AI生成图像污染训练数据

这篇文章提出了一个关于AI生成的图像可能污染未来训练数据的有效担忧。核心问题是，与人类创建的内容无法区分的AI生成内容可能会被纳入训练数据，从而导致模型学习模仿AI生成内容的伪影和特征的反馈循环。这可能导致图像质量、独创性的下降，并可能引入偏差或不一致性。文章正确地指出了当前网络抓取实践中缺乏万无一失的策划，以及AI生成内容的数量不断增加。这个问题不仅限于图像，还扩展到文本、数据和音乐，突出了这个问题的更广泛影响。

• •AI生成的图像正在充斥互联网，并且通常与人类创建的内容无法区分。
• •当前的网页抓取实践可能无法有效地从训练数据集中过滤掉AI生成的内容。
• •这可能导致一个反馈循环，未来的AI模型学习模仿AI生成内容的特征。
• •这个问题不仅限于图像，还扩展到其他形式的AI生成内容，如文本、数据和音乐。