Проблема «мусорного» обучения: как ИИ-контент размывает границы с человеческим и влияет на качество данных

Автор поднимает вопрос о том, что по мере роста качества генеративных моделей их вывод становится неотличим от человеческого, что приводит к массовому заполнению интернета ИИ-контентом. Это создает риск для будущих итераций моделей: если обучающие выборки будут состоять преимущественно из сгенерированных текстов, а не оригинальных человеческих работ, качество и репрезентативность данных могут деградировать.