AI生成内容的隐患：当AI只学习AI 网络将充斥无意义的内容

6 月 20 日消息，人工智能（AI）的发展日新月异，但也带来了一些隐患。最近，一组英国和加拿大的科学家发现，如果 AI 只学习其他 AI 生成的内容，那么经过几代训练后，AI 将输出无意义的垃圾信息，导致网络内容质量下降。

这些科学家在 5 月份发表了一篇论文，试图探究当 AI 互相训练时会发生什么。他们发现，在这种情况下，AI 输出的内容会逐渐变得荒谬可笑。例如，一篇关于中世纪建筑的文章，在经过九代 AI 训练后，变成了一篇关于各种颜色兔子的胡言乱语内容。

这种现象被称为“模型崩溃”。目前，大多数 AI 语言模型（如 ChatGPT 和 OpenAI）都是基于从 互联网 上获取的大量数据进行训练的，而这些数据大部分是由人类生成的。但是，随着 AI 生成内容的增加，未来的 AI 训练将不可避免地受到这些内容的影响。这意味着错误和无意义的信息会不断累积，后来的 AI 无法区分事实和虚构内容，开始误信自己的错误观念。

剑桥大学的罗斯・安德森教授是论文的作者之一，他在博客中将这种现象比作污染，写道：“就像我们用塑料垃圾污染了海洋，用二氧化碳污染了大气层，我们也即将用胡言乱语污染互联网。”

事实上，AI 生成内容已经在网络上广泛传播。IT之家注意到，今年 5 月，一个名为 NewsGuard 的网络虚假信息监测机构警告说，他们发现了 49 个完全由 AI 编写的新闻网站。此外，市场 营销 和公关机构也越来越多地将他们的文案交给聊天机器人来完成，导致人类作家失去工作机会。

【来源： IT之家】