据404 Media报道，亚马逊正在大规模收购珍稀书籍，切除书脊后进行扫描，以获取用于训练AI模型的数据。该媒体通过在一本珍稀书籍中植入追踪装置，最终确认书籍被送至亚马逊位于拉斯维加斯的一处设施。

这处设施代号为VGT3，其标志是一只爪子抓着书本的恐龙图案。亚马逊在回应404 Media的声明中表示，公司"通过商业渠道购买书籍，以改进客户所使用的产品和服务"。

亚马逊等科技公司在训练大语言模型时，需要消耗海量文本数据。目前，互联网上的可用内容已基本被挖掘殆尽——Anthropic甚至曾因非法使用盗版书籍而陷入法律纠纷。相比之下，珍稀书籍，尤其是已绝版或在互联网上几乎找不到的古籍，成为了训练数据的全新来源。

这类文本之所以备受青睐，原因在于其高度的"纯净性"——2022年之前出版的书籍，不可能出现任何由大语言模型生成的内容。当大语言模型大量摄入AI生成的文本时，可能引发"模型坍塌"现象，即因过度吸收AI生成内容而导致输出质量持续退化。

Q&A

Q1：亚马逊收购珍稀书籍用于AI训练，具体是怎么操作的？

A：亚马逊通过商业渠道大量购入珍稀书籍，随后在其代号为VGT3的设施（位于拉斯维加斯）中切除书脊并进行扫描，将书籍内容转化为文本数据，用于训练大语言模型。这一行为由404 Media通过在书中植入追踪装置的方式得以证实。

Q2：为什么珍稀书籍对大语言模型训练特别有价值？

A：珍稀书籍，特别是已绝版或未在互联网上数字化的古籍，提供了一批全新的训练数据来源。更重要的是，2022年以前出版的书籍完全不含AI生成内容，有效规避了"模型坍塌"的风险——这种现象是指大语言模型因摄入过多AI生成文本而导致输出质量退化。

Q3：什么是"模型坍塌"？它对大语言模型有什么危害？

A："模型坍塌"是指大语言模型在训练过程中大量吸收AI生成的文本后，其输出质量逐渐下降的现象。由于AI生成内容本身已经是模型输出的产物，反复用于训练会引入偏差并放大错误，最终导致模型性能退化。因此，使用确认为人类创作的文本（如珍稀书籍）进行训练，被视为维护模型质量的重要手段。