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惊曝Nature论文被天价卖出 商家赚上亿作者0收入

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Nature的一篇文章透露:你发过的paper,很可能已经被拿去训练模型了!有的出版商靠卖数据,已经狂赚2300万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们,却拿不到一分钱,这合理吗?


全球数据告急,怎么办?

论文来凑!


最近,Nature的一篇文章向我们揭露了这样一个事实:连科研论文,都被薅去训AI了……

据悉,很多学术出版商,已经向科技公司授权访问自家的论文,用来训练AI模型。

一篇论文从酝酿idea到成稿,包含了多少作者日日夜夜的心血,如今很可能在不知情的情况下,就成为训AI的数据。

这合理吗?

更可气的是,自己的论文还被出版商拿来牟利了。

根据Nature报告,上个月英国的学术出版商Taylor & Francis已经和微软签署了一项价值1000万美元的协议,允许微软获取它的数据,来改进AI系统。

而6月的一次投资者更新显示,美国出版商Wiley允许某家公司使用其内容训模型后,直接一举豪赚2300万美元!

但这个钱,跟广大论文的作者是半毛钱关系都没有的。

而且,华盛顿大学AI研究员Lucy Lu Wang还表示,即使不在可开放获取的存储库内,任何可在线阅读的内容,都很可能已经被输入LLM中。

更可怕的是,如果一篇论文已经被用作模型的训练数据,在模型训练完成后,它是无法删除的。

如果现在,你的论文还尚未被用于训练AI,那也不用担心——它应该很快就会了!

数据集如黄金,各大公司纷纷出价

我们都知道,LLM需要在海量数据上进行训练的,而这些数据通常是从互联网上抓取的。

正是从这些训练数据中数十亿的token中,LLM推导出模式,从而生成文本、图像、代码。


而学术论文篇幅又长,信息密度又高,显然就是能喂给LLM的最有价值的数据之一。

而且,在大量科学信息上训练LLM,也能让它们在科学主题上的推理能力大大提高。

Wang已经共同创建了基于8110万篇学术论文的数据集S2ORC。起初,S2ORC数据集是为了文本挖掘而开发的,但后来,它被用于训练LLM。

2020年非营利组织Eleuther AI构建的Pile,是NLP研究中应用最广泛的大型开源数据集之一,总量达到800GB。其中就包含了大量学术来源的文本,arXiv论文比例为8.96%,此外还涵盖了PubMed、FreeLaw、NIH等其他学术网站。

前段时间开源的1T token数据集MINT也挖掘到了arXiv这个宝藏,共提取到了87万篇文档、9B token。


从下面这张数据处理流程图中,我们就能发现论文数据的质量有多高——几乎不需要太多的过滤和去重,使用率极高。

而现在,为了应对版权争议,各大模型公司也开始真金白银地出价,购买高质量数据集了。

今年,「金融时报」已经把自己的内容以相当可观的价格,卖给了OpenAI;Reddit也和谷歌达成了类似的协议。

而以后,这样的交易也少不了。

证明论文曾被LLM使用,难度极高

有些AI开发者会开放自己的数据集,但很多开发AI模型的公司,会对大部分训练数据保密。

Mozilla基金会的AI训练数据分析员Stefan Baack表示,对于这些公司的训练数据,谁都不知道有什么。

而最受业内人士欢迎的数据来源,无疑就是开源存储库arXiv和学术数据库PubMed的摘要了。

目前,arXiv已经托管了超过250万篇论文的全文,PubMed包含的引用数量更是惊人,超过3700万。

虽然PubMed等网站的一些论文全文有付费墙,但论文摘要是免费浏览的,这部分可能早就被大科技公司抓取干净了。

所以,有没有技术方法,能识别自己的论文是否被使用了呢?
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