最新研究中发现了一个令人担忧的问题：使用AI生成的数据集来训练机器学习模型可能导致严重的“模型崩溃”。

《自然》24日正式发表的一篇研究论文指出了一个人工智能（AI）严重问题：用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出，这被称为“模型崩溃”。研究显示，原始内容会在9次迭代以后，变成不相关的“胡言乱语”（演示中一个建筑文本最终变成了野兔的名字），这凸显出使用可靠数据训练AI模型的重要性。生成式AI工具越来越受欢迎，如大语言模型等，这类工具主要用人类生成的输入进行训练。不过，随着这些AI模型在互联网不断壮大，计算机生成内容可能会以递归循环的形式被用于训练其他AI模型或其自身。包括英国牛津大学在内的联合团队一直在进行相关研究，并在去年论文预印本中提出这一概念。在正式发表的论文中，他们用数学模型演示了AI可能会出现的“模型崩溃”。他们证明了一个AI会忽略训练数据中的某些输出（如不太常见的文本），导致其只用一部分数据集来自我训练。团队分析了AI模型会如何处理主要由AI生成的数据集。他们发现，给模型输入AI生成的数据，会减弱今后几代模型的学习能力，最终导致了“模型崩溃”。他们测试的几乎所有递归训练语言模型，都容易出现问题。比如，一个用中世纪建筑文本作为原始输入的测试，到第9代的输出已经是一串野兔的名字。团队指出，用前几代生成的数据集去训练AI，崩溃是一个不可避免的结局。他们认为，必须对数据进行严格过滤。与此同时，这也意味着依赖人类生成内容的AI模型，或许能训练出更高效的AI模型。对AI来说，“模型崩溃”就像癌症一样，甚至分早期与晚期。在早期时，被“喂”了生成数据的AI会开始失去一些原始正确数据；但在晚期，被“喂”了生成数据的AI会“口吐狂言”——给出完全不符合现实，也和底层数据一点不相关的结果，就像本文中的例子一样。更可怕的是，“模型崩溃”的AI极其固执，错误几乎难以矫正。它会持续强化，最终把错误结果认为是正确的。这一问题值得所有关注生成式AI的人们警惕，因为它等于是在“毒化”AI对真实世界的认知。

这一问题提醒我们，确保AI训练数据的可靠性至关重要，以避免未来模型的质量下降和输出的不确定性。