人工智能训练面临数据挑战：低成本替代方案的局限性

在人工智能（AI）领域，数据可谓是驱动技术进步的重要动力。尤其是在大型模型的训练过程中，数据需求正呈现出不断攀升的趋势。以大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）为例，前者依赖于海量的文本数据，而后者不仅要求文本数据，还需图像数据的配合。随着机器人技术的快速发展，视觉-语言-行动模型（VLA）对真实世界的交互数据需求愈发迫切，以支持机器人的有效学习和任务执行。

正如许多研究者所指出的那样，获取带有真实交互标签的数据是一个高成本的过程，特别是在训练用于通用人工智能（AGI）的智能体时，这一成本极为显著。与从互联网上收集文本和图像数据相比，构建和收集真实的、人类行为标签的数据的费用往往高出数倍。为了缓解这一问题，许多研究者着手探索可以降低数据成本的替代方案，但这些替代方案的效果和适用性却引发了广泛的讨论与质疑。

加州大学伯克利分校的副教授Sergey Levine在近期的一篇论文中深入探讨了这一问题，指出了在大型模型训练中，低成本数据替代方案面临的主要障碍。他将这一问题比作“叉勺”-一种传统餐具，虽在某些场合似乎可用，但在通用场景下却难以发挥其应有的效用。尤其是在机器人智能体的训练中，研究者们虽然尝试了采用仿真方法、人类视频训练等手段，以期降低对昂贵真实交互数据的依赖，但实现这一目标的复杂性和实现效果却常常令研究者感到失望。

仿真作为一种优秀的替代方案，通过建立虚拟环境减少了对真实数据的需求，然而它的局限性也逐渐显露。高质量的仿真环境不仅需要大量的开发资源，还需考虑如何有效地引入环境变化，以提高机器人的鲁棒性。尽管在某些特定的训练场景下，这一方法取得了一定的成功，但从长远来看，它可能限制了机器人的应用范围和在现实世界中的适应能力。

基于人类视频训练智能体的做法，虽然能够在特定任务中提高训练效率，但这种映射关系的建立常常受限于动力学和外观的复杂差异。这就导致训练出的智能体在实际操作中缺乏足够的灵活性与适应性，其对环境的应对能力受到制约。因此，尽管这一方法看似低成本且较为便捷，其长远效果却可能适得其反。

手持式夹爪设备的训练方法，通过模拟机器人的方式要求人类以机器人的形式完成任务，初看创新且吸引人的。然而实际上，这种方法同样存在固有的缺陷，因为它对参与者的动作存在预设要求，限制了机器人的自主性，导致最终训练效果未能达到预期目标。

Levine在文中进一步指出，随着AI模型能力的提升，其对替代数据与真实世界的分辨能力也在增强。这种能力的提升意味着，当模型面对新任务时，它往往会倾向于“预测人类将如何解决问题”，而忽视“机器人能如何高效完成任务”的策略，从而导致其在实际应用中难以发挥出其应有的强泛化能力和通用性。

AI研究中还存在其他一些被称作“叉勺”现象的情况，包括将手工设计与学习方法相结合的混合系统，以及通过人为设定的约束来引导自主学习系统的行为等。这些方法试图在享受大型机器学习带来效率提升的同时，避免高数据需求或复杂目标设计的性能代价。它们同样面临着根本性缺陷，即需要将人为设计的“思考方式”强加给系统，这最终会形成性能瓶颈。

从现实中的数据需求不容忽视。尽管低成本数据替代方案在某些特定场景中似乎具有吸引力，然而它们往往对于学习系统的扩展性和灵活性造成了约束。在人工智能技术不断发展的进程中，真实世界数据仍然是不可或缺的宝贵资源。唯有通过实际数据的积累与应用，才能推动人工智能的进一步发展，最终实现对人类社会的更大贡献。