OpenAI 的首席執行官 Sam Altman 在一次采訪中強調了使用高質量數據來訓練人工智能模型的重要性。他表示，無論是人類生成的數據還是合成數據，高質量數據對 AI 系統至關重要。

　　Altman 在 AI for Good Global Summit 的一次采訪中提到了 AI 系統對高質量數據的需求。他認為，無論是來自人類還是合成生成的低質量數據都會成為問題。Altman 表示:“我認為你需要的是高質量數據。有低質量的合成數據，也有低質量的人類數據。”

　　目前，OpenAI 已經擁有足夠的數據來訓練 GPT-4之后的下一代模型，Altman 表示。公司正在嘗試生成大量合成數據，以探索不同的 AI 訓練方法。然而，關鍵問題在于 AI 系統如何能夠用更少的數據學到更多，而不僅僅是產生大量合成數據進行訓練。

　　Altman 認為，如果訓練模型的最佳方式是 “生成類似于一千萬億標記的合成數據并將其反饋回去”，那將是 “非常奇怪的”。對于 Altman 來說，高效地從數據中學習是關鍵，他將核心問題描述為 “如何用更少的數據學到更多?” 他警告稱，OpenAI 和其他公司仍需找到最適合訓練日益強大的 AI 系統的數據和方法。

　　科學支持 Altman 的觀點，表明更好的數據會帶來更好的 AI 性能。這也符合 OpenAI 最近斥資數億美元從主要出版商那里獲得訓練數據的戰略。在這個快速發展的領域，尋找適合訓練 AI 系統的最佳數據和技術仍需要做出許多科學進展。