人工智能模型严重依赖不断涌现的各种数据来支持其解读和创作。当面临人类输入稀缺时，这些AI系统会陷入自指循环，可能导致令人不安的后果，因为它们依赖自身的输出。
最近，一项由着名大学的研究人员进行的研究揭示了对生成式AI模型进行训练，使用合成输入而非人类起源数据的影响。被称为Model Autophagy Disorder（MAD）的现象类似于牛群中由食肉引起的神经系统紊乱。同样，如果没有新鲜的真实世界数据，AI模型将面临输出质量和多样性的降低风险。
计算工程师Richard Baraniuk强调了在训练未来生成模型时使用真实数据以避免MADness的重要性。实验证明，仅使用合成数据训练的模型会随着时间推移在其输出中显示出越来越多的失真和瑕疵，强调了平衡输入混合的必要性。
随着互联网上AI生成内容量的增长，人们开始担忧数据质量可能下降和“Slop”（不受欢迎的AI生成内容）的增加。专家警告称，缺乏多样化的真实世界数据可能导致在AI创造力演变过程中出现意想不到的后果。未来的挑战在于在推动AI创新的数据中保持真实性和新颖性之间的平衡。
《人工智能的进化：释放数字创意》
人工智能（AI）已经通过赋予机器学习和适应的能力而彻底改变了许多行业，从医疗保健到金融。虽然前文提及了为训练AI模型提供多样化数据的重要性，在通过AI释放数字创意的过程中，必须解决更深层次的考虑和挑战。
一个关键问题是：我们如何确保AI创意的伦理意义得到遵守？使用合成输入而非人类生成的数据引入了伦理困境，因为AI模型可能在合成数据集中无意中延续偏见或错误信息。在AI创意中维护伦理标准需要健全的治理框架和透明度，以用于训练的数据源。
另一个紧迫的担忧围绕着AI生成的“Slop”可能对社会造成的影响。低质量AI生成内容的泛滥在数字信息中辨别真实性和可靠性方面带来挑战。随着AI创意的扩大，区分真正的人类生成内容和AI产生的输出变得日益复杂，引发了关于信息完整性和对数字领域信任的未来的问题。
解决这些挑战需要跨学科的方法，整合来自技术、伦理和政策领域的专业知识。AI研究人员、伦理学家、政策制定者和行业利益相关者之间的合作对于负责任地引导AI创意的不断发展至关重要。
AI创意的优势在于它能够简化复杂任务、增强生产力并促进创新。AI生成内容可以推动艺术表达，自动化重复流程，并在各个领域开启新的可能性。此外，AI不断学习和发展的能力为突破性的发现和对迫在眉睫的社会挑战提出解决方案的机会。
然而，除了这些优势之外还有一些显著的缺点。依赖合成数据训练AI模型存在偏见放大、算法错误和误导信息传播的风险。在AI创意发展过程中，平衡创新追求和伦理考量以及质量控制仍然是一个持续的挑战。
想要进一步了解AI创意的伦理维度和社会影响，读者可以探索来自世界经济论坛或美国人工智能协会等机构的权威资源。理解人工智能、创意力和伦理框架之间的复杂相互作用对于塑造数字创新与社会价值和完整性相融合的未来至关重要。
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