AI可以幫我們做的事情越來越多，尤其AI更能作畫、作詞、生成圖片、音樂，無所不能的人工智慧讓不少人擔心自己的職業會不會被取代。但最近有一項研究指出，當網路上出現越來越多「AI創作」的作品時，他們會漸漸吐出「無意義」的內容，最終導致模型崩潰。
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模型崩潰（Model collapse）指的是：若用AI生成的資料繼續訓練人造智慧，他們最終有可能產生沒有意義的內容。根據《自然》期刊的其中一篇論文，Google DeepMind 和牛津大學的研究人員發現，AI模型會出現網路上最常見的內容，到最後這些模型無法分辨出這些資料的差別，最終會陷入無限循環，陷入崩潰。
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在實驗中，團隊丟「世紀建築」資料給第一代的AI模型，結果在不出第十代的模型中，AI生成的資料已經在討論各種大野兔的種類，離一開始餵養的資料越來越遠。其他還有很多篇資料也發現，若是丟「花」的圖片資料給AI模型，到最後就會只剩下葉子的綠色，根本看不出花的形狀跟顏色；在鳥的圖片中也有類似的情形。生成的結果持續退化。
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杜克大學電機和資訊工程助理教授艾蜜莉‧溫格（Emily Wenger）解釋，由於AI只會抓取「最常見」的資料，例如以狗為例，AI模型只會抓最常見的黃金獵犬，然後資料就會過度呈現黃金獵犬的圖片，最後變成一團黃色的東西（模型崩潰）。這對AI來說這不是件好事，因為許多AI模型都是依靠網路資料進行訓練。
專家們認為，這種結果反而證明了人類生成的材料有多珍貴。雖然AI有著先天、快速產出的優勢，但最後有可能產出單一、充滿偏見的資料。
