高盛首席数据官兼数据工程主管 Neema Raphael 表示 AI 训练数据已经耗尽，而数据短缺正在重塑 AI 公司构建新 AI 系统的方式。AI 公司已经在使用合成数据——机器生成的材料，供应无限但存在质量风险。Raphael 并不认为缺乏新数据会成为巨大的制约因素。从企业角度而言，现有的数据仍然有巨大的潜力可以挖掘。挑战在于：理解数据，理解数据的业务背景，然后标准化数据。
https://www.businessinsider.com/ai-training-data-shortage-slop-goldman-sachs-2025-10
好高端
又要上一个台阶了。
支持
感觉合成数据不太行。你合成的信息来自于已有信息，从而他们之间的互信息等于已有信息的信息量，从而合成的信息没有给出比已有信息更多的信息。
自己生成数据然后自己训练，左脚踩右脚升天
不懂
我感觉缺乏高质量数据确实是个问题，比如AI想更专业化，期刊论文出版商的版权限制是否是很大的一个障碍。
太高级了
数据流量，还是数据质量？
太高级了