在成立的三年中，Clarifai 已收集了 10 亿张被标记的图片用于训练。它们被分装在超过 100 个数据集中，这些数据集被用于训练特定模型，包括婚礼，旅行，色情内容等等；此外，对于需要解决特定问题的大型企业而言，Clarifai 团队也会在他们的内部数据基础上进行工作。这些数据是在互联网上无法访问的，Zeiler 认为科技巨头们在这点上并不占有优势，他的团队占有优势——他们可以使用这些数据，同时有着三年的领先经验，可以用最快的方式处理现实世界的问题。

　　当然，用数据训练建立的单独系统，在某种程度上来说是私有的，不应该被全部公开，面对这些连大公司都十分棘手的问题，Clarifai 将所需数据存储在安全协议框架内的云平台中以保证它们的安全，无论合作方是大公司还是使用他们 API 的小团队。

　　训练数据中存在的偏见是最近业界热议的话题。面对这个问题，Zeiler 虽然未能透露太多，但他认为，不平衡的数据和错误的标签在人工标记工作中是经常会出现的问题。它们在现实情况下屡见不鲜，但在学术界，很少有人探索这些问题。对于 Clarifai 来说，现实世界中出现的问题是研究中的重点，他们一直在增加人手，试图解决这些问题。

　　面对未来，Zeiler 信心满满地称团队拥有一份雄伟的蓝图，包括新产品和慈善活动，但现阶段主要的目标还是实现他们的路线图。

　　「我们的愿景是让人工智能回答所有问题，这需要全世界所有人都参与进来，因为多样化的团队才是强大的团队，多样化的用户会造就完美的人工智能。」

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