Rozwój modeli sztucznej inteligencji zrewolucjonizował sposób, w jaki tworzymy treści tekstowe i wizualne. Jednak nowe badanie opublikowane w Nature wskazuje na poważny problem: model collapse. Terminem tym naukowcy określili stopniowe degenerowanie się modeli AI, które są trenowane na danych generowanych przez wcześniejsze wersje tych samych modeli. Czy przyszłość AI stoi pod znakiem autodestrukcji?
Czym jest model collapse?
Model collapse to proces, w którym modele uczące się na danych wygenerowanych przez wcześniejsze wersje siebie samych stopniowo tracą kontakt z rzeczywistością. Z każdą kolejną generacją model staje się coraz mniej zdolny do odtworzenia pierwotnej dystrybucji danych. To z kolei skutkuje stopniowym zacieraniem się rzadkich i nietypowych informacji. W efekcie modele zaczynają mylnie interpretować rzeczywistość, co prowadzi do przewidywań coraz bardziej oderwanych od oryginalnych danych.
Naukowcy wyróżniają dwa etapy tego zjawiska:
- Wczesny model collapse – model stopniowo traci informacje o rzadkich zjawiskach.
- Późny model collapse – model całkowicie zapomina oryginalne dane i zaczyna produkować ujednoliconą, schematyczną treść, bez większej różnorodności.
Dlaczego model collapse występuje?
Zjawisko to wynika z kilku nakładających się błędów, które kumulują się w kolejnych generacjach modeli:
- Błąd aproksymacji statystycznej – próbki danych są wybierane losowo, istnieje zatem szansa, że rzadkie informacje nie zostaną ponownie uwzględnione w procesie uczenia.
- Błąd ekspresywności funkcjonalnej – modele AI nie są w stanie perfekcyjnie odwzorować rzeczywistej dystrybucji danych.
- Błąd aproksymacji funkcjonalnej – ograniczenia technik uczenia maszynowego sprawiają, że modele stopniowo tracą zdolność do wiernego odwzorowania danych.
W skrócie, AI popełnia coraz większe błędy, które z czasem zaczynają się nawarstwiać, prowadząc do poważnych odchyleń od oryginalnych danych.
Eksperyment: AI trenujące na własnych treściach
Aby zbadać model collapse, naukowcy przeprowadzili eksperymenty na językowych modelach AI. Wykorzystali model OPT-125m, który został kilkukrotnie poddany procesowi trenowania na treściach wygenerowanych przez wcześniejsze wersje siebie samego. Wyniki były jednoznaczne – każda kolejna generacja coraz bardziej zubażała różnorodność tekstów.
Przykłady degeneracji treści (model collapse)
W eksperymencie przeprowadzono symulację kilkukrotnego trenowania modelu na wygenerowanych przez niego samplach. Efektem tego były coraz bardziej absurdalne i zniekształcone odpowiedzi:
- Generacja 0 (oryginalne dane) – sensowne opisy architektury.
- Generacja 1 – powtarzające się wzmianki o budynkach sakralnych.
- Generacja 5 – zlepek losowych nazw języków.
- Generacja 9 – kompletny bełkot o „czarnych, niebieskich i czerwonych królikach”.
Zjawisko to przypomina dziecięcą zabawę w głuchy telefon – z każdą iteracją treść traci pierwotny sens, a błędy się kumulują.
Co to oznacza dla przyszłości AI?
Wyniki badania pokazują, że jeśli nie zostaną podjęte odpowiednie środki ostrożności, modele AI mogą w przyszłości przestać poprawnie interpretować rzeczywistość. Może to mieć katastrofalne skutki, zwłaszcza w kontekście wyszukiwarek internetowych, tłumaczenia językowego czy analizy danych. Co więcej, modele AI już teraz generują ogromne ilości treści w internecie, co oznacza, że przyszłe modele mogą coraz częściej trenować na skażonych danych.
Jak temu zapobiec?
Aby uniknąć model collapse, naukowcy sugerują kilka rozwiązań:
- Zachowanie dostępu do oryginalnych danych – AI powinno być trenowane na danych tworzonych przez ludzi, a nie na wygenerowanych przez inne modele.
- Filtrowanie treści generowanych przez AI – konieczne może być znakowanie treści tworzonych przez modele językowe, aby uniknąć ich nieświadomego wykorzystania jako surowych danych treningowych.
- Zastosowanie mechanizmów kontroli jakości – AI powinno być szkolone tak, by zachowywało większą różnorodność treści i unikało zbytniego upraszczania odpowiedzi.
Podsumowanie
Badanie Ilji Shumailova i jego zespołu pokazuje, że modele AI mogą stać się ofiarami własnego sukcesu. Jeśli przyszłe generacje będą trenowane głównie na treściach generowanych przez wcześniejsze wersje AI, może to doprowadzić do stopniowego zaniku różnorodności i jakości danych. Aby temu zapobiec, konieczne będzie zachowanie dostępu do oryginalnych źródeł informacji oraz opracowanie strategii filtrowania treści generowanych przez sztuczną inteligencję. W przeciwnym razie AI, zamiast się rozwijać, może zacząć powielać coraz bardziej zniekształconą wersję rzeczywistości.
