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数据飞轮假说:AI 功能是在产生复利,还是在堆积噪声?

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Tian Pan
Software Engineer

每个 AI 融资演讲稿中都会包含一张关于数据飞轮的幻灯片。故事听起来很诱人:用户与你的 AI 功能交互,交互产生数据,数据训练出更好的模型,更好的模型吸引更多用户,循环往复。只要规模足够大,你就能拥有一道难以逾越的竞争护城河。

问题在于,大多数发布 AI 功能的团队并没有飞轮。他们只有一个日志文件。一个非常巨大、存储成本极高,但从未改进过模型,也永远不会改进模型的日志文件——因为实现真正飞轮的三个前提条件缺失了,而且没有人问过这些条件是否存在。