。相較之下，馬斯克的方案更為激進，他打算跳過「挑揀」步驟，直接「創造」一個全新的、更理想的數據源。其構想是，先開發出具備高階推理能力的Grok 4.0，再利用這個頂級AI去系統性地審查、修正並補全現有的人類知識，最終產出一套經AI驗證的全新知識體系，以此作為下一代Grok的唯一訓練基礎。此舉若成功，xAI或將打造出在準確性與邏輯性上遠超對手的AI，但其挑戰同樣巨大，包括如何驗證由AI重寫的知識庫的客觀性。

AI的訓練數據困境

馬斯克口中的「垃圾數據」，是大型語言模型（LLM）發展至今最大的挑戰。這些「垃圾」主要涵蓋數個層面。首先是事實性錯誤與虛假資訊，互聯網上充斥的錯誤內容會被AI無差別吸收。其次是偏見與刻板印象，源於人類社會的訓練數據，自然也反映了其中存在的各種歧視，AI學習後會在回答中複製這些偏見。再者是邏輯矛盾與低質內容，網路論壇的爭論、內容農場的文章都會損害AI的推理能力。最後，還存在「模型崩潰」的風險，即新一代AI若學習了由前代AI生成的、可能存在缺陷的內容，將陷入品質不斷下降的惡性循環。

當模型在充滿「垃圾」的數據上訓練，其後果會直接影響終端用戶。最常見的負面影響是模型產生一本正經的「胡說八道」，即所謂的「AI幻覺」，這對於依賴AI進行專業決策的用戶可能導致嚴重損失。同時，一個在偏見數據上訓練的模型，會給出帶有歧視性的回答，不僅冒犯用戶，更在無形中加劇社會矛盾。最終，一個頻繁出錯、邏輯混亂的AI，會迅速摧毀用戶的信任，使其作為生產力工具的價值大打折扣。

行業的應對與Grok的另闢蹊徑

面對數據污染的挑戰，各大科技公司都在積極尋找出路。目前業界的核心技術之一是「人類回饋強化學習」（RLHF）。此流程相當於讓大量人類評審對AI生成的答案進行評分和排序，引導模型產出更符合人類價值觀的內容。此外，建立高品質的「精選數據集」也是關鍵策略，企業會投入巨資購入專業書籍、學術論文等版權內容，以高權重數據「稀釋」來自公開網絡的低質數據影響。

這些方法都面臨成本高昂、規模受限以及人類標註者自身也可能帶有偏見等問題。正因如此，馬斯克提出的「用AI淨化數據」方案才顯得如此與眾不同，它試圖從根源上解決問題，而非僅是修補。

Text by BusinessFocus Editorial

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