最新研究指出，仅使用AI生成数据训练大语言模型可能带来意想不到的后果。在研究中，研究人员发现，模型的性能可能会因为这种方式的训练而逐渐下降，这被称为“模型崩溃”。这一现象不仅限于大语言模型，还涉及到其他AI技术，如高斯混合模型和图片生成器。

对于人工智能（AI）大语言模型来说，通常给予的训练数据越多，模型就会越“聪明”。但英国《自然》杂志新发表的一项关于大模型的研究显示，如果只用AI生成的数据来训练大模型，会使模型性能下降、越练越“傻”。

英国牛津大学、剑桥大学等机构研究人员发现，如果在训练大模型时，只用AI生成的内容，会导致大模型出现不可逆的缺陷，逐渐忘记真实数据的分布，这被称为“模型崩溃”。

研究人员首先使用大语言模型创建类似维基百科词条的文本，然后利用这个内容来训练该模型的新版本，并反复使用前代模型生成的文本训练更新的版本。随着AI生成的信息“污染”训练集，模型的输出逐渐失去意义。在模型的第九次迭代中，它完成了一篇关于英国教堂塔楼的文章，其中一段文字却在讲述野兔尾巴的多种颜色。

研究发现，导致“模型崩溃”的重要原因是，由于模型只能从其训练数据中采样，一些在第一代数据中本就低频出现的词汇，在每次迭代后出现的频率变得更低，而一些常见词汇出现的频率则逐渐增加。

这种变化的结果就是，模型逐渐无法正确模拟真实世界的复杂性。随着时间推移，这种错误会在迭代中被层层累积、逐渐放大，最终导致“模型崩溃”。这有点像生物学中“近亲繁殖”会导致后代缺陷，如果不能保证基因库的多样性，最终会导致一个物种的崩溃。

研究人员还发现，由于训练数据被“污染”而导致“模型崩溃”的情况不止发生在大语言模型中，高斯混合模型、图片生成器等也可能出现类似情况。

不过，应对“模型崩溃”并非束手无策。研究人员发现，如果能在模型微调过程中保留10%左右的真实数据，崩溃就会发生得更缓慢。还可使用水印技术，将AI生成的数据与真实数据区分开来，这需要大型科技公司的协作。此外，在AI生成的文本重新进入数据池之前，可由人类先筛选过滤。

然而，研究人员也提出了几种有效的应对策略，包括在模型微调中保留真实数据、使用水印技术和人工筛选生成文本。这些措施有望减缓甚至避免“模型崩溃”带来的问题，为AI技术的持续发展提供更可靠的基础。