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虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
同时，记者发现，在各大购物平台上，凡士林都有官方旗舰店，名称为“Vaseline凡士林官方旗舰店”，两款瓶身设计颜色类似，功效介绍也基本相同，就连护肤品最重要的原料成分也相同，最大的差别就是价格，正规旗舰店里的Vaseline凡士林身体乳220ml售价109.9元，是“×××凡士林果酸柔滑身体乳”的几倍。
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数据资产管理还要高度重视规范、安全，严防各类风险。安全原则必须贯穿数据供给、流通、使用全过程，特别是涉及处理国家安全、商业秘密和个人隐私的，应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行。公众对加大个人信息保护力度尤为关注，企业采集使用个人信息必须严格依法依规进行。只有坚持确保安全与合规利用，数据资产化才能可持续推进。