1. 埃隆·馬斯克警告：人工智能的真實數據已枯竭！
這位大亨聲稱人類已達到“數據峯值”，這給人工智能的未來帶來了不確定性。我們是否已經接近從真實數據中可以學習的極限？
2. 合成數據是解決方案還是問題？
馬斯克支持使用合成數據來餵養人工智能。然而，這些可能存在很大風險：創造力不足、偏見和故障。這是人工智能的進步還是危險的捷徑？
3. 科技巨頭已經在做：微軟、Meta、OpenAI...
最大的公司已經在其模型中整合合成數據。我們是否即將經歷人工智能的革命，還是在用這些人工方法打開了潘多拉的盒子？
4. 合成數據：成本更低，但智力更少嗎？
使用合成數據創建人工智能模型的成本急劇下降，但代價是什麼？生成的智能可能不如真實數據產生的智能先進。這是短期節省，可能會影響長期質量嗎？
5. 人工智能需要更多數據，還是一種新的思維方式？
真實數據的枯竭提出了一個根本性的問題：人工智能是否僅僅需要更多數據，還是現在是徹底重新思考我們如何創建和處理這些數據的時候？
6. 合成數據能否克服人類的侷限性？
根據Gartner的預測，到2024年，60%的人工智能數據將是合成的。但如果模型是用人工數據訓練的，它們真的能學到足夠的東西來超越人類的侷限性嗎？
7. 偏見的威脅：合成數據的隱藏危險
合成數據不僅僅是成本問題。模型中偏見的風險可能更大，如果訓練數據已經存在偏見，後果可能會非常嚴重。我們是否願意爲了更便宜的人工智能而面對這些後果？