人工智能领域面临的数据获取难题日益凸显，研究指出，曾经易得的网页数据现在变得难以访问，影响了AI训练和学术研究。MIT等机构的研究发现，多个开源数据集的爬取网站因收紧许可协议，限制了数据获取，不仅对商业AI模型训练构成挑战，也对学术和非营利研究造成阻碍。通过使用机器人排除协议和网站服务条款作为研究方法，研究团队预测未来网站对数据的限制将持续增加。数据获取的困难可能对模型对齐、数据收集实践以及版权产生影响。研究呼吁需要更灵活的协议来适应网站所有者的意愿，并支持AI开发人员使用开放网络数据进行训练。作者希望未来的法律能对此提供支持。

["随着人工智能技术的飞速发展，人们对工作安全性的担忧也逐渐升温。","麻省理工学院的一项新研究表明，目前部署这项技术的成本可能使得雇主更倾向于保留现有员工，至少在当前情况下是这样。","MIT的研究考虑了除了技术表现之外的因素，着重分析了人工智能技术的经济吸引力，强调了成本对决定雇主是否采用。","研究指出随着技术的发展，AI部署成本将下降，但即便每年成本减少20%，大多数公司使用计算机视觉仍需数十年才能变得经济可行。"]

["MIT的研究人员发现，人们对AI聊天机器人的期望会影响他们的体验。","研究表明，用户将期望投射到AI系统上，从而影响其与聊天机器人的互动。","这一发现表明文化观念对AI技术的使用和发展具有重要影响。","AI背后的人员也试图塑造AI系统，使其更具同情心和可信赖性。"]

["MIT研究发现，多智能体辩论可显著提高AI模型的准确性和推理能力。","辩论方法降低了幻觉，有助于模型提升响应能力。","多个AI系统辩论问题的答案比单个系统更准确。","该方法可用于不同语言模型的协同工作，改善输出。","这一研究成果为AI领域提供新思路，增强语言模型真实性和推理能力。"]