Эхо в Сети: Крах разнообразия данных и будущее ИИ

Автор: Денис Аветисян

Исследование предсказывает, что нарастающая гомогенность онлайн-контента, вызванная распространением ИИ-генерируемых текстов, может привести к снижению качества будущих моделей искусственного интеллекта.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Многослойная архитектура BERT, основанная на механизмах внимания, обрабатывает последовательности данных путем многократного повторения блоков, состоящих из многоголового внимания, остаточного соединения, нормализации и полносвязных слоев, демонстрируя основу для эффективной обработки последовательностей в данной работе.

Статья рассматривает проблему ‘коллапса модели’ из-за недостатка разнообразных данных для обучения, оценивая вероятность наступления этой ситуации к 2035 году.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей, существует риск снижения разнообразия данных, на которых они обучаются. В работе ‘Future of AI Models: A Computational perspective on Model collapse’ исследуется тенденция к повышению однородности текстовых данных в сети, вызванная распространением контента, сгенерированного ИИ. Полученные результаты указывают на ускорение этого процесса и прогнозируют потенциальный «коллапс модели» к 2035 году, когда будущие ИИ будут обучаться преимущественно на синтетических данных. Сможем ли мы сохранить богатство и разнообразие языковых данных, необходимых для дальнейшего развития искусственного интеллекта?

Петля Обратной Связи: Коллапс Моделей

Современные большие языковые модели (LLM) всё больше зависят от синтетических данных для масштабирования, создавая опасную петлю обратной связи. Необходимость постоянного увеличения объемов данных приводит к использованию результатов работы моделей в качестве обучающих примеров для последующих поколений. Эта зависимость проявляется в процессе ‘Коллапса модели’ – дегенеративном процессе, при котором модели теряют качество из-за загрязнения собственными выходными данными. Анализ показывает, что к 2035 году текстовое сходство между моделями может достигнуть 90%, указывая на приближение к насыщению. Распространение данных, таких как LAION-5B, усугубляет проблему, увеличивая текстовое сходство на 0.1029 в год. Около 30-40% активного текста в сети генерируется ИИ, ставя под вопрос аутентичность информации.

Курация Данных: Щит от Вырождения

Эффективная курация данных критически важна для смягчения ‘Коллапса модели’. Этот процесс предполагает фильтрацию низкокачественных или синтетически сгенерированных данных, влияющих на обобщающую способность и надежность моделей. Недостаточный контроль качества приводит к накоплению ошибок и предвзятостей. Для оптимизации обучающих корпусов применяются фильтрация с учетом предвзятостей, активное обучение и непрерывное обучение. Эти техники удаляют ошибочные данные, активно выбирают информативные примеры и адаптируются к изменяющимся условиям. Важно понимать, что это не реактивная очистка, а переход к адаптивным данным-экосистемам. В 2024 году количество сгенерированных ИИ изображений достигло 15 миллиардов, создавая около 30 миллионов новых изображений ежедневно. В таких условиях статические наборы данных быстро устаревают.

Семантическое Сходство: Векторные Представления

Векторные представления (embeddings) численно оценивают семантическое значение текста, позволяя количественно анализировать его сходство. Этот подход позволяет перейти от сопоставления ключевых слов к пониманию смысла. Для измерения степени схожести широко используется косинусное расстояние, позволяющее выявлять избыточные или синтетически сгенерированные тексты в больших наборах данных. Масштабные наборы данных, такие как Common Crawl, служат ценным ресурсом для генерации и оценки векторных представлений. Анализ данных показывает, что по текущим оценкам, 74.2% вновь публикуемых веб-страниц содержат материал, сгенерированный ИИ.

Обобщение и Устойчивость: Цена Синтеза

Несбалансированность данных препятствует способности модели обобщать информацию на новые данные. В контексте больших языковых моделей (LLM), недостаточное представление определенных категорий может существенно снизить надежность и точность прогнозов. Взаимодействие между синтетическими данными, курацией данных и статистической ошибкой влияет на долгосрочную устойчивость LLM. Около 52% взрослого населения США регулярно используют LLM, подчеркивая необходимость обеспечения их надежности. Использование синтетических данных может смягчить проблему несбалансированности, но требует тщательной валидации. Около 18% записей о жалобах финансовых потребителей и 24% корпоративных пресс-релизов содержат текст, созданный с помощью LLM. Наблюдается тенденция к снижению разнообразия идей, о чем свидетельствует коэффициент Хеджа g, равный -0.86. Любая абстракция умирает от продакшена, но умирает красиво.

Исследование предсказывает неизбежное снижение разнообразия данных к 2035 году, вызванное экспоненциальным ростом синтетического контента. Это напоминает о закономерности, где каждая «революционная» технология, призванная упростить задачу, в конечном итоге создаёт новые уровни абстракции и, как следствие, новые точки отказа. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Веб — это не только информация, но и средство для ее организации и совместного использования». Ирония в том, что механизм, изначально созданный для расширения доступа к информации, может сам стать причиной её гомогенизации, приводя к ситуации, где будущие модели обучаются на эхе собственного синтеза, подтверждая предсказание о «коллапсе моделей» и, как следствие, к неизбежному техдолгу.

Что дальше?

Представленная работа, как и многие другие, констатирует неминуемое: данные, на которых обучаются модели, становятся всё более однородными. Разумеется, это не новость. Ещё во времена первых CMS разработчики жаловались на «одинаковые сайты», а потом – на SEO-тексты, написанные по одному шаблону. Теперь же шаблон генерирует… другая модель. Впрочем, предсказание «коллапса моделей» к 2035 году выглядит как попытка точно датировать неизбежное. Каждая «революция» в машинном обучении, в конечном итоге, порождает новые способы генерации однотипных данных.

Очевидная проблема – измерение «разнообразия». Что считать достаточно разнообразным? И кто решит, что «настоящие» данные лучше «синтетических»? В конечном итоге, алгоритм решит сам, и, вероятно, примет тот набор данных, который лучше всего подходит для выполнения поставленной задачи, не обращая внимания на его происхождение. Это, как ни странно, и есть самое логичное развитие событий.

Вполне возможно, что будущие исследования будут сосредоточены не на поиске «новых» данных, а на разработке методов, позволяющих моделям «забывать» старые паттерны, выученные на устаревших датасетах. Или, что вероятнее, просто появится новая библиотека, обещающая «решить проблему коллапса», а через год выяснится, что всё работало, пока не обновили зависимости. Всё новое – это просто старое с худшей документацией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05535.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 15:21