然而，包括埃隆-马斯克在内的人工智能专家越来越担心，由于数据稀缺，人工智能的发展可能会放缓甚至停止。随着人工通用智能（AGI）和人工超级智能（ASI）的崛起，问题来了：我们是否会耗尽数据？
人工智能的发展在很大程度上依赖于海量数据。生成式人工智能和 LLM 通过处理大量数据集进行训练，这些数据集大多来自互联网。这些数据包括文章、书籍和创意文章，用于教人工智能如何模仿人类语言。像 ChatGPT 和 GPT-4 这样的工具就是很好的例子，说明这种技术可以很好地模拟类似人类的互动。
然而，一个日益严重的问题是，我们正在接近一个临界点：可用数据可能很快就会耗尽。一旦扫描完所有可用数据，如果没有新数据，人工智能的进一步发展可能会停滞不前。这个问题被描述为达到了 "数据峰值"，之后人工智能的发展可能会碰壁。
本分析深入探讨了数据稀缺对人工智能的影响，探讨了 AGI 和人工智能的梦想是否有可能变得遥不可及。人工智能是否注定要停滞不前，或者我们能否找到一种方法来继续推动这一领域的发展？请继续关注我们对人工智能发展的持续报道，我们将探讨这些关键问题。
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