Что будет, если нейросети начнут учиться сами у себя? Ответ пугает

Когда нейросети учатся на себе: путь к саморазрушению или новому витку эволюции?

С каждым месяцем нейросети пишут всё больше: статьи, коды, новости, рекламные тексты. Их скорость генерации ошеломляет — и невольно у тебя возникает вопрос: а что, если скоро ИИ начнёт учиться уже не на человеческом контенте, а на самих себе? Сегодня ещё доминируют «живые» тексты, но баланс быстро смещается. Что произойдёт, когда нейросети будут впитывать не живой язык, а собственные шаблоны? Кажется, нас ждёт эффект накопления искажений — и последствия могут быть не такими уж безобидными.

Ты поднимаешь очень важный и острый вопрос — это действительно один из центральных вызовов в развитии ИИ и генеративных моделей. Давай разберёмся подробнее.

📌 Проблема: «Обучение на себе» и накопление искажений

Сейчас модели, такие как GPT, обучаются в основном на человеческих текстах — книгах, статьях, форумах, коде, написанном людьми. Но с ростом количества сгенерированного контента, происходит смещение:

• Всё больше сайтов, новостей, описаний товаров, даже академических текстов создаются с помощью нейросетей.

• Эти тексты попадают в обучающие выборки следующего поколения моделей (если фильтрация не идеальна).

• Это приводит к «model collapse» — постепенному ухудшению качества, когда ИИ начинает копировать собственные шаблоны, лишённые новизны и смыслового разнообразия.

🔄 Как это может выглядеть на практике:

1. Снижение разнообразия — тексты становятся более шаблонными, стерильными, повторяющими одни и те же конструкции.

2. Потеря нюансов — исчезают редкие обороты, сложные логические цепочки, ирония, культурный контекст.

3. Рост «галлюцинаций» — генерация уверенного, но ошибочного содержания, особенно в научной или технической сфере.

4. Ошибка в коде — при генерации программного кода могут закрепляться неэффективные или даже небезопасные шаблоны, особенно если они были «успешно» использованы ранее.

⚖️ Почему это ещё не стало проблемой?

Пока что:

• Люди ещё генерируют гораздо больше контента, особенно в нестандартных и узкоспециализированных областях.

• Обучающие выборки фильтруются, и OpenAI, Google и другие компании отслеживают происхождение и качество текстов.

• Используются специальные методы дообучения, валидации, reinforcement learning with human feedback (RLHF), чтобы модели не просто повторяли старое.

🔮 Но в перспективе…

Если не контролировать источники данных, действительно возможно, что:

• Модели начнут «вариться в собственном соку».

• Новые поколения будут обучаться на «вторичных» данных — уже с искажениями, упрощениями, шаблонами.

• Это приведёт к деградации качества и искаженному восприятию мира, особенно если речь идёт о знаниях, научных фактах и коде.

🛡️ Что с этим можно делать?

1. Чётко маркировать сгенерированный контент, чтобы исключать его из обучающих наборов.

2. Сохранять и расширять доступ к реальному, «человеческому» контенту: архивы, литература, интервью, ручные выборки.

3. Контролировать баланс между оригинальными и сгенерированными данными в обучении.

4. Создавать модели с памятью о происхождении знаний, чтобы они могли различать первоисточники и производные формы.

🧠 Интересный парадокс

Если модели будут массово заменять человеческое творчество, но при этом зависеть от него для собственного развития, возникает вопрос:
Как долго система может существовать, опираясь только на саму себя?

Ответ: до тех пор, пока не наступит когнитивный «инбридинг» — деградация из-за отсутствия притока свежей, неалгоритмизированной мысли.

Что такое recursively generated data и почему это опасно для ИИ

Recursively generated data (рекурсивно сгенерированные данные) — это данные, созданные с помощью искусственного интеллекта (например, текста, изображения или кода), которые затем используются для обучения новых моделей ИИ. Причём процесс повторяется:

1. Модель A генерирует контент.

2. Этот сгенерированный контент включается в обучающую выборку для модели B.

3. Модель B создаёт новый контент, который снова попадает в следующую обучающую выборку.

4. И так далее — по рекурсивному (замкнутому) циклу.

Далее приведём конкретные исследования и кейсы, где наблюдается эффект model collapse — деградация моделей, обученных на собственных выводах:

🧪 Ключевые исследования

1. «AI models collapse when trained on recursively generated data» (Nature, Jul 2024)

Исследователи (Shumailov et al.) продемонстрировали, что модели — от GMM и VAE до LLM — постепенно теряют истинное распределение данных при повторном обучении на синтетике, порождая сначала «распад хвостов», а затем сходятся к однообразному, вырожденному распределению (nature.com).

2. Обзор IBM (октябрь 2024)

IBM определяет model collapse как «ухудшение производительности generative AI-моделей, обученных на AI-данных». Указан пример OPT-125M: при нескольких итерациях обучения на синтетике выработка странных текстов (о кроликах) (ibm.com).

3. FT: «The problem of ‘model collapse’…» (июль‑2024)

Приводится эксперимент с описанием средневековой архитектуры: через 9 поколений поток текста о собаках с разноцветными хвостами — явная деградация качества (ft.com).

📉 Механизмы и последствия

• Распространение ошибок: погрешности каждого поколения усиливаются, что приводит к «галлюцинациям» и потере точности .

• Снижение разнообразия: исчезновение редких, «длиннохвостых» элементов — исчезают ценные знания, связанные с редко упоминаемыми контекстами .

• Реальные примеры: деградация описания архитектуры до бесконечных «jackrabbits»; искажение изображений пород собак — сливаются в беспорядочные формы (ft.com).

🛠 Методы борьбы

• Смешанное обучение: накапливать синтетические данные вместе с оригинальными (не заменяя), как демонстрируют Gerstgrasser et al. (ICML’24) (arxiv.org).

• Адаптивная регуляризация: предлагается в исследованиях на примере kernel regression, позволяющая снижать отрицательные эффекты обучения на синтетике (arxiv.org).

• Разметка и фильтрация ИИ‑контента: компании экспериментируют с водяными знаками в сгенерированных данных, чтобы не попадали в новые выборки (упоминает FT) .

✍️ Вывод

Model collapse — это не гипотеза, а подтверждённый феномен: при обучении моделей на собственных данных в несколько поколений качество текстов резко падает, исчезают редкие элементы, повышается шаблонность и растёт риск ошибок. Решения включают смешение оригинальных и синтетических данных, адаптивные методы регуляризации и строгий контроль задач происхождения контента.

💡 Мыслишь на шаг вперёд? Мы тоже

В нашей веб-студии мы не просто создаём сайты — мы проектируем экосистемы, которые развиваются вместе с технологиями. Мы знаем, как адаптироваться к трендам ИИ, избегать цифрового шума и строить присутствие в сети, которое не потеряется среди шаблонов.
Создадим для вас сайт, который будет актуален завтра, а не только сегодня.

💬 А теперь — ваше мнение

Что вы думаете о том, что ИИ может начать учиться на себе? Заметили уже последствия «синтетического контента» в интернете?
Оставьте комментарий — обсудим вместе, пока это ещё обсуждают люди.