科技日報記者?張夢然
《自然》24日正式發表的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重問題：用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出，這被稱為“模型崩潰”。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的“胡言亂語”（演示中一個建筑文本最終變成了野兔的名字），這凸顯出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。
研究模型測試。
圖源：《自然》
生成式AI工具越來越受歡迎，如大語言模型等，這類工具主要用人類生成的輸入進行訓練。不過，隨著這些AI模型在互聯網不斷壯大，計算機生成內容可能會以遞歸循環的形式被用于訓練其他AI模型或其自身。
包括英國牛津大學在內的聯合團隊一直在進行相關研究，并在去年論文預印本中提出這一概念。在正式發表的論文中，他們用數學模型演示了AI可能會出現的“模型崩潰”。他們證明了一個AI會忽略訓練數據中的某些輸出（如不太常見的文本），導致其只用一部分數據集來自我訓練。
團隊分析了AI模型會如何處理主要由AI生成的數據集。他們發現，給模型輸入AI生成的數據，會減弱今后幾代模型的學習能力，最終導致了“模型崩潰”。他們測試的幾乎所有遞歸訓練語言模型，都容易出現問題。比如，一個用中世紀建筑文本作為原始輸入的測試，到第9代的輸出已經是一串野兔的名字。
團隊指出，用前幾代生成的數據集去訓練AI，崩潰是一個不可避免的結局。他們認為，必須對數據進行嚴格過濾。與此同時，這也意味著依賴人類生成內容的AI模型，或許能訓練出更高效的AI模型。
總編輯圈點：
對AI來說，“模型崩潰”就像癌癥一樣，甚至分早期與晚期。在早期時，被“喂”了生成數據的AI會開始失去一些原始正確數據；但在晚期，被“喂”了生成數據的AI會“口吐狂言”——給出完全不符合現實，也和底層數據一點不相關的結果，就像本文中的例子一樣。更可怕的是，“模型崩潰”的AI極其固執，錯誤幾乎難以矯正。它會持續強化，最終把錯誤結果認為是正確的。這一問題值得所有關注生成式AI的人們警惕，因為它等于是在“毒化”AI對真實世界的認知。
