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牛津劍橋「投毒」AI失敗9次登Nature封面,引爆學術圈激辯!AI訓AI能否打破崩潰魔咒?

AIGC動態1年前 (2024)發布 新智元
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牛津劍橋「投毒」AI失敗9次登Nature封面,引爆學術圈激辯!AI訓AI能否打破崩潰魔咒?

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原標題:牛津劍橋「投毒」AI失敗9次登Nature封面,引爆學術圈激辯!AI訓AI能否打破崩潰魔咒?
關鍵字:數據,模型,人類,研究者,誤差
文章來源:新智元
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新智元報道編輯:Aeneas 好困
【新智元導讀】牛津劍橋的9次投毒導致模型崩潰的論文,已經遭到了諸多吐槽:這也能上Nature?學術圈則對此進行了進一步討論,大家的觀點殊途同歸:合成數據被很多人視為靈丹妙藥,但天下沒有免費的午餐。AI時代,數據就是新的石油。全球人類數據逐漸枯竭的時代,合成數據是我們的未來嗎?
最近Nature封面一篇論文引起的,讓我們明白:重要的并不是「合成數據」,而是「正確使用合成數據」。
本周四,牛津、劍橋、帝國理工、多倫多大學等機構的一篇論文登上了Nature封面。
他們提出了AI的「近親繁殖」問題,即如果在訓練中不加區別地只用AI產生的內容,就會發生模型崩潰。
不過,讓人沒想到的是,論文一經刊出便引發了AI社區的大量討論。一些人認為,問題的核心不在「合成數據」上,而是在「數據質量」上。
即使全部用的是人工數據,如果質量太差,那結果一樣也是「垃圾進垃圾出」。甚至,有人覺得研究者故意采用了與實際操作不匹配的方法,實際上是在「嘩眾取寵」。
對此,馬毅教授表示,如今我們已經走進了缺少科學思想和方法的時代——
許多研究,不過都是重新發現一些科學常識。
如何避免模


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