Il collasso del modello descrive come i modelli di IA possano peggiorare se vengono addestrati più volte su testi o immagini prodotti da altre IA.
Esempio
Un modello di immagini che vede solo immagini di IA produce, dopo alcune generazioni, immagini sempre più uniformi.
Per esperti
Uno studio su Nature (2024) ha mostrato che i contenuti rari scompaiono nel corso delle generazioni quando i dati reali vengono sostituiti da quelli sintetici. Mescolare dati reali prodotti da persone attenua l’effetto. Per questo acquista valore poter dimostrare l’origine dei dati di addestramento.
