6月14日消息，研究人员近日发现，“在训练中使用模型生成的内容，将导致后续生成的模型出现不可逆转的缺陷”，也就是说，“用 AI 生成的结果训练 AI，只会让模型变得越来越差”。这项研究成果的详细论文已发表在了 arXiv 之上。
据IT之家报道，研究人员专门研究了 AI 生成模型的概率分布，主要围绕“文本到文本”和“图像到图像”展开，最终得出结论：“由于每个模型生成的结果都具有一定的特点，因此用 AI 生成的模型训练 AI，随着时间的推移，后者会忘记真正的底层数据分布。”
论文的主要作者之一 Ilia Shumailov 表示，“随着时间的推移，生成数据中的错误会迫使 AI 进一步错误地感知现实，我们惊讶地观察到模型崩溃发生的速度相当快，模型可以迅速忘记他们最初从中学习的大部分原始数据。”
如果将 AI 生成的结果经过人工润色后再投入模型训练，是否可以避免模型“退化”？答案是否定的，研究人员发现“模型退化过程是不可避免的”，因此即使对于“经过润色后理想化的 AI 输出内容”，模型在长期学习后，也会出现一定的退化现象。
对于任何大模型而言，由于其学习数据过多，它们都将不可避免地接触到其他 AI 生成的数据，因此研究人员表示“应当引入 AI 鉴定来挑出可能存在错误的学习数据”以提升模型的学习能力与准确性。
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