近期，科技界巨头马斯克与多位人工智能领域的专家共同发声，提出了一项引人深思的观点：用于训练AI模型的数据资源正面临枯竭的困境。
马斯克在公开场合坦言，人类长久以来积累的知识财富，特别是那些被用于喂养人工智能的数据，几乎已被我们“开采殆尽”。这一惊人论断的时间节点，被他锁定在了过去的一年之中。
实际上，这一担忧并非马斯克首次提出。在此之前，OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever也曾对AI行业的未来表达了类似的忧虑。他直言不讳地指出，AI领域已经触及了所谓的“数据峰值”，并预言这一现状将迫使AI模型的开发模式发生根本性的变革。
在马斯克和Sutskever等专家的眼中，数据的稀缺性将成为制约AI技术进一步发展的关键因素。他们强调，缺乏足够的训练数据，AI模型的学习能力和智能水平将难以得到实质性的提升。
这一观点引发了科技界的广泛关注和热议。许多专家开始重新审视当前AI技术的发展路径，思考如何在数据资源有限的情况下，推动AI技术的持续创新和进步。
