Все чаще пишете тексты с помощью нейросетей? Тогда у нас для вас плохие новости: каждый такой текст увеличивает долю ИИ-контента в интернете, а значит, и риск деградации самих моделей. Именно этот эффект исследователи из Оксфорда и Кембриджа описали в журнале Nature как коллапс языковых моделей.
Согласно научному определению, коллапс языковых моделей – это дегенеративный процесс, при котором новые поколения ИИ обучаются на данных, сгенерированных предыдущими моделями. Из-за этого обучающая выборка постепенно «загрязняется» синтетическим контентом, который содержит ошибки, искажения, некорректные формулировки. И сами модели все хуже отражают реальность, давая менее точные и более шаблонные ответы.
🔍 Как проявляется ИИ-коллапс
Это не резкий сбой, а постепенное ухудшение качества сгенерированного контента:
1. Ответы становятся предсказуемыми, повторяются одни и те же формулировки, исчезают специфические слова и термины.
2. ИИ «забывает» редкие, но ценные знания. Специализированные факты, детали, локальные особенности и нишевая экспертиза постепенно исчезают, потому что в синтетических данных доминируют усредненные паттерны.
3. Растет количество ошибок. Модель может звучать убедительно, но при этом опираться на искаженные представления, сгенерированные более ранними моделями.
🚩 В чем угроза для бизнеса
Сегодня генеративные модели массово используются для создания текстов: статей, обзоров, постов, карточек товаров. В результате в интернете становится больше однотипного контента, и пользователю сложнее различать источники: тексты звучат похоже, содержат схожие формулировки и часто не дают новой ценности.
В таких условиях контент хуже выполняет свою основную функцию – привлечение и удержание внимания.
Это может негативно влиять на бизнес:
• пользователям сложнее запомнить и выделить конкретный бренд;
• снижается вовлеченность: тексты чаще воспринимаются как вторичные;
• постепенно может снижаться доверие к материалам компаний, особенно, если в них проглядят фактические ошибки.
🆘 Что же делать?
Разработчики языковых моделей уже пытаются решить эту проблемы. Например, сокращая синтетические данные в обучении ИИ и увеличивая число проверенных источников, созданных человеческим умом. Однако полностью исключить сгенерированный контент из обучения на практике сложно – инструменты, которые могли бы его определять, пока далеки от идеала, хотя и активно развиваются.
Поэтому бизнесу важно не игнорировать риск и выстраивать более осознанный подход к работе с ИИ:
• Во-первых, стоит использовать нейросети как помощника, а не как источник готового контента. Оптимальная схема – сначала формулировать собственные мысли, прописывать опыт и фактуру, а затем использовать ИИ для структурирования и доработки.
• Во-вторых, важно усиливать контроль качества. Сгенерированные тексты требуют проверки, фактчекинга и редакторской доработки.
• В-третьих, нужно не гнаться за количеством материалов, а делать упор на качество: создавать уникальные тексты с авторским стилем, реальными кейсами и глубокой экспертизой. Именно такой контент сложнее всего «синтезировать», и он будет выделяться среди общего шума.
• И конечно, бизнесу стоит следить за развитием самой проблемы. Качество языковых моделей напрямую влияет на ИИ-инструменты, которые могут использоваться в рабочих процессах – от чат-ботов до аналитики. Если модели деградируют, ухудшается и качество работы этих инструментов.
***
Подписывайтесь на наш Telegram-канал – там вы найдете еще больше полезного контента для бизнеса.
А на сайте SoftAdvisor вас уже ждут обзоры популярных сервисов для бизнеса и мнения экспертов.