前沿｜模型训练数据成本、内部部署与治理

本期前沿速递分享了两篇论文。第一篇聚焦于大语言模型训练数据的真实价值，深入探讨了若对数据创作者进行公平补偿，其成本将远超模型训练本身，对现有 LLM 公司的财务可持续性构成严峻挑战，警示我们必须正视 LLM 背后人类劳动的巨大价值与当前补偿机制的缺失。

第二篇关注先进 AI 系统的内部署问题，细致入微地揭示了 AI 在开发公司内部「闭门」运行所带来的独特风险与治理真空，指出内部署系统可能拥有更强能力和更高权限，却缺乏针对性监管，强调了借鉴其它行业经验，为 AI 内部署建立专门治理框架的紧迫性。

祝读写愉悦，洞见深省。