当其他人根据新闻帖子训练人工智能模型时，马克·扎克伯格则根据用户的私人数据进行训练

在 Meta Platforms Inc. 的最新财务业绩中，马克·扎克伯格公布了利用 Facebook 和 Instagram 的大量用户数据来推动强大人工智能发展的计划。虽然创建“通用智能”软件系统的雄心并不新鲜，但扎克伯格利用私人用户数据进行人工智能培训的方法在该领域开创了独特的道路。

扎克伯格强调了 Facebook 和 Instagram 上无与伦比的丰富数据，包括数千亿张图像、数百亿条视频和大量文本帖子。用户生成的内容库为增强人工智能功能提供了独特的机会，特别是在对话代理和聊天机器人中，但我们都知道代价是什么。

此前 OpenAI 和微软面临来自 The New York Times 和 “时代”杂志 指出前者一直在根据后者的数据训练他们的模型。

人们对隐私、道德和内容审核存在合理的担忧。利用用户数据进行人工智能开发引发了有关保护 Facebook 3 亿用户和 Instagram 1.5 亿用户隐私权的问题。挑战还可能与解决数据中的偏见和毒性有关，这与平台过去面临的内容审核问题相呼应。

扎克伯格对构建“通用智能”软件系统的承诺一直被谨慎对待，特别是考虑到 Meta 因利用私人用户数据可能面临的潜在声誉损害。处理如此大量数据的复杂性以及遵守全球数据保护法的必要性为这一雄心勃勃的努力增加了另一个挑战。

我们的策略的下一个关键部分是从我们产品中的独特数据和反馈循环中学习……在 Facebook 和 Instagram 上，有数千亿个公开共享的图像和数百亿个公共视频，我们估计这比 Common Crawl 还要多数据集和人们也在我们的服务中的评论中分享大量公共文本帖子。

尽管承认这种方法可能带来人工智能的潜在进步，但文章保持中立和客观的语气，强调需要仔细考虑道德影响和隐私问题。

它最终强调了应对这些挑战的重要性，以防止对用户造成负面影响并维持公众的信任。

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