過去幾天有關(guān)“AI污染中文互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境”的討論又重新熱鬧起來，這個話題也帶出了另一個AI“終極命題”：如果世界上絕大部分內(nèi)容都依靠AI生成，屆時我們還能使用這些內(nèi)容訓(xùn)練出更“聰明”的AI大模型么？

先說結(jié)論：情況將變得非常困難且棘手。在目前為數(shù)不多但頗受認(rèn)可的研究中，這種情況被稱為“遞歸的詛咒”：如果大模型的訓(xùn)練高度依賴AIGC內(nèi)容，將很容易出現(xiàn)“崩潰”的情形。

此話怎講？

雖然現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上能找到的文字大部分都是真人寫的，但不可否認(rèn)的是，目前AIGC內(nèi)容正在以非常快的速度出現(xiàn)在廣告營銷、流量資訊平臺以及各式各樣的數(shù)字載體中。從增量的角度來看，隨著大模型的應(yīng)用在未來半年、一年里開花結(jié)果，AIGC內(nèi)容如潮水一般涌入互聯(lián)網(wǎng)平臺只是時間問題。

科技的進(jìn)步從來不是單方面的祝福，往往也會伴隨著詛咒。

正如溫室氣體，以及人類向海洋里排放的各種奇奇怪怪物質(zhì)，互聯(lián)網(wǎng)的“海洋”也在面臨類似的威脅。

牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)、倫敦帝國學(xué)院、多倫多大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員近期在預(yù)印本平臺上發(fā)表的一篇論文，恰好就是論述這個話題的。

研究人員發(fā)現(xiàn)，在使用AIGC內(nèi)容訓(xùn)練模型時，會造成模型出現(xiàn)“不可逆的缺陷”，并且這種情況在變分自編碼器、高斯混合模型和大語言模型中都會出現(xiàn)。

同樣是內(nèi)容，為何AIGC的內(nèi)容會導(dǎo)致“模型崩潰”呢？

研究人員解釋稱：

模型崩潰是一種影響學(xué)習(xí)生成模型的退化過程，其中生成的數(shù)據(jù)最終會污染下一代模型的訓(xùn)練集；使用被污染數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，會導(dǎo)致模型誤解現(xiàn)實(shí)。這里還有兩種特殊情況：早期模型崩潰和晚期模型崩潰。在早期模型崩潰中，模型開始喪失關(guān)于分布尾部的信息；在晚期模型崩潰中，模型將原始分布的不同模式相互糾纏，并收斂到與原始模型相差甚遠(yuǎn)的分布，通常方差非常小。

 

這個過程與災(zāi)難性遺忘的過程不同，因?yàn)槲覀兛紤]的是隨時間推移的多個模型，這些模型不會忘記以前學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，而是開始誤解他們認(rèn)為的真實(shí)。

 

考慮到大多數(shù)人可能看不太懂這兩段話，這篇論文的作者之一，牛津大學(xué)的Ilia Shumailov接受媒體采訪時舉了一個AIGC圖片的例子：假設(shè)在訓(xùn)練模型時，使用了100張狗狗的照片，里面有90只狗狗有黃色眼睛，還有10只有綠色眼睛。由于數(shù)據(jù)集中黃眼睛狗狗的數(shù)量占據(jù)絕大多數(shù)，那么這樣訓(xùn)練出的模型中，藍(lán)眼睛狗狗實(shí)際的顏色會變得更加綠（黃加藍(lán)=綠）一些。如果有人從互聯(lián)網(wǎng)上抓取這樣生成的圖片，重復(fù)進(jìn)行生成—抓取—訓(xùn)練的過程，將會導(dǎo)致模型識別藍(lán)眼睛狗狗的能力最終消失。這種對信息的喪失或扭曲，就是模型崩潰。

引申開來，這也引發(fā)了另一層競爭：先行的GPT模型們，可能會堵住后來者開發(fā)更強(qiáng)大模型的路。或者說，想要“彎道超車”的后來者，需要花在可信賴數(shù)據(jù)上的時間和金錢，將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越領(lǐng)跑的這一批科技巨頭。

研究人員總結(jié)稱，訓(xùn)練大語言模型的特質(zhì)預(yù)示著“先行者優(yōu)勢”的存在。這篇論文證明了使用AIGC語料訓(xùn)練會導(dǎo)致分布改變，以及模型崩潰。為了確保模型在長期內(nèi)學(xué)習(xí)持續(xù)進(jìn)行，需要確保非AIGC語料的可及性。但目前為止，如何跟蹤和識別大模型生成內(nèi)容的機(jī)制尚不明確，如果繼續(xù)大規(guī)模地從互聯(lián)網(wǎng)上爬取數(shù)據(jù)，訓(xùn)練新版本的大模型將變得原來越困難。

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