洪流中的渴求
你是否曾想过，在这个我们每天产生数万亿字节的时代，AI开发者为何还在抱怨“数据干旱”？这是一个听起来违背直觉的问题。截至2026年初，CommonCrawl 归档文件已膨胀至超过3000亿个网页。我们生活在数字洪流中，每一次晚餐预订、医疗预约和传感器读取都在增加全球信息的蓄水池。然而，该行业正面临瓶颈。
这就是 AI 数据悖论。尽管在线内容量达到了前所未有的规模，但高质量、多样化且法律允许的数据供应却在萎缩。2024年，IBM 将数据短缺确定为开发者的首要障碍；到2025年，经合组织（OECD）警告称数据危机即将到来。从本质上讲，我们拥有充足的水，但其中很少是可饮用的。无节制网页抓取的“西部荒野”时代正达到其自然极限，迫使行业向可持续和伦理的数据共享进行范式转移。
网页抓取的脆弱遗产
在过去的十年里，抓取一直是培养 AI “学徒”的默认机制。通过从开放网络上获取数十亿张图片和文章，开发者构建了我们今天使用的基础模型。然而，这种方法变得越来越不稳定。在底层，支持抓取的法律和伦理基础设施正在断裂。创作者要求补偿，平台正在收紧其 API 作为防止未经授权采集的桥梁，而“公共”数据的质量正被泛滥的 AI 生成内容所稀释。
当我前往新兴技术中心拜访初创公司时，我经常会想到家乡的基础设施挑战。在成长过程中，我们不担心最新的社交网络；我们担心的是水管是否牢固，或者电网是否足够稳健以度过寒冬。我在这里看到了相似之处。我们在“借来”的数据这一脆弱基础上构建了第一代 AI。现在，随着 AI 成为现代社会的公用事业网，我们需要一个更强大的蓝图来规定这些数据的来源和维护方式。
迈向伦理数据共享
奇怪的是，解决数据危机的方案并不一定是产生更多数据，而是解锁已有的数据。在 VIADUCT 倡议下制作的 GPAI 相关新报告《从抓取到伦理数据共享》（From scraping to ethical data sharing）指出了一条关键的前进道路。基于2025年全年举行的广泛研讨会，该报告建议，AI 性能的下一次飞跃将来自于目前锁定在组织孤岛中的私人、高质量数据集。
在实践中，这意味着要摆脱抓取中“先拿后问”的心态。相反，我们正看到多方数据共享协议的兴起。这些框架以经合组织《关于加强数据访问和共享的建议书》（EASD）为基础，旨在平衡 AI 开发者与数据持有者的权益。换句话说，我们正在从榨取模式转向托管模式。
数据危机的解剖
为什么这种转变现在发生？几个因素共同导致了旧方式的过时：
- 模型崩溃： 随着 AI 生成的内容充斥互联网，抓取“开放网络”越来越意味着在其他模型的输出上训练模型，导致质量和多样性的下降。
- 法律摩擦： 来自新闻机构和艺术家的备受瞩目的诉讼，使得使用抓取数据成为一种负担而非资产。
- 私人数据金库： 一些解决现实世界问题最有价值的数据——如农业技术优化或远程医疗突破——存在于无法抓取的私人数据库中。
| 数据获取方法 | 可靠性 | 伦理地位 | 2026年的可扩展性 |
|---|---|---|---|
| 网页抓取 | 低（噪声/AI垃圾） | 不稳定 | 下降 |
| 合成数据 | 中（偏见风险） | 高 | 高 |
| 伦理共享 | 高（经验证/利基） | 高 | 增长 |
关于可持续性的个人启示
我对生态学的热爱经常启发我对技术的看法。当我进行数字排毒或选择生态旅游时，我被提醒每个生态系统都有其承载能力。数据生态系统也不例外。我们不能在不补充来源或不尊重其来源环境的情况下，无限期地榨取价值。
在我的家乡，我们了解到共享资源（如当地的水井）只有在每个人都同意使用规则的情况下才能生存。AI 数据是我们新的集体水井。如果我们继续将互联网视为可以毫无后果地开采的资源，我们就有可能用低质量、有偏见或受限的内容毒害这口井。因此，向伦理共享的转变不仅是一个道德选择；它是高性能 AI 生存的功能性必然。
构建未来的基础设施
那么，可持续的数据未来是什么样的？它涉及创建无缝、安全的路径，让数据在不损害隐私的情况下从组织流向开发者。这需要创新的技术解决方案，如联邦学习和差分隐私，它们充当敏感信息的安全免疫系统。
由于这些转变，我们看到初创公司专注于“数据合作社”，贡献者可以获得公平补偿，并对信息的使用方式拥有发言权。这与过去不透明的黑箱模型有着显著的不同。它使技术对普通人来说更加触手可及，确保 AI 的利益不仅保留给硅谷精英，而是分布在我们全球社会的生命有机体中。
新时代的实践步骤
如果您是正在应对这一转型的开发者或商业领袖，请考虑以下步骤以确保您的数据策略具有韧性：
- 审计您的来源： 远离缺乏明确来源的陈旧数据集。确保您的训练数据是通过透明协议获取的。
- 质量重于数量： 在2026年，一个经过人工验证的小型、复杂数据集比一万亿行抓取的噪声更有价值。
- 投资隐私保护技术： 探索允许在不暴露数据的情况下共享数据的工具。这是解锁 VIADUCT 报告中提到的“锁定”数据库的关键。
- 参与数据托管： 将用户的数据视为一种责任，而不仅仅是商品。这建立了长期可持续性所需的信任。
从抓取到伦理共享的转变是从西部荒野向文明社会的旅程。这是一次复杂的演变，有望使 AI 变得更加确定、可靠且以人为本。
- Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), VIADUCT Initiative Report: "From scraping to ethical data sharing" (2025).
- OECD, "Recommendations on Enhancing Access to and Sharing of Data (EASD)" (2019/2025 Update).
- IBM Institute for Business Value, "AI Data Challenges Report" (2024).
- CommonCrawl Foundation, "2026 Repository Statistics and Growth Trends."
