#金石焕新程# 垃圾数据比没有数据更可怕

现在人人都谈大模型，谈算力，但有个东西，如果出了问题，再强的算力、再牛的算法也救不回来，那就是数据质量。在AI行业，数据质量第一，算力第二，算法第三。垃圾数据就像是喂给AI的垃圾食品，它会让模型产生自己很牛的幻觉，而实际上，可能是在原地踏步甚至倒退。

想象一下，一个团队花了半年时间训练模型，看到评估指标节节攀升，结果最后发现，无论是训练数据还是评估数据都是一坨屎。这半年的所谓进展，全是假象。

在某些排行榜上，有时候模型排名高，不是因为它更聪明，可能只是因为它学会了用更多表情包、写更长的废话来讨好人类投票者。并且，很多所谓的AI数据公司，本质上只是人体作坊，他们没有任何技术去衡量和保证数据的质量，只是把招来的人直接打包卖给客户，这在训练模型的人看来，简直是灾难。

#金石焕新程# 内容付费墙：一场堂吉诃德式的战斗？

面对AI公司无偿抓取内容用于模型训练，一些内容平台和创作者开始反击，比如Cloudflare就尝试为AI爬虫设立收费站墙。这种维护自身权益的想法在情感上值得支持，但在现实中可能只是一场美好的幻想。这种方式在技术上难以全面铺开，更重要的是，它触及了一个根本的权力动态问题。

对于绝大多数网站而言，流量的主要来源依然是搜索引擎和AI平台。如果你选择将内容完全锁起来，就等于放弃了被发现的机会。除非你已经拥有一个极其强大、用户会主动访问的品牌，否则这种一刀切的限制无异于自断经脉。

同时，随着AI浏览器等工具的兴起，模型完全可以从用户端获取网页信息，让服务器端的封锁形同虚设。在AI时代，“信息渴望自由”这句老话依然有效。