從客戶服務(wù)到內(nèi)容創(chuàng)作，人工智能（AI）影響了眾多領(lǐng)域的進展。但是，一個日益嚴重的被稱為“模型崩潰”的問題，可能會使AI的所有成就功虧一簣。

“模型崩潰”是今年7月發(fā)表在英國《自然》雜志上的一篇研究論文指出的問題。它是指用AI生成的數(shù)據(jù)集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出。

多家外媒報道稱，這不僅是數(shù)據(jù)科學家需要擔心的技術(shù)問題，如果不加控制，“模型崩潰”可能會對企業(yè)、技術(shù)和整個數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深遠影響。天津大學自然語言處理實驗室負責人熊德意教授在接受記者采訪時，從專業(yè)角度對“模型崩潰”進行了解讀。

圖片來源：美國《The Week》

“模型崩潰”是怎么回事

大多數(shù)AI模型，比如GPT-4，都是通過大量數(shù)據(jù)進行訓練的，其中大部分數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)。最初，這些數(shù)據(jù)是由人類生成的，反映了人類語言、行為和文化的多樣性和復(fù)雜性。AI從這些數(shù)據(jù)中學習，并用它來生成新內(nèi)容。

然而，當AI在網(wǎng)絡(luò)上搜索新數(shù)據(jù)來訓練下一代模型時，AI很可能會吸收一些自己生成的內(nèi)容，從而形成反饋循環(huán)，其中一個AI的輸出成為另一個AI的輸入。當生成式AI用自己的內(nèi)容進行訓練時，其輸出也會偏離現(xiàn)實。這就像多次復(fù)制一份文件，每個版本都會丟失一些原始細節(jié)，最終得到的是一個模糊的、不那么準確的結(jié)果。

美國《紐約時報》報道稱，當AI脫離人類輸入內(nèi)容時，其輸出的質(zhì)量和多樣性會下降。

熊德意解讀稱：“真實的人類語言數(shù)據(jù)，其分布通常符合齊普夫定律，即詞頻與詞的排序成反比關(guān)系。齊普夫定律揭示了人類語言數(shù)據(jù)存在長尾現(xiàn)象，即存在大量的低頻且多樣化的內(nèi)容。”

熊德意進一步解釋道，由于存在近似采樣等錯誤，在模型生成的數(shù)據(jù)中，真實分布的長尾現(xiàn)象逐漸消失，模型生成數(shù)據(jù)的分布逐漸收斂至與真實分布不一致的分布，多樣性降低，導致“模型崩潰”。

AI自我“蠶食”是壞事嗎

對于“模型崩潰”，美國《The Week》雜志近日刊文評論稱，這意味著AI正在自我“蠶食”。

熊德意認為，伴隨著這一現(xiàn)象的出現(xiàn)，模型生成數(shù)據(jù)在后續(xù)模型迭代訓練中占比越高，后續(xù)模型丟失真實數(shù)據(jù)的信息就會越多，模型訓練就更加困難。

乍一看，“模型崩潰”在當前似乎還是一個僅需要AI研究人員在實驗室中擔心的小眾問題，但其影響將是深遠而長久的。

美國《大西洋月刊》刊文指出，為了開發(fā)更先進的AI產(chǎn)品，科技巨頭可能不得不向程序提供合成數(shù)據(jù)，即AI系統(tǒng)生成的模擬數(shù)據(jù)。然而，由于一些生成式AI的輸出充斥著偏見、虛假信息和荒謬內(nèi)容，這些會傳遞到AI模型的下一版本中。

美國《福布斯》雜志報道稱，“模型崩潰”還可能會加劇AI中的偏見和不平等問題。

不過，這并不意味著所有合成數(shù)據(jù)都是不好的。《紐約時報》表示，在某些情況下，合成數(shù)據(jù)可以幫助AI學習。例如，當使用大型AI模型的輸出訓練較小的模型時，或者當可以驗證正確答案時，比如數(shù)學問題的解決方案或國際象棋、圍棋等游戲的最佳策略。

AI正在占領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)嗎

訓練新AI模型的問題可能凸顯出一個更大的挑戰(zhàn)。《科學美國人》雜志表示，AI內(nèi)容正在占領(lǐng)互聯(lián)網(wǎng)，大型語言模型生成的文本正充斥著數(shù)百個網(wǎng)站。與人工創(chuàng)作的內(nèi)容相比，AI內(nèi)容的創(chuàng)作速度更快，數(shù)量也更大。

OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼今年2月曾表示，該公司每天生成約1000億個單詞，相當于100萬本小說的文本，其中有一大部分會流入互聯(lián)網(wǎng)。

互聯(lián)網(wǎng)上大量的AI內(nèi)容，包括機器人發(fā)布的推文、荒謬的圖片和虛假評論，引發(fā)了一種更為消極的觀念。《福布斯》雜志稱，“死亡互聯(lián)網(wǎng)理論”認為，互聯(lián)網(wǎng)上的大部分流量、帖子和用戶都已被機器人和AI生成的內(nèi)容所取代，人類不再能決定互聯(lián)網(wǎng)的方向。這一觀念最初只在網(wǎng)絡(luò)論壇上流傳，但最近卻獲得了更多關(guān)注。

幸運的是，專家們表示，“死亡互聯(lián)網(wǎng)理論”尚未成為現(xiàn)實。《福布斯》雜志指出，絕大多數(shù)廣為流傳的帖子，包括一些深刻的觀點、犀利的語言、敏銳的觀察，以及在新背景下對新生事物的定義等內(nèi)容，都不是AI生成的。

不過，熊德意仍強調(diào)：“隨著大模型的廣泛應(yīng)用，AI合成數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的占比可能會越來越高，大量低質(zhì)量的AI合成數(shù)據(jù)，不僅會使后續(xù)采用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓練的模型出現(xiàn)一定程度的‘模型崩潰’，而且也會對社會形成負面影響，比如生成的錯誤信息對部分人群形成誤導等。因此，AI生成內(nèi)容不僅是一個技術(shù)問題，同時也是社會問題，需要從安全治理與AI技術(shù)雙重角度進行有效應(yīng)對。”

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