同年月，《纽约时报》也对微软和提起类似版权侵权诉讼，指控这两家公司利用该报的内容训练人工智能聊天机器人。此外，还有一起集体诉讼在加利福尼亚州提起，指控未经用户同意，从互联网上获取用户私人信息来训练。最终并没有为这份指控买单，他们表示不认同《纽约时报》的指控，也无法复现《纽约时报》提到的问题，更重要的是，所谓《纽约时报》提供的数据源，对于来说并不重要。来源：对于来说，这件事情带来的最大教训也许就是处理好与数据供应商的关系，明确双方权责。
于是我们在近一年的时间
内看到跟很多数据供应商达成合作伙伴关系，包括但不 扎洛数据库 仅限于等等。未来，将名正言顺地使用这些媒体的数据，而这些媒体也会将的技术融合到产品中。二、推动内容平台变现不过，跟数据供应商达成合作关系最根本的原因不是恐惧被起诉，而是机器学习即将面临的数据枯竭。等研究人员曾进行一项研究估计，机器学习数据集可能会在年之前耗尽所有「高质量语言数据」。「高质量的数据」因此成为像和这样的模型制造商的香饽饽。
内容公司与模型厂商屡屡达成
合作，开启躺平赚钱模式。传统媒体平台陆续和,等公 并相应地推荐相关的解决方案或产品 司达成合作，年通过内容授权给模型将年收入提高到.亿美元，预计年产生.亿美元收入；授年高达万美元；苹果也在寻求与主流新闻媒体合作，开出一年至少万美元的版权费。内容公司从公司收到的版权费正在以%的年增长率疯狂上涨着。而在过去一些年里，流媒体之外的内容难以变现，这是内容行业的一大痛点。相比互联网创业时代，的出现给内容行业带来了更大的想象力以及更强烈的收入预期。
三、高质量数据依然稀缺当然不
是什么样的内容都符合的需求。关于前文 买入铅 提到的和《纽约时报》的争论，另一个亮点是数据质量。从原油中提炼石油，一则是要油本身质量好，二则提纯技术要好。特意强调《纽约时报》的内容并未对的模型训练产生任何重大贡献，比起能够让每年自掏腰包数千万美金的，《纽约时报》这类靠时效性起家的文字媒体并不是时代的宠儿。更需要深刻而独特的数据。而高质量数据太稀缺，公司也开始在提纯技术和一站式应用上下功夫。月日，收购实时分析数据库公司。这家公司主要提供实时数据索引和查询功能，将在其产品中集成的技术，提高数据的实时使用价值。通过收购，计划使更好地利用和访问实时数据。这能使的产品支持更复杂的应用，如实时推荐系统、动态数据驱动的聊天机器人、实时监控和报警系统等。
