21.04.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект

Когда компании обучают ИИ на контенте, сгенерированном ИИ, производительность модели деградирует с каждым циклом. Расплата за эту ошибку уже наступает, отмечают опрошенные порталом InformationWeek эксперты. Современные модели искусственного интеллекта становятся жертвами опасной уязвимости: отравления данных. Но кризис отравления данных вызван не только хакерами или злоумышленниками — или даже в основном не ими. Он вызван самими организациями. По мере того, как предприятия стремятся внедрить ИИ во все рабочие процессы, они незаметно и быстро заполняют свои внутренние базы данных сгенерированными ИИ сводками, электронными письмами, кодом и отчетами. Когда синтетический контент попадает в конвейеры обучения, используемые для создания и тонкой настройки моделей ИИ следующего поколения, происходит отравление данных. Для многих организаций ИИ-трансформация, в которую они инвестировали, теперь активно подрывает их ИИ-будущее, на которое они рассчитывают. «Происходит следующее: соотношение сигнал-шум обваливается, — говорит Дэниел Кимбер, генеральный директор австралийского стартапа Brainfish AI, специализирующегося на создании агентов ИИ. — Исходные человеческие рассуждения, знания о частных случаях и тонкий институциональный контекст размываются синтетическим контентом, который уже представляет собой абстракцию чего-то реального. Когда вы обучаете или дорабатываете модель на этих данных, вы учитесь ее не на опыте, а на копии копии». Конечным результатом отравления данных является ... читать далее.