牛津剑桥「投毒」AI失败9次登Nature封面，引爆学术圈激辩！AI训AI能否打破崩溃魔咒？

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原标题：牛津剑桥「投毒」AI失败9次登Nature封面，引爆学术圈激辩！AI训AI能否打破崩溃魔咒？
关键字：数据,模型,人类,研究者,误差
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新智元报道编辑：Aeneas 好困
【新智元导读】牛津剑桥的9次投毒导致模型崩溃的论文，已经遭到了诸多吐槽：这也能上Nature？学术圈则对此进行了进一步讨论，大家的观点殊途同归：合成数据被很多人视为灵丹妙药，但天下没有免费的午餐。AI时代，数据就是新的石油。全球人类数据逐渐枯竭的时代，合成数据是我们的未来吗？
最近Nature封面一篇论文引起的风波，让我们明白：重要的并不是「合成数据」，而是「正确使用合成数据」。
本周四，牛津、剑桥、帝国理工、多伦多大学等机构的一篇论文登上了Nature封面。
他们提出了AI的「近亲繁殖」问题，即如果在训练中不加区别地只用AI产生的内容，就会发生模型崩溃。
不过，让人没想到的是，论文一经刊出便引发了AI社区的大量讨论。一些人认为，问题的核心不在「合成数据」上，而是在「数据质量」上。
即使全部用的是人工数据，如果质量太差，那结果一样也是「垃圾进垃圾出」。甚至，有人觉得研究者故意采用了与实际操作不匹配的方法，实际上是在「哗众取宠」。
对此，马毅教授表示，如今我们已经走进了缺少科学思想和方法的时代——
许多研究，不过都是重新发现一些科学常识。
如何避免模

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