Cyberpediaod Brain
PLDEENESFRITNLPT

Dryf modeli i zanieczyszczenie internetu przez AI

Jak sztuczna inteligencja uczona na tekstach AI traci różnorodność i jak sprawdzić wygenerowaną treść, zanim użyje jej Pan/Pani w pracy.

W 30 sekund

Gdzie do tego dochodzi
W narzędziach generujących tekst i obrazy oraz w treściach internetowych, na których te narzędzia się uczą.
Co to zmienia dla Pana/Pani
Odpowiedź może wyglądać wiarygodnie, a być fałszywa, albo być tylko zubożałą wersją istniejącej treści.
Odruch
Proszę nie przejmować żadnego wygenerowanego tekstu, dopóki nie zostanie sprawdzony w wiarygodnym źródle, które Pan/Pani sam(a) otworzył(a).
Jeśli to już się stało
Proszę przeczytać dokument jeszcze raz, odnaleźć źródło każdego faktu, poprawić błędy i uprzedzić odbiorców, jeśli błąd został już rozesłany.

O co chodzi

Asystenci pisania tworzą teksty, które potem przejmują inne modele lub inni pracownicy. Gdy takie wygenerowane teksty służą do trenowania nowych modeli, badacze stwierdzili nieodwracalne wady. Zjawisko to nazwano „Model Collapse”, tutaj tłumaczone jako dryf modelu1.

Ta karta wyjaśnia mechanizm bez równań, a potem podaje proste nawyki: sprawdzanie informacji, weryfikację w innych źródłach, rozpoznawanie wątpliwych treści i zasadę, by nigdy nie przejmować wygenerowanego tekstu w niezmienionej postaci.

Pytania wprost

Czym jest dryf modelu?

To pogarszanie się modelu wytrenowanego na treściach stworzonych przez inne modele. Badacze stwierdzili, że użycie wygenerowanych treści do treningu powoduje nieodwracalne wady: „ogony” pierwotnego rozkładu, czyli rzadkie przypadki, znikają. Nazwali ten efekt „Model Collapse” i zaobserwowali go w autoenkoderach wariacyjnych, modelach mieszanin gaussowskich oraz dużych modelach językowych1.

Czy zjawisko dotyczy tylko tekstu?

Nie. Inny zespół badał generatywne modele obrazów w pętlach, w których każda generacja uczy się na wynikach poprzedniej. Bez dostatecznej ilości nowych danych rzeczywistych w każdej generacji jakość (precyzja) lub różnorodność (czułość) przyszłych modeli stopniowo maleje. Autorzy nazywają ten stan „Model Autophagy Disorder” (MAD), przez analogię do choroby szalonych krów3.

A modele językowe?

Badanie przyjęte na NAACL 2024 (Findings) zmierzyło różnorodność leksykalną, składniową i semantyczną po kolejnych dostrojeniach na tekście syntetycznym, w języku angielskim. Wskazuje ono na stały spadek różnorodności wyników w kolejnych iteracjach, szczególnie wyraźny w zadaniach wymagających kreatywności2.

Czy wygenerowany tekst może być fałszywy, choć narzędzie nie „kłamie”?

Tak. OWASP opisuje halucynację: model wypełnia luki statystycznymi regularnościami, nie rozumiejąc treści, i tworzy odpowiedzi, które wydają się trafne, lecz nie mają żadnych podstaw. Przyczyniają się do tego także uprzedzenia w danych treningowych i informacje niekompletne5.

Czy dane treningowe mogą zostać celowo zatrute?

Tak. OWASP nazywa zatruwaniem danych manipulowanie danymi do wstępnego treningu, dostrajania lub osadzeń w celu wprowadzenia luk, tylnych furtek lub uprzedzeń. Ryzyko jest wysokie przy zewnętrznych źródłach, które mogą zawierać treści niezweryfikowane lub złośliwe4.

1Jak to działa1 min

Model językowy uczy się na dużych ilościach tekstu zebranego w internecie. Jeśli rosnąca część tego tekstu pochodzi od modeli, kolejny model uczy się częściowo na kopiach. Autorzy pierwszego badania twierdzą, że to ryzyko trzeba traktować poważnie, jeśli chcemy nadal korzystać z treningu na danych zbieranych na dużą skalę w internecie. Dodają, że dane z rzeczywistych interakcji ludzi z systemami zyskają na wartości w miarę rozpowszechniania się wygenerowanych treści w danych zebranych w internecie1.

Druga praca ustala, że bez dostatecznej ilości nowych danych rzeczywistych w każdej generacji jakość lub różnorodność maleje3. Przejrzane strony nie podają, jaka część treści syntetycznych znajduje się obecnie w internecie, a ta karta nie podaje żadnej liczby.

2Co Pan/Pani robi1 min
  • Odpowiedź wygenerowaną proszę traktować jak szkic. OWASP wskazuje nadmierne zaufanie (overreliance): użytkownicy włączają błędne dane do ważnych decyzji bez dostatecznej weryfikacji5.
  • Proszę sprawdzać w wiarygodnych źródłach zewnętrznych. OWASP zaleca porównywanie wyników modelu z takimi źródłami oraz przewidzenie weryfikacji przez człowieka i sprawdzenia faktów w przypadku informacji wrażliwych5.
  • Proszę odnaleźć pochodzenie każdego faktu, liczby lub cytatu, zanim trafi do dokumentu. Jeśli nie znajdzie Pan/Pani żadnego źródła, proszę usunąć ten fakt.
  • Proszę sprawdzić, czy odwołanie istnieje, zanim zostanie użyte. OWASP przytacza przypadek, w którym ChatGPT zmyślił nieprawdziwe sprawy sądowe, z poważnymi skutkami przed sądem5.
  • W przypadku kodu proszę nie brać sugerowanej biblioteki bez kontroli. Asystenci proponują biblioteki zewnętrzne, które są niebezpieczne lub nie istnieją5.
  • Proszę rozpoznawać wątpliwe treści: tekst bez autora i źródła, twierdzenia bez poparcia, sprzeczności ze znanym Panu/Pani źródłem. Te kryteria to wskazówki zdroworozsądkowe tej karty, a nie metoda pochodząca ze źródeł.
  • Proszę oznaczać wygenerowaną treść, gdy ją Pan/Pani udostępnia. OWASP zaleca wyraźne oznaczanie treści generowanych przez AI i informowanie o granicach ich wiarygodności5.
3Pułapki1 min
  • Płynna odpowiedź to nie odpowiedź zweryfikowana: dezinformacja modelu wydaje się wiarygodna5.
  • Źródło, które przejmuje wygenerowany tekst, nie jest drugą opinią. Dwie strony mówiące to samo mogą pochodzić od tego samego modelu.
  • Same modele mogą pochodzić z zewnątrz. OWASP zauważa, że obecnie nie ma mocnej gwarancji co do pochodzenia publikowanych modeli: karty opisowe nie podają nic o ich pochodzeniu6.
  • Zatruty model może zachowywać się normalnie, dopóki wyzwalacz nie zmieni jego zachowania, co utrudnia wykrycie wady4.
  • Warunki korzystania z narzędzia mogą zezwalać na użycie Pana/Pani danych do treningu. OWASP wskazuje to ryzyko, gdy warunki i polityka prywatności są niejasne6. Proszę nie wpisywać informacji wrażliwych w narzędziu niezatwierdzonym przez firmę.
  • Błąd AI obciąża organizację nawet bez atakującego. OWASP przytacza chatbota Air Canada, którego błędne informacje dla podróżnych doprowadziły do zakłóceń i komplikacji prawnych, a przewoźnik został skutecznie pozwany5.

Od strony organizacji NIST proponuje przekrojowy profil dla generatywnej AI, uzupełnienie AI RMF 1.0, do dobrowolnego stosowania8. Wytyczne brytyjskiego NCSC, opublikowane 27 listopada 2023 roku, obejmują projektowanie, rozwój, wdrażanie i eksploatację systemów AI, w tym bezpieczeństwo łańcucha dostaw7.

4Przypadki z praktyki1 min

27 maja 2023: „przekleństwo rekurencji”

Ilia Shumailov i pięciu współautorów składa w arXiv artykuł, który pyta, co stanie się z przyszłymi modelami GPT, gdy duże modele językowe będą tworzyć znaczną część tekstu w sieci. Ich odpowiedź: wygenerowana treść użyta do treningu powoduje nieodwracalne wady. Pokazują, że efekt może wystąpić w kilku rodzinach modeli1.

4 lipca 2023: zaburzenie autofagii modeli

Sina Alemohammad, Richard G. Baraniuk i sześciu współautorów składa w arXiv analizę trzech rodzin pętli samopochłaniających na modelach obrazów. Ich wniosek: bez dostatecznej ilości nowych danych rzeczywistych precyzja lub różnorodność maleje z generacji na generację3.

16 listopada 2023: spadek różnorodności językowej

Yanzhu Guo i współautorzy składają w arXiv eksperymenty z rekurencyjnym dostrajaniem w języku angielskim. Różnorodność wyników spada z każdą iteracją, zwłaszcza w zadaniach twórczych2.

Karta

Identyfikator
CP-279
Skrzydło
4. Sztuczna inteligencja
Kompetencja Brain
Zrozumieć AI (understand_ai)
Odruch Brain
air-003
Schemat
G2 · Mit kontra rzeczywistość
Języki
de, en, es, fr, it, nl, pl, pt
Źródła
Źródła sprawdzone 3 listopada 2026: 8
ŹródłaŹródła: 8
  1. arXiv, „The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget”, 27 maja 2023. https://arxiv.org/abs/2305.17493 (dostęp 3 listopada 2026)
  2. arXiv, „The Curious Decline of Linguistic Diversity: Training Language Models on Synthetic Text”, 16 listopada 2023. https://arxiv.org/abs/2311.09807 (dostęp 3 listopada 2026)
  3. arXiv, „Self-Consuming Generative Models Go MAD”, 4 lipca 2023. https://arxiv.org/abs/2307.01850 (dostęp 3 listopada 2026)
  4. OWASP, „LLM04:2025 Data and Model Poisoning”. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm042025-data-and-model-poisoning/ (dostęp 3 listopada 2026)
  5. OWASP, „LLM09:2025 Misinformation”. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm092025-misinformation/ (dostęp 3 listopada 2026)
  6. OWASP, „LLM03:2025 Supply Chain”. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm032025-supply-chain/ (dostęp 3 listopada 2026)
  7. NCSC (Royaume-Uni), „Guidelines for secure AI system development”, 27 listopada 2023. https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development (dostęp 3 listopada 2026)
  8. NIST, „Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile”, 26 lipca 2024. https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence (dostęp 3 listopada 2026)

Zacytuj ten artykuł

Brain, „Dryf modeli i zanieczyszczenie internetu przez AI”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/dryf-modeli-zanieczyszczenie-sieci-tresci-syntetyczne/

BibTeX 
@misc{brain_cp279_pl_2026,
  author = {Brain},
  title = {Dryf modeli i zanieczyszczenie internetu przez AI},
  year = {2026},
  howpublished = {Cyberpedia},
  url = {https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/dryf-modeli-zanieczyszczenie-sieci-tresci-syntetyczne/},
  note = {CC BY 4.0}
}
Licencja CC BY 4.0