NBER：用户贡献的AI训练数据是否会自我耗尽？

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本期推荐一篇2024年7月发表在NBER上的论文《用户贡献的AI训练数据是否会自我耗尽？》。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是在生成式AI领域，越来越多的AI模型依赖于海量的用户贡献数据进行训练。这些数据包括用户在各类平台上发布的文本、代码等内容，支撑了AI算法的学习和进化。然而，这一现象引发了一个重要问题：随着AI的普及，AI能否自我完善并持续依赖用户贡献数据？换句话说，AI的使用是否会减少用户的贡献，最终导致数据源枯竭，进而限制AI的进步？ 针对这一问题，论文提出了一个新的理论视角，认为AI的引入并不会导致训练数据的枯竭。相反，AI可以通过处理简单的问题，促使用户集中精力回答更复杂、更有价值的问题，从而提升数据的整体质量。论文通过构建一个理论模型，详细分析了用户在平台上的贡献行为，以及AI如 ………………………………