PS1：标注农场，由人类识别并为事件和物品标注机器可以分辨的标签，以帮助AI学习的公司。

这是一种纯粹的劳动力密集型产业，是当前很多AI产品背后最脆弱的基础，更是东大AI产业能快速发力的一个关键因素。

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即面对较复杂的事务，超出字面意思的1+1=2，这种人类已经可以给AI提供成熟的公式体系的问题。

这种人类可以通过开销更小的程序直接解决的问题，也是人类最需要AI解决的问题时。

我们依然无法让AI像自然人一样直接学习“抽象”的自然界，必须通过人类的反刍才能使其渡过初学者阶段，而这种人类反刍过的数据，被称为AI的训练集。

在最初级别的AI训练中，想要AI能正确分辨与训练集同源的检测集（相当于AI是否训练成功的考试题），甚至会需要10倍甚至更多倍数量于检测集的训练集（比人类为了通过考试刷题库的效率还低）。

而这一训练量与分辨能力的比值，即使是加强型机器学习的算法不断提升的当下，也很难突破1:1。

所以现在很多AI公司，最重视的就是可以被AI训练使用的训练集。

各种AI企业会在用户协议中添加，允许其使用用户在使用产品时被动反刍出来的数据的条款，就是因为这一点。

当然，由于训练集的重要性，研究者一直在试图绕过人类反刍这一事实上是当前AI发展最大瓶颈的过程。

其中的方法很多，包括给AI提供基础的规则后，让AI自行生产可以用来学习的训练集，比如第二代阿尔法狗，通过自己和自己对弈生产棋谱，来学习围棋下法的方案。

以及通过训练一个通用性的，可以理解人类既有文献的大模型，为其他专业模型生产训练集等。

而后者正是现在所谓AI语言大数据模型铺天盖地的原因之一。

只是这种试图一劳永逸的为专业AI生成一个，类似于汇编语言在编程语言和机器语言之间作用的大模型的难度，显然很高。

并且这一技术路线，不止面临技术问题，还面临很多政治、伦理问题。

即相比专业化的AI生产工具，存在真专业壁垒保障安全，这类直接获取文字这一代表文明基础的AI，会更容易产生“天网”问题。

因为AI训练的本质，是一种黑箱化的随机归类过程，人类虽然暂时无法彻底理清训练过程，但依然可以抓到一些既有的规律。

这会让这类AI在事实上受到训练集的影响，并产生所谓“人格”倾向——和很多此类AI对话，使用一些技巧就可以让这些AI对于一些错误观念深信不疑。

而这背后意味着什么，很多科幻电影已经给出了答案。

而且更为令人不寒而栗的是，最新的研究结果显示，不在训练集中添加人类伦理观念，会大幅提升AI学习的速度。

这暗示了，如果人类真的希望能搞一个跨时代的AI出来，就必须减少现在对AI训练过程的道德限制。

这种限制、效率、安全的不可能三角，甚至导致了OpenAI（ChatGPT的开发公司）创始人之间的分道扬镳。

对此，AI激进派中的保守者——主张取消训练集中的道德限制，另找其他方案保障AI安全的研究者，为解决这一问题提出的一个方案，已经在OpenAI最新的产品中落实。

即将初步训练过程置于沙箱，并彻底封闭，然后对生产出来的基础AI添加监管后，再组装成最终的AI——颇有一种赛博朋克世界黑墙的意味。

而这种将初步训练结果彻底封闭的操作，还顺路彻底断了一种被称为数据蒸馏的取巧手段。

后者也是国内很多AI公司被诟病为抄袭者的关键，那就是使用一个成熟的大数据AI，为他们的AI生成训练集（需要初步训练结果）。

这样可以让新的AI，以更高效的方式训练，并且训练出来的AI运行时所需要的花费更少。

当然，代价是新AI某种程度上，只是原先AI的子体罢了。

很多通过ChatGPT数据蒸馏出来的AI，最初被发现，就是因为询问一些特殊问题后，后者的回答会和ChatGPT完全一样。

2、与薯条君同源

指玩家们当前正处在薯条君刚刚进入“游戏”时的玄学力量觉醒阶段，刚好可以替代薯条君完成对于信息封装物的初步判读，以降低薯条君在这方面的工作压力。

同时这也是其他薯条旅成员不参与这种判读工作的原因，因为对于后者来说，这种初级工作是在浪费其能力。

3、爬山党

指那些