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9月5日消息，當?shù)貢r間9月4日，據(jù)《福布斯》報道，牛津大學的伊利亞?舒梅洛夫博士和他的團隊發(fā)現(xiàn)，當生成式AI軟件僅依賴于由AI生成的內容時，回答的質量開始惡化。這項研究已經(jīng)發(fā)表在《自然》雜志上。

在最初的兩次查詢后，答案逐漸偏離準確性，到第五次時，質量顯著下降，到了第九次連續(xù)查詢時，回答已完全退化為無意義的胡言亂語。研究人員將這種生成式AI內容的循環(huán)過度使用稱為“模型崩潰”，即AI在不斷污染自己的訓練集后，輸出的內容逐漸偏離現(xiàn)實，最終變得毫無價值。

舒梅洛夫表示：“令人驚訝的是，模型崩潰發(fā)生得如此迅速且難以察覺。最初，它會影響到少數(shù)數(shù)據(jù)——那些代表性不足的數(shù)據(jù)。接著，它會影響輸出的多樣性，導致差異性減少。有時，你會觀察到對多數(shù)數(shù)據(jù)的微小改進，但這種改進掩蓋了少數(shù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)的惡化。模型崩潰可能帶來嚴重后果。”

研究人員通過一種方法確定了“模型崩潰”現(xiàn)象的存在：使用一個預訓練的AI驅動的維基百科，然后讓AI模型基于自己生成的內容進行更新。受污染數(shù)據(jù)的影響逐漸導致原本的訓練集被侵蝕，輸出的信息也隨之變得難以理解。例如，在第九次查詢循環(huán)后，研究中的維基百科條目從關于14世紀英國教堂尖頂?shù)膬热莼刈兂闪艘黄P于各種顏色的短尾兔子的論文。

報道稱，根據(jù)亞馬遜網(wǎng)絡服務(AmazonWebServices)團隊在6月發(fā)布的另一項研究，大約57%的網(wǎng)絡文本都經(jīng)過了AI算法的翻譯。如果互聯(lián)網(wǎng)上的人類生成數(shù)據(jù)迅速被AI過濾內容覆蓋，且舒梅洛夫的研究發(fā)現(xiàn)屬實，那么AI可能正在“自我毀滅”——并同時“毀滅”互聯(lián)網(wǎng)。

研究得出結論，要實現(xiàn)AI的長期可持續(xù)發(fā)展，唯一方法是確保其能夠訪問現(xiàn)有的非AI生成內容，并持續(xù)引入新的人工生成內容。