資訊圖表：選擇人工 AI 資料收集的 5 大理由

為何它比合成資料收集來得更好

最近更新時間：2025 年 12 月 18 日，9:42

團隊在訓練其 AI 模型時，有兩個非常不同的 AI 資料收集來源選擇：由人類收集而得的資料，以及合成資料。理論上，合成 AI 資料收集似乎是理所當然的選擇，合成資料既快速又便宜，還可無限制地擴增。然而，隨著越來越多公司已從初期的實驗階段進入使用生產級的 AI 模型，他們在合成資料的品質、多樣性、情境脈絡及可信賴度等方面，也開始遭遇更多挑戰。因為只有由人類收集的真實資料，才能可靠地提供這些特質。關鍵重點，在於要選擇最合適的 AI 資料服務合作夥伴。強大的 AI 資料解決方案合作夥伴，能提供您可控管的環境、客製的工作流程，以及遍佈每個人口族群與國家/地區且組成多元的資料提供人員。Lionbridge 向來秉持著高標準營運，因此也能收集確實有助提升模型效能表現的 LLM 訓練資料。

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有鑑於這些因素，許多團隊現在也開始重新評估適合使用合成資料的時機與地方。那些想建置多模態、安全關鍵性，或是符合在地文化細微差異之系統 (從語音助理、搜尋、電腦視覺到代理式 AI) 的公司，紛紛發現合成資料有時無法可靠地模擬真實的人類情境。這些資料集缺乏極端案例 (edge case)、真實的雜訊、情感深度以及全球觀點。因此，完全仰賴合成資料所訓練出來的模型，會更容易發生效能停滯、幻覺或失敗等問題。

值得注意的是，合成資料仍在持續發展中，在某些情境下，它確實能對模型訓練發揮輔助的效果。大多數的組織或多或少都可能會使用到一些合成資料，但它們一般而言是做為補充之用，主要的資料基本上還是由人口族群組成多元的人類，從符合倫理之來源與豐富多樣的情境脈絡下收集，並經過嚴格 QA 後的高品質標記資料。

歡迎參閱下方的資訊圖表，了解公司選擇使用人工收集資料的五大理由。