新一代人工智能引发了研究人员的担忧，但科技界似乎对此无动于衷（AI生成图像）
去年，学者贾森·萨多夫斯基（Jathan Sadowski）用一个比喻来描述人工智能程序的衰退，他创造了“哈布斯堡人工智能”（Habsburg AI）这个词。
哈布斯堡家族曾是欧洲最显赫的王室之一，但由于几个世纪的近亲繁殖，他们的血统最终走向了衰败。
近期的研究显示，支持ChatGPT等产品的人工智能程序在反复使用自己的数据时，也会经历类似的崩溃。
萨多夫斯基在接受法新社采访时表示：“我认为‘哈布斯堡人工智能’这个词已经非常贴切了。”他补充说，这个词“将越来越能反映我们对人工智能系统的看法”。
最终的担忧是，人工智能生成的内容可能会淹没网络，使得聊天机器人和图像生成器变得无用，并使一个价值数万亿美元的产业陷入混乱。
然而，其他专家认为这个问题被夸大了，或者是可以解决的。
许多公司热衷于使用所谓的合成数据来训练人工智能程序。这种人工生成的数据用于增强或替代真实数据。它比人工制作的内容更便宜，但也更容易预测。
澳大利亚莫纳什大学（Monash University）的新兴技术讲师萨多夫斯基表示：“对于构建人工智能系统的研究人员和公司来说，一个悬而未决的问题是，多少合成数据才算太多。”
- “疯牛病” -
训练人工智能程序，在业界被称为大型语言模型（LLM），涉及从互联网上抓取大量文本或图像。
这些信息被分解成数万亿个机器可读的小块，称为令牌。
当被问及一个问题时，像ChatGPT这样的程序会选择并组装令牌，以符合其训练数据中最可能的序列。
但即使是最先进的人工智能工具也会产生谎言和胡言乱语，批评者长期以来一直担心，如果一个模型依赖自己的输出会发生什么。
7月下旬，《自然》（Nature）杂志上发表的一篇题为《人工智能模型在接受递归生成的数据训练时崩溃》的论文引发了广泛讨论。
作者描述了模型如何迅速丢弃原始数据集中的稀有元素，输出结果退化为“胡言乱语”。
一周后，莱斯大学和斯坦福大学的研究人员发表了一篇题为“自我消费生成模型发疯”的论文，得出了类似的结论。
他们测试了生成图像的人工智能程序，并表明，当他们将人工智能生成的数据添加到底层模型时，输出变得更加通用，并且充斥着不受欢迎的元素。
他们将这种模型崩溃称为“模型自噬紊乱”（MAD），并将其与疯牛病进行比较。疯牛病是一种致命的疾病，是由将死牛的残留物喂给其他牛而引起的。
- “末日场景” -
这些研究人员担心，人工智能生成的文本、图像和视频正在清除网络上可用的人造数据。
莱斯大学研究报告的作者之一理查德·巴拉尼克在一份声明中说：“如果几代人都不受控制，MAD可能会毒害整个互联网的数据质量和多样性，这是一个世界末日。”
然而，业内人士并不担心。
Anthropic和Hug Face是该领域的两大领导者，他们以对技术采取道德方法而自豪，他们都告诉法新社，他们使用人工智能生成的数据来微调或过滤他们的数据集。
Hug Face公司的机器学习工程师安东·洛日科夫说，《自然》杂志的论文提供了一个有趣的理论视角，但其灾难场景并不现实。
他说：“在现实中，用多轮合成数据进行训练是不可能的。”
然而，他说，研究人员和其他人一样，对互联网的现状感到沮丧。
“互联网上有很大一部分是垃圾，”他说，并补充说，Hug Face公司已经在清理数据方面做出了巨大努力，有时会丢弃多达90%的数据。
他希望网络用户能够通过简单地不参与生成内容来帮助清理互联网。
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他说：“我坚信，人类将比模型更早看到这些影响，并捕捉到生成的数据。”
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《人工智能模型近亲繁殖引发警示》能对你有所帮助！
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