马斯克转发言论支持AI训练数据对齐
特斯拉与xAI首席执行官埃隆·马斯克近日转发了好友、X大奖基金会创始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)的一条推文。戴曼迪斯在推文中称,"对齐"(alignment)必须是首要目标,下一代大模型应当在"经过对齐处理的数据集"上训练,而不是"reddit和facebook上的垃圾内容"。
戴曼迪斯拥有医学博士学位,是x大奖基金会和奇点大学的联合创始人,同时主持名为"moonshots with peter diamandis"的播客节目,曾多次专访马斯克本人,包括近期播出的第220期节目,双方在人工通用智能(agi)时间线等议题上有过深入对谈,是马斯克在AI议题上关系密切的公开对话伙伴之一。
这条推文的背景,是马斯克旗下企业近期一系列围绕训练数据来源的实际动作。据报道,spacex正与多家已倒闭初创公司进行非正式接触,探讨购买其客户及运营数据用于训练xAI旗下Grok模型,参考先例是谷歌此前以1000万美元竞得破产的精神航空(spirit airlines)的1亿封邮件、5亿条微软teams聊天记录及飞行运营数据;这一策略被解读为应对Grok"数据饥渴"的举措——报道援引消息称,"来自X平台的全部数据都不足以满足Grok对通用人工智能级别数据的需求"。
今年8月,马斯克在spacex全员大会上宣布将用"spacex全部信息总和"训练Grok,并对员工表示"某种意义上,模型将由你们来训练",称员工是"AI的父母",但未说明具体收集哪些数据、如何收集,也未提供员工选择退出的机制。值得对照的是,meta此前推出的类似"模型能力提升计划"因记录员工键盘输入和屏幕内容且不设退出选项,遭超过1500名员工联署抗议、被称为"员工数据榨取工厂",并在今年6月因一名研究员误将采集数据移至公司内部可访问位置、暴露员工私人对话等敏感信息后被列为二级重大事故,该计划截至8月中旬仍处于暂停状态。
马斯克旗下AI业务目前仍处于大幅亏损状态:xAI在首个完整财报季录得净运营亏损13亿美元;马斯克已向spacex的AI业务投入158亿美元资金承诺,目标是在年底前推出定位"AGI级别"能力的Grok 5;今年二季度,spacex的AI业务营收为25.6亿美元,而同期公司其他业务营收合计52.5亿美元——若要如马斯克所言实现AI营收在9月超过其他全部业务,意味着相关营收需要在一个季度内翻倍以上。
戴曼迪斯点名批评的reddit,恰恰是xAI两大竞争对手谷歌和openai目前公开付费购买数据的对象——公开披露显示,谷歌每年向reddit支付约6000万美元、openai每年支付约7000万美元获取内容授权,两笔交易合计约占reddit年营收(13亿美元)的10%。这意味着,戴曼迪斯(及转发该观点的马斯克)实际上是在公开贬低竞争对手正在付费购买的数据来源,为xAI转向spacex内部数据、破产企业数据等"专有数据"路线提供舆论上的合理性支撑——谁掌握了独家、不易被竞争对手获取的数据源,谁就更有可能在这轮训练数据军备竞赛中占据成本和差异化优势。
这条关于"数据对齐"的表态,也发生在xAI旗下Grok因内容安全问题持续承压的背景下——此前Grok的图像生成功能被曝出大量被用于制作非自愿色情合成图像,一项对2万张图片的分析显示约2%疑似涉及未成年人,印尼、马来西亚、菲律宾等国一度限制或封禁Grok访问,法国、爱尔兰、英国等国监管机构也已介入调查。
来源:公开信息
ABAB AI 解读
马斯克与戴曼迪斯的合作关系由来已久——戴曼迪斯的"moonshots"播客多次专访马斯克,双方围绕agi、太空探索等议题保持长期公开对话,这种"盟友互相转发造势"的模式,与马斯克此前多次利用硅谷圈层人士的公开言论为自己商业决策背书的路径如出一辙。更值得注意的是,这不是马斯克第一次公开贬低竞争对手依赖的数据来源——此前他已多次批评主流媒体和传统互联网内容"充斥偏见",并以此为由推动Grok采用不同于openai、谷歌的训练数据路线,这次戴曼迪斯的推文只是这一长期叙事在AI训练数据议题上的最新延伸。
资金路径异常清晰——马斯克一边通过舆论贬低reddit等公开数据源的"质量",一边实际投入158亿美元资金推动spacex内部数据(员工工作记录)、倒闭初创公司数据的采集与购买,本质是放弃"付费购买公开授权数据"这条路径(谷歌和openai合计每年向reddit支付约1.3亿美元),转而投资"专有数据护城河"——通过内部员工产出和企业并购获取竞争对手无法复制的独家数据资产。这一路径的代价是明显的:xAI的AI业务首个完整财报季即录得13亿美元净亏损,说明这条"自建专有数据"的路线短期内财务负担远高于直接付费购买公开数据。
这种"放弃公开数据、转向专有数据"的策略转向,历史上最直接的类比是早期搜索引擎为对抗竞争对手的索引优势而转向购买专有搜索数据源的做法。当前AI行业正处于"训练数据从公开抓取转向专有采购与内部生成"的过渡阶段——meta的员工数据采集计划和spacex的类似动作几乎同期发生并同样引发争议,说明头部AI公司已经不约而同把员工工作行为本身,视为下一阶段模型训练数据的重要增量来源,这是当前行业阶段区别于此前"抓取公开互联网数据"时代的核心特征。
这本质上属于产业链重构——AI训练数据的价值链条正在从"公开可获取的互联网内容",转向"企业内部员工产出+专有商业数据+破产资产数据"这类此前不被视为AI训练资源的领域。机制层面看,这种转向之所以发生,是因为公开互联网数据的边际质量和稀缺性正在被行业普遍消耗殆尽——当所有主要模型都已经在reddit、维基百科等同一批公开数据源上训练过后,差异化优势必须来自竞争对手无法获取的数据,这直接把企业员工的日常工作行为,重新定义为一种可被资本化、可被采集变现的"数据资产",也解释了为何meta和spacex几乎同时因类似的员工数据采集计划引发内部抵制——这是数据竞赛进入"内部化"阶段后必然出现的治理张力。
ABAB News · 认知定律
公开数据用尽的地方,员工本身就成了数据矿
嫌弃对手花钱买的数据,是为自己囤的数据找理由
数据护城河挖得越深,员工的隐私边界就退得越远