⚠️ Poison Fountain: как изнутри пытаются «сломать» обучение ИИ
Группа сотрудников ИИ-компаний запустила проект Poison Fountain — они создают специально искажённые данные, чтобы ухудшать обучение нейросетей.
Как это работает:
— на сайтах публикуется контент с логическими ошибками и скрытыми искажениями
— ИИ-скрейперы собирают эти данные
— модели обучаются на «отравленном» датасете и теряют точность
Зачем:
— замедлить развитие ИИ
— снизить риски «слишком мощных» моделей
— этический протест против бесконтрольного обучения на данных интернета
Риски:
— падение качества будущих моделей
— рост недоверия к ИИ
— гонка между «очисткой данных» и их намеренной порчей
Вывод:
данные становятся полем войны, а качество обучения — ключевым конкурентным преимуществом.
🌠 Подписаться на Путеводная звезда
