Нейросетевой коллапс: исследователи из Оксфорда говорят о деградации обучающихся моделей

#ИИсследование

Исследователи Оксфордского университета заявляют, что использование контента, созданного ИИ, для обучения новых нейросетей может привести к коллапсу модели.

Что это значит?

Представьте, что нейросети — это студенты. Они впитывают данные от своих преподавателей. А когда для обучения новых нейросетей начинают использовать контент, созданный другими нейросетями, это похоже на ситуацию, когда студенты подсказывают друг другу на экзамене.

⬇️⬇️⬇️

Замкнутый круг.
Нейросеть генерирует данные, которые используются для обучения другой нейросети. Эта новая нейросеть, в свою очередь, может генерировать ещё больше данных для обучения следующей нейросети. И так до бесконечности.

Неизебжна потеря качества.
Первоначально нейросеть обучается на качественных данных, созданных людьми. Но с каждым новым кругом, когда нейросети учат друг друга, качество данных ухудшается. Они начинают терять нюансы и важные детали.
Ошибки накапливаются.
Каждое поколение нейросетей может добавлять свои ошибки и неточности. В итоге, новые нейросети начинают выдавать все больше бессмысленной информации.

Из-за накопленных ошибок и ухудшения качества данных, новые нейросети становятся практически бесполезными. Они уже не могут адекватно обрабатывать информацию и генерируют только бессмыслицу. Вот почему важно, чтобы нейросети обучались на качественных, проверенных данных, созданных людьми, а не только друг на друге.

Есть идеи, как избежать всемирного ИИ-коллапса? Делитесь в комментариях!