Inteligența Artificială se autodevorează

Publicul și IA se droghează separat, dar halucinează împreună

Adică ăștia înăbușe revolte populare cu Internetul, dar nu pot controla titlurile-sperietoare despre IA din toate media aservite?! Haida, bre!

Toate titlurile senzaționaliste și catastrofice despre IA nu sunt altceva decât publicitate mascată pentru o noua bulă financiară cum au mai fost și vor mai fi, căci n-am învățat nimic din bula dot-com, de exemplu. Se atrag investiții de la miliardari analfabeți funcțional si stiințific, dar și de la guverne, care adminstrează banii nostri. Si când minciuna gogonată e pe cale să nu mai poata fi cosmetizată, tot echipajul părăsește Titanicul pe furiș, lăsând populimea să se ducă la fund.

În afară de viteza de calcul, scumpă, de altfel, IA nu aduce mai nimic nou pe piată. Succesul are la bază, ca de obicei, doi piloni principali: vrăjeala de PR șmecheră + ambalaje colorate.

Ce nu discută nimeni, însă:
În ultimii ani, degradarea produsului bate dezvoltarea.

Efectul „Internetului Mort” și Auto-Consumul Inteligenței Artificiale: O Criză de Conținut și Logică

Autoportret de IA

Ce este „Internetul Mort”?

Termenul „Internet Mort” desemnează o teorie emergentă conform căreia o proporție semnificativă din conținutul online actual nu mai este generat de oameni reali, ci de inteligențe artificiale, boți sau algoritmi automatizați. Această dinamică produce o formă de auto-canonizare digitală în care AI-urile nu doar contribuie la conținutul online, dar încep să îl și consume, reciclând și amplificând erori și informații distorsionate.

Fenomenul ridică îngrijorări serioase cu privire la calitatea, veridicitatea și diversitatea epistemică a informației care stă la baza modelelor de limbaj și sistemelor AI. În loc să reflecte realitatea umană și complexitatea cunoașterii, AI-urile pot ajunge să reflecte doar propriile distorsiuni — o formă de incest cognitiv digital.

Cum duce Internetul Mort la „consangvinizarea” AI-urilor

Surse din ce în ce mai artificiale

Pe măsură ce rețelele sociale și motoarele de căutare prioritizează conținutul generat automat (pentru SEO, engagement sau costuri reduse), **AI-urile antrenate pe date web recente consumă tot mai puține idei originale de la oameni** și tot mai multe replici, sumarizări și reconstrucții.

> Exemple: articole de „știri” generate de AI, comentarii automate pe forumuri, recenzii fabricate, clipuri deepfake etc.

Cicluri de feedback deformant

AI-urile mari (LLM) sunt adesea re-antrenate pe date provenite chiar din răspunsurile lor anterioare. Dacă aceste date sunt deja derivate din conținut generat automat, atunci se produce o buclă de auto-replicare a erorilor unde erorile inițiale devin parte a „adevărului” învățat ulterior.

Fenomenul „halucinației” AI explicat

„Halucinațiile” AI — cazuri în care AI-urile oferă informații false cu încredere aparentă — pot fi înțelese ca manifestări ale auto-consumului. În lipsa datelor autentice, AI-urile improvizează, umplând golurile cu inferențe bazate pe material preexistent corupt sau artificial.

Consecințe și avertismente

• Eroziunea realității: Dacă AI-urile domină informația online și alte AI-uri sunt antrenate pe această bază, se produce o spirală descendentă de „realitate simulată”.

• Probleme de cercetare: Modelele AI devin din ce în ce mai puțin utile pentru cercetare, jurnalism sau educație, deoarece își pierd legătura cu sursele umane autentice.

• Necesitatea datelor curate: Este vital ca modelele AI să fie antrenate pe date verificate, umane, diverse și contextualizate, nu doar pe zgomotul digital al unui web tot mai artificializat.

---

Resurse:

* Edwards, B. (2023). *AI Is Now a Misinformation Machine*. Ars Technica.

* Shulman, S. (2022). *The Dead Internet Theory Isn’t Just a Conspiracy Anymore*. WIRED.

* Marcus, G. & Davis, E. (2020). *Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust*.

* Vincent, J. (2023). *How LLMs Go Wrong*. The Verge.

* Internet Archive & Common Crawl Dataset Analysis (2022–2024).