越来越多的科学研究探讨了将人工智能模型置于主要由这种技术生成的数据进行重复训练的问题，导致内容日益矛盾。依赖生成式人工智能工具如“ChatGPT”程序的模型需要使用大量数据进行训练。
这导致了一个被描述为“自相残杀”的现象，即人工智能互相滋养，导致模型崩溃，工具产生荒谬信息，正如最近《自然》科学期刊揭示的。
莱斯大学和斯坦福大学的研究人员认为，在研究生成图片的AI模型“Middleground”和“Dali-Ai”后得出了相似的结论。向模型中添加“由人工智能生成”的数据导致元素不匹配，类似于“疯牛病”。
公司通常使用“合成数据”来训练其程序，因为与人类创建的数据相比，这种数据易于获得、可用性高，成本较低，这是该领域专家们强调的。
正如1990年代疯牛病危机极大地影响了肉类生产一样，如果未受控制的情况继续下去，亿万美元价值的蓬勃发展中的人工智能领域的未来可能会受到威胁，导致潜在的崩溃综合征影响全球数据质量和多样性。
探索人工智能训练与数据质量之间的复杂关系
人工智能（AI）训练在塑造AI模型能力方面扮演着至关重要的角色。虽然先前的文章强调了关于重复训练对数据质量的影响的担忧，但这个问题还有其他需要更仔细研究的方面。
关键问题:
1. 训练数据的质量如何影响AI模型的性能？
2. AI模型中的自相残杀的长期影响是什么？
3. 可以实施什么策略来减轻AI训练过程中的数据质量问题？
额外见解:
与AI训练相关的一个基本挑战是需要多样化和具有代表性的数据集。确保训练数据涵盖广泛的场景和边缘案例对于防止偏见并提高AI模型的健壮性至关重要。
此外，生成式人工智能工具和训练数据之间的相互作用是研究的一个关键领域。虽然像“ChatGPT”这样的工具提供了强大的功能，但对它们进行数据生成的过度依赖可能导致AI系统内的不准确信息和荒谬信息的延续。
优势和劣势:
优势:
– 高效的训练: 使用合成数据进行AI训练可以节省成本和时间。
– 可扩展性: 与手工筛选的数据集相比，合成数据具有扩展性优势。
– 创新: 使用先进工具进行AI训练可以推动模型开发中的创新和创造力。
劣势:
– 偏见和不准确性: 合成数据可能不总是准确地代表现实场景，导致AI模型中的偏见。
– 数据质量问题: 过度依赖生成式AI工具进行数据创建可能会损害AI系统的质量和可靠性。
– 法规担忧: 在关键应用中使用合成数据可能会引起有关数据完整性和透明性的法规和道德困境。
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