ИИ: Дорога к Саморазрушению⁉️

⚠️ Недавнее исследование учёных из Оксфорда пролило свет на тревожные последствия чрезмерного использования контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Они обнаружили, что постоянное обучение ИИ на данных, созданных другими ИИ, может привести к явлению, известному как «модельный коллапс». В этом состоянии новые модели начинают выдавать абсурдные и бессмысленные результаты.

📉 Примером такого явления является случай, когда модель, начавшая с анализа европейской архитектуры, через несколько циклов обучения стала выдавать совершенно нелепые выводы. Это показывает, насколько опасным может быть самореференциальное обучение, когда модели обучаются на данных, уже обработанных другими моделями, создавая замкнутый круг деградации качества.

😱 Кроме того, исследователи выявили проблему массового производства контента, создаваемого «фермами контента». Эти фермы сильно ухудшают качество данных, используемых для обучения новых моделей, и влияют на результаты поисковых систем, отравляя информационное пространство. Такая ситуация усугубляется рекурсивными процессами, когда новые модели учатся на выходных данных старых, что лишь усиливает проблему.

💬 Авторы исследования подчёркивают необходимость создания надёжных методов фильтрации данных, чтобы отличать ИИ-сгенерированный контент от оригинальных данных. Одним из предложенных решений является использование водяных знаков для маркировки контента, созданного ИИ. Однако внедрение таких водяных знаков и их защита остаются значительными вызовами.

⚠️ Без адекватных методов фильтрации доступ к качественным данным для обучения новых моделей будет серьёзно затруднён. Это может поставить под угрозу стабильность и надёжность всей сферы машинного обучения, поскольку модели будут всё чаще полагаться на менее качественные данные. Таким образом, обеспечение чистоты и точности данных становится ключевым фактором для устойчивого развития технологий искусственного интеллекта.

🛡В конечном итоге, без серьёзных мер по фильтрации данных и контролю за качеством информации, мы рискуем столкнуться с серьёзными проблемами в области ИИ. Эти проблемы могут не только затруднить дальнейшее развитие технологий, но и серьёзно подорвать доверие к системам машинного обучения, которые всё больше интегрируются в нашу повседневную жизнь.

🔗 Источник тут

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

#ИИ #Технологии #МодельныйКоллапс #МашинноеОбучение #Данные #Контент #Фильтрация