Kunstmatige intelligentie (AI) speelt een steeds grotere rol in ons dagelijks leven en maakt veel taken eenvoudiger. Tools zoals ChatGPT zijn enorm populair, maar AI loopt in de toekomst mogelijk tegen een groot probleem aan: model collapse. Dit fenomeen ontstaat wanneer AI-modellen getraind worden op data die door andere AI-systemen is gegenereerd, wat kan leiden tot een vicieuze cirkel van steeds lagere kwaliteit en minder betrouwbare resultaten.
AI-modellen worden getraind op enorme hoeveelheden data, zoals teksten en afbeeldingen, om patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Deze data komt vaak van het internet, maar hoogwaardige data raakt op. Dit probleem wordt versterkt doordat een groot deel van beschikbare data al van lage kwaliteit is of door AI is gemaakt. Wanneer modellen steeds vaker hun eigen gegenereerde data hergebruiken, verliezen ze hun vermogen om complexe en accurate informatie te produceren. Het gevolg is dat modellen fouten gaan maken die niet eenvoudig te corrigeren zijn. Dit kan uiteindelijk leiden tot een volledige instorting van het model.
Model collapse brengt serieuze risico’s met zich mee. Niet alleen kunnen bedrijven verkeerde beslissingen nemen door onbetrouwbare resultaten, maar ook kunnen vooroordelen en misrepresentaties in datasets worden versterkt, met negatieve gevolgen voor minderheden en andere kwetsbare groepen. Daarnaast kan de groeiende afhankelijkheid van AI-modellen ertoe leiden dat informatie op het internet minder betrouwbaar wordt.
Om dit te voorkomen, is het cruciaal dat AI toegang houdt tot door mensen gemaakte, kwalitatieve data. Dit kan door data die nu ontoegankelijk is, te ontsluiten en bestaande AI-data te evalueren op kwaliteit. Met de juiste maatregelen kan AI blijven bijdragen aan innovatie, zonder dat model collapse een onoverkomelijk obstakel wordt.