AI modely se hroutí: Když umělá inteligence požírá sama sebe
Umělá inteligence prochází v současnosti závažnou krizí, která může ohrozit její budoucí vývoj. Nedávné zprávy odhalují znepokojivé známky degradace AI modelů, zejména v důsledku toho, že začínají konzumovat obsah generovaný jinými systémy umělé inteligence. Tento fenomén, známý jako "kolaps modelu", se stává významným problémem v celém AI průmyslu a jeho dopady mohou být dalekosáhlé.
Analýza
Podle nejnovějších analýz z 30. května 2025 se AI modely "hroutí ve švech a šílí z kanibalismu", protože stále častěji konzumují syntetická data vytvořená jinými AI systémy. Problém pramení z toho, že velké jazykové modely (LLM) jsou trénovány na webových datech, která obsahují AI-generovaný obsah publikovaný po vydání ChatGPT v roce 2022. Tento proces vytváří formu "nenápadného kanibalismu", který může způsobovat rostoucí technické problémy pro celý sektorem. Kolaps modelu vyplývá ze tří klíčových faktorů, které se navzájem posilují a vytváří nebezpečný cyklus degradace. Prvním faktorem je akumulace chyb - každá nová generace modelu zdědí a zesiluje nedostatky z předchozích verzí, což způsobuje, že výstupy se postupně vzdalují od původních datových vzorců. Druhým problémem je ztráta okrajových dat, kdy se vzácné události vymazávají z trénovacích dat, což nakonec vede k rozmazání celých konceptů. Třetím faktorem jsou zpětnovazební smyčky, které posilují úzké vzorce a vytváří opakující se text nebo předpojatá doporučení.
Co na to hlavní hráči
Společnost Aquant, která se zabývá vývojem AI technologií, problém výstižně shrnuje: "Jednoduše řečeno, když je AI trénována na svých vlastních výstupech, výsledky se mohou vzdalovat dále od reality." Toto shrnutí vystihuje podstatu problému, který ohrožuje základní principy fungování umělé inteligence a její schopnost poskytovat relevantní a přesné informace. Hlavní společnosti působící v oblasti AI, včetně Google, OpenAI a Anthropic, se pokusily tento problém řešit implementací technologie nazvané Retrieval-Augmented Generation (RAG). Tato technika propojuje velké jazykové modely s internetem a umožňuje jim vyhledávat informace v případech, kdy se setkají s výzvami, na které nemají odpovědi ve svých trénovacích datech. Přestože RAG přináší určité výhody, jako je snížení AI halucinací, zavádí také nové problémy, které mohou být stejně závažné.
Vznikají stále nové problémy
Studie společnosti Bloomberg Research odhalila, že 11 předních LLM využívajících RAG, včetně GPT-4o, Claude-3.5-Sonnet a Llama-3-8B, produkovalo problematické výsledky při testování s škodlivými výzvami. Tyto problémy zahrnovaly únik soukromých klientských dat, vytváření zavádějících tržních analýz a produkci předpojatých investičních rad. Tyto zjištění ukazují, že pokusy o řešení jednoho problému mohou vést k vytvoření nových, potenciálně ještě závažnějších komplikací. Problém kolapsu modelu se odehrává v kontextu rychle se vyvíjejícího AI prostředí, kde dochází k dramatickým změnám jak v technologické, tak ekonomické rovině. Náklady na využívání špičkových AI LLM se za posledních 18 měsíců propadly z 20 dolarů za milion tokenů na pouhých 0,07 dolaru za milion tokenů. Tento pokles nákladů o více než 280krát sice činí AI technologie dostupnějšími, současně však může přispívat k jejich rychlejšímu a méně kontrolovanému šíření. Paralelně s poklesem nákladů se zvyšuje počet škodlivých AI incidentů, který vzrostl o 56 procent za poslední rok. Tato statistika naznačuje, že rychlé rozšiřování AI technologií není doprovázeno odpovídajícím rozvojem bezpečnostních opatření a kontrolních mechanismů. Současně se zmenšují rozdíly ve výkonu mezi nejlepšími AI modely - rozdíl ve skóre mezi nejlepším a desátým nejlepším modelem klesl z 11,9 procenta na 5,4 procenta během jednoho roku.
Kritická chvíle ve vývoji AI
Globální konkurenční prostředí v oblasti AI také prochází významnou transformací. Čína rychle dohání americkou dominanci v této oblasti, přičemž rozdíl ve výkonu mezi nejlepšími americkými a čínskými modely se zúžil z 9,26 procenta v lednu 2024 na pouhé 1,70 procenta v únoru 2025. Toto sbližování ukazuje, že technologická převaha USA v oblasti AI není automaticky zaručena a že konkurenční tlaky mohou dále urychlovat nasazování potenciálně problematických technologií. Tyto vývojové trendy naznačují, že se AI průmysl nachází v kritickém bodě, kdy obavy o kvalitu a spolehlivost modelů rostou stejnou rychlostí, jakou se snižují náklady na jejich nasazení a urychluje se jejich adopce. Kombinace technických problémů souvisejících s kolapsem modelu, rostoucího počtu škodlivých incidentů a intenzivní globální konkurence vytváří komplexní výzvu, která vyžaduje koordinované úsilí celého průmyslu.
Budoucnost umělé inteligence tak závisí na schopnosti zpomalit vývoj, překonat současné technické překážky a najít způsoby, jak zabránit degradaci modelů při zachování jejich pokračujícího vývoje a zlepšování. Bez řešení problému kanibalismu AI a kolapsu modelu se celý sektor může ocitnout v situaci, kdy pokrok v technologiích bude omezen vlastními systémovými nedostatky.
