Araştırmacılar, son zamanlarda yapay zeka alanında önemli bir soruna dikkat çekti. Sorun, yapay zeka modellerinin diğer yapay zeka modelleri tarafından üretilen içeriklerle eğitildiğinde ortaya çıkıyor ve bu fenomene "model çöküşü" deniliyor.

Model çöküşü, yapay zeka modelinin gerçek veri dağılımını unutmaya başlayıp, yerine yapay zeka tarafından üretilen içerikteki hatalardan ve önyargılardan öğrenmeye başladığında meydana geliyor. Bu da modelin performansının zamanla düşmesine, daha fazla hata yapmasına ve gerçekliği yanlış algılamasına neden oluyor. Bu durum özellikle endişe verici çünkü üretilen içeriğin kullanımı giderek yaygınlaşıyor. Örneğin, ChatGPT ve Stable Diffusion gibi yapay zeka araçları birçok şirket tarafından içerik üretmek ve yayınlamak için kullanılıyor. Bu modeller, yapay zeka ile üretilmiş verilerle eğitildiğinde, gerçek dünya verilerini tanıma ve onlardan öğrenme yeteneklerini kaybetmeye başlıyor. Bu da sonuç olarak yapay zeka modellerinin daha az doğru ve daha az güvenilir hale gelmesine yol açarak, birçok uygulamadaki kullanışlılığını olumsuz etkiliyor.

Bu sorunu keşfeden araştırmacılar, yapay zekayla üretilen içeriğin modellerin eğitiminde kullanılmasının geri dönüşü olmayan hatalara yol açabileceğini öne sürüyor. Bu sorunun, uzun vadeli öğrenme için ideal koşullar altında bile kaçınılmaz olduğunu vurguluyorlar.