只需对着它说上一段话，就能生成对应图片。
一时间风光无两，吴恩达在内的科技大佬们都激动了，网友们都称其为甲方克星。但在德国汉堡市郊区的一间房屋内，这位高中教师舒曼（Christoph Schuhmann）却产生了对数据私有化的担忧：
如果这一切都集中在一家、两家或三家公司，那将对社会产生非常糟糕的影响。
当时，OpenAI发表了背后关键模型CLIP的论文。论文中显示，CLIP在4亿个图像-文本对上进行了预训练，在没有精细调整的情况下，最终在各种多模态基准中实现高性能。
就像是用数百万张抽认卡来教一个人一门外语。
他们用一个非盈利组织Common Crawl在2014年到2021年期间，抓取的随机HTML代码来定位网络上的图像，并将这些图像与描述性文本联系起来，最后还得根据一定规则来过滤掉不适合的样本。比如，删除了所有文本长度少于五个字符；图像小于5KB的的样本；关键字带有NSFW的……几周之内，他们就拥有了300万对图文对。数据集发布之后就收到了各种反响，被用于诸多论文和实验。其中最具代表性的，就是Google Brain去年（2022）发布的Imagen——文本生成图像的扩散模型。
一开始我们非常怀疑，但大概一个月后，我们获得了价值近1万美元的云计算服务。
后来，这个所谓的“疯子”创办了Stability AI，使用LAION数据集推出了Stable Diffusion，引领了生成式AI的浪潮，顺便还拐走了LAION组织的两个研究人员。如今Stability AI正在寻求40亿美元（折合276亿元）估值，这主要归功于LAION提供的数据。据彭博社消息，舒曼却并没有从LAION中获利，原因很简单：不感兴趣，希望保持这份工作的独立性。因此他还婉拒了各类工作邀请，依旧选择在德国汉堡当一名普普通通的高中老师。本人：数据集不应该被监控即便如此，随着LAION知名度打响，他还是避免不了地卷入到各种纷扰之中。目前，LAION已经发布了10项数据集，最具代表性的就是去年3月发布的LAION-5B，由58.5亿个图像文本组成，是当前最大的免费开源数据集。作为LAION-400M的继任者，它收到了来自HuggingFace、Stability AI以及Doodlebot资助。结果一发布就遭到了不小的争议，网友们纷纷质疑其数据未经整理，导致充斥大量的非法内容，对此LAION工程师Romain Beaumont回应：
非标注数据集是自我监督学习的基础，这是机器学习的未来。没有人工标注的图像/文本是一项功能，而非错误。
早在Imagen发布时，也专门针对LAION-400M做出警示：因为依赖于这种未经整理的网络数据， 集成了大模型的社会偏见和限制，因此不适合公开使用。
我们本可以从公布的数据中过滤掉暴力，但我们决定不这样做，因为这将加快暴力检测软件的开发。
现在更多关于监管的建议在推动，各个科技大厂也在采取相应的措施，比如英伟达就开源了护栏工具，来防止大模型来胡说八道。但在舒曼看来，数据集不应该被监控。这也正是当时创建LAION时候的初心。他还警告，如果我们试图放慢速度、过度监管，就会有很大的危险，最终只有少数大公司能负担得起所有的正式要求。前段时间，在LAION与全球志愿者的合力之下，他们完成了ChatGPT最大开源平替OpenAssistant的发布。60万余条训练数据全部由人工生成，涵盖了广泛的话题和语言风格，一时间引发众人关注，HuggingFace也直接拿来用来构建它自己的聊天软件HuggingChat。拿着德国铁饭碗不可否认的是，他已经在用开源数据集，加剧了生成式AI的浪潮。但在舒曼的个人网站上，看到的只是一位两个孩子的父亲，在德国当着终身制公务员，游走于中学校之间讲授物理和计算机科学。
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