中新网北京7月27日电 (记者 孙自法)国际学术期刊《自然》最新发表一篇计算机科学论文指出，用人工智能(AI)生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”。

　　该研究显示，原始内容会在AI数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。

　　生成式AI工具越来越受欢迎，如大语言模型等，这类工具主要用人类生成的输入进行训练。不过，随着这些AI模型在互联网不断壮大，计算机生成内容可能会以递归循环的形式被用于训练其他AI模型或其自身。

　　随后，论文作者还研究了AI模型会如何应对主要用人工智能生成的训练数据集。他们发现，给模型输入AI生成 的数据会减弱今后几代模型的学习能力，最终导致模型崩溃。他们测试的几乎所有递归训练语言模型都容易出现重复短语。比如，一个用中世纪建筑文本作为原始输入的测试到第九代的输出已经是一串野兔的名字

轰隆隆——

那块地砖上的图案是一个盒子的图案，世界之盒。

这个世界上没有摩斯密码，蓝月人也就无从知道了。所以，他现在只需要将电码变成能量波就行了。

夏雷沉默了一下才说道：“因为你身上的那个古老的血脉与它有关系，只有具备了那个血脉的人才能搭建星门。”

巨大的骷髅挥刀，一刀砍过了夏雷的脖子，可夏雷的脑袋并没有掉落在地上。用AI数据训练AI效果怎样？国际最新研究称可能最终导致崩溃夏雷叹了一口气，“哎，只点火不灭火，女人都爱玩这个游戏吗？马上就要结婚了，她们逃什么呢？”