《阿呆与阿瓜》

如果您觉得像 OpenAI 的 ChatGPT 这类人工智能平台好像比从前更蠢了，您不是独一份儿。

在给《计算机世界》写的一篇措辞激烈的评论专栏文章里，作家史蒂文·沃恩 - 尼科尔斯（Steven Vaughan-Nichols）表示，他注意到所有主要的公开可用的人工智能模型——想想像 ChatGPT 和 Claude 这样的知名旗舰产品——都不如以前的版本好用。

“事实上，很多时候，最终结果让人闹心，而且错得离谱，”他写道。“更糟的是，它错得毫无章法。要是我能指望它的答案处于中等水平，还算准确的话，我也能对付对付。可我没法指望。”

在他所标记的一篇 《商业内幕》 文章里，在 OpenAI 开发者论坛上发帖的用户也留意到，在 GPT 的最新版本 于去年发布 后，准确性大幅降低。

“对我而言，经历了所有那些大肆宣传之后，这着实让人有些失望，” 一位用户在今年 6 月写道。

模范公民

模范公民

毋庸置疑，事情本不该是这样的。软件的新版本通常应该比它们所取代的版本更好。那么质量下降的背后原因是什么呢？

一种可能性是，这些人工智能从来都没有看上去那么强大——要记住，它们的训练数据是来自像 Reddit 和 Twitter 这类的地方——但我们却对它们能够运行这一情况感到惊叹。

但在沃恩 - 尼科尔斯看来，另一个可能的原因是，人工智能现在除了获取社交媒体上的那些无用信息外，还在获取人工智能生成的信息，这正在不知不觉地使其能力受到削弱。

沃恩 - 尼科尔斯指的是“模型崩溃”的想法，这是一种当人工智能模型接收人工智能生成的数据时就会变差的现象，随着互联网上从图像到文本的人工智能生成的糟粕越来越多，这种现象 变得越来越普遍。

“我们发现，在训练过程中对模型生成的内容不加甄别地使用，会致使最终的模型产生不可逆转的缺陷，其中原始内容分布的尾部会消失不见，”上个月发表的一篇《自然》论文写道。

随着人类世界高质量内容的逐渐耗尽，这将成为一个日益严重的问题，一些专家估计这一情况将于 2026 年出现。

当然，我们也有可能重新认识到人类从事的那些无价且无可取代的工作的价值——但我们并不抱太大希望。

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