導讀 生成式 AI 普及，使網路充斥 AI 產生內容，日後 AI 模型開發也可能用到 AI 產生內容訓練。不過研究發現，圖像模型如果採「自給自足」，效果會越來越差。 史丹佛大學和萊斯大學研究員最近，生成式...
生成式 AI 普及，使網路充斥 AI 產生內容，日後 AI 模型開發也可能用到 AI 產生內容訓練。不過研究發現，圖像模型如果採「自給自足」，效果會越來越差。
史丹佛大學和萊斯大學研究員最近，生成式 AI 模型訓練需使用「新鮮的真實資料」，否則效果會越來越差，還將這狀況取名為「模型自噬障礙」，每版本進化時如果沒有足夠新鮮資料，一定會出錯。
重複用 AI 產圖訓練模型，雖然可保留大概形狀，但有不少肉眼可見瑕疵，人臉也越來越不像人。就研究結果看來，如果要繼續開發 AI 模型，仍需真人照片或人類畫的作品，才能使產生內容維持正常。但若日後有新技術能解決問題，訓練模型時不再需要真實／人類資料庫，也不太令人意外。
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標題：以 AI 產圖回頭訓練 AI 效果差，還是需有原創內容
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