Данные, сгенерированные ИИ, могут «отравить» будущие модели ИИ

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. От текстов до изображений, он заполняет просторы Интернета, делая наше существование насыщенным разнообразием сгенерированных данных. Но какова цена этой пестроты контента? Новые исследования предупреждают о потенциальной опасности, связанной с обучением будущих моделей искусственного интеллекта на данных, порожденных самим же искусственным интеллектом.

Фото из открытых источников

Когда ИИ съедает сам себя: предполагается, что контент, сгенерированный ИИ, может оказаться «ядовитым» для обучаемых моделей. Этот эффект уже получил название «крах модели». Исследователи обнаружили, что с каждой новой итерацией обучения модели на данных, созданных ИИ, ошибки накапливаются, и в конечном итоге модель начинает производить бессмысленный или неправдоподобный контент.

Специалист по информатике Рик Саркар из Эдинбургского университета предупреждает, что это может стать проблемой не сразу, но со временем ошибка станет все более очевидной. Похоже на определенную дилемму 20-го века, когда ядерные испытания привели к радиоактивным осадкам, загрязнившим атмосферу Земли и повлиявшим на чувствительные к радиации стальные приборы.

Исследователи также подчеркивают, что даже простые модели уже подвержены «краху модели», что означает, что более сложные модели скорее всего также столкнутся с этой проблемой.

Возникает вопрос, как избежать этой ситуации. В настоящее время существует несколько противоядий, однако, с учетом стремительного развития искусственного интеллекта, этот вопрос станет актуальным в ближайшие годы. Как отмечают исследователи, необходимо тщательно подходить к обучающим данным и обновлять их, чтобы предотвратить «ядовитый» эффект от сгенерированного ИИ контента.

Источником проблемы является то, что контент, созданный искусственным интеллектом, становится все более распространенным в сети. Это требует от разработчиков искусственного интеллекта серьезного подхода к обучающим данным и постоянной проверки результатов, чтобы обеспечить правильное функционирование будущих моделей.