LLMs treinados em dados gerados por IA podem degradar, perdendo qualidade e diversidade. Como uma fotocópia de fotocópia.
Modelos que aprendem com seu próprio conteúdo gerado entram num ciclo vicioso, amplificando vieses e imprecisões.
Pode frear o avanço, reduzir confiança em apps e afetar decisões críticas. Essencial para pesquisa e produtos.
A falta de diversidade e a replicação de erros em dados sintéticos diluem a riqueza do treinamento original.
Curadoria humana, novas arquiteturas e hibridização são cruciais para garantir um futuro sustentável para a IA.
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