Nature jurnalida chop etilgan yaqinda o‘tkazilgan tadqiqot shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellekt tomonidan yaratilgan ma’lumotlar to‘plamidan foydalangan holda sun’iy intellekt modellarini o‘rgatish "ma’lumotlarning qulashiga" olib kelishi mumkin. Shunday qilib, avlod natijalari bir necha avlodlar davomida tobora ma’nosiz bo‘lib qoladi.

Google DeepMind va Oksford tomonidan olib borilgan tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, sun’iy intellekt modellari "ta’lim to‘plamlarida kamroq tarqalgan ma’lumotlar nuqtalarini" e’tiborsiz qoldiradi, bu esa "kelajakdagi modellarni ularning natijalari bo‘yicha o‘qitishda rekursiv xatolarga" olib keladi.

Dyuk universitetidan Emili Venger bu hodisani tasvir yaratish yordamida tasvirlab berdi. Itlarning tasvirlarini yaratish vazifasi yuklangan sun’iy intellekt modeli oltin retriyeverlar kabi keng tarqalgan zotlarni haddan tashqari ko‘rsatishi va noyob zotlarni e’tiborsiz qoldirishi mumkin. Agar keyingi modellar ushbu noxolis natijalar bo‘yicha o‘qitilsa, muammo yanada yomonlashadi, bu oxir-oqibat boshqa zotlarni "unutib", faqat oltin retriyeverlarni tan oladigan modelni yaratishga olib keladi.