Sekrety sztucznej inteligencji: model collapse, czyli czego AI uczy się na błędach

Angielskie słowo collapse – oznaczające „zawalenie się”, „zapadnięcie” czy „załamanie” – stało się inspiracją do nazwania zjawiska dotyczącego sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence, AI). Model collapse opisuje sytuację, w której model AI z każdym kolejnym „pokoleniem” traci różnorodność, subtelność i zdolność do radzenia sobie z rzadkimi lub nietypowymi przypadkami, oddalając się od rzeczywistych danych. Czy można temu zapobiec?

Gdy AI zaczyna patrzeć tylko na siebie

Sztuczna inteligencja uczy się świata, patrząc na dane: teksty, obrazy, nagrania, programy. Początkowo są to głównie materiały tworzone przez ludzi – artykuły, książki, zdjęcia, filmy, kody źródłowe. Z czasem jednak w obiegu pojawia się coraz więcej treści generowanych przez same modele AI, czyli tzw. dane syntetyczne. Te sztucznie wytworzone informacje zaczynają mieszać się z prawdziwymi danymi i trafiają do kolejnych zestawów treningowych.

Jeśli ten proces pozostaje bez kontroli, model nowszej generacji przestaje uczyć się głównie na świecie widzianym oczami ludzi, a zaczyna uczyć się na świecie „przefiltrowanym” przez poprzednie modele. Efekt? Odpowiedzi stają się coraz bardziej przewidywalne.

Czym dokładnie jest model collapse?

Pod hasłem model collapse kryje się proces, w którym generatywna sztuczna inteligencja – np. model tworzący tekst czy obrazy – z każdą kolejną generacją staje się coraz uboższa, jeśli karmimy ją głównie treściami wygenerowanymi przez nią samą lub inne modele. Model zaczyna „wierzyć” w statystyczny obraz świata, który sam stworzył, a nie w bogactwo prawdziwych danych.

Badania opublikowane w 2024 r. w czasopiśmie „Nature” pokazały, że gdy do zbiorów treningowych stopniowo trafia coraz więcej danych syntetycznych, modele tracą szczególnie te fragmenty wiedzy, które dotyczą zjawisk rzadkich, nietypowych. Jeżeli AI uczy się głównie na swoich własnych, mocno „uśrednionych” odpowiedziach, pomijając wyjątki, niestandardowe problemy, niszowe informacje, przestaje takie rzadkie sytuacje rozumieć i odtwarzać. Przy takim podejściu degeneracja jest w zasadzie nieunikniona.

Jak dochodzi do załamania modelu?

Mechanizm prowadzący do modelu collapse można opisać jako pewien cykl. Najpierw powstaje model wytrenowany na bogatych danych, dostarczonych przez człowieka. Taki model generuje ogromne ilości treści: odpowiedzi na pytania, streszczenia, fikcję literacką, kod, zdjęcia czy ilustracje. Te treści krążą po internecie, są kopiowane, publikowane, czasem przerabiane.

Gdy przychodzi czas na trenowanie następnej generacji modelu, badacze sięgają po duże zbiory danych z sieci. W tych danych są nadal teksty i obrazy tworzone przez ludzi, ale coraz większą część stanowią materiały powstałe przy udziale AI. Model nowej generacji zaczyna więc uczyć się na mieszance: trochę realnego świata, trochę świata wygenerowanego. W kolejnym kroku historia się powtarza – nowy model produkuje jeszcze więcej treści, które znów trafiają do sieci, a później do zbiorów treningowych kolejnych modeli.

Wczesny i późny model collapse

Badania teoretyczne i eksperymenty pokazują, że jeśli udział danych syntetycznych rośnie z generacji na generację i nie jest świadomie kontrolowany, modele zaczynają tracić zdolność odtwarzania rzadkich zjawisk. Najpierw znikają subtelności, niuanse, skrajne przypadki. Na pierwszy rzut oka wszystko działa poprawnie: model odpowiada płynnie, język jest poprawny, obrazki ładne. Tymczasem w ukryciu model stopniowo zawęża swoje wyobrażenie o tym, co jest „normalne”. To właśnie ten etap wielu badaczy określa jako wczesny model collapse.

Jeśli proces się powtarza i kolejne generacje modeli trenowane są głównie na mieszankach zdominowanych przez dane syntetyczne, zjawisko załamania pogłębia się. Wraz ze spadkiem różnorodności model zaczyna generować odpowiedzi, które są do siebie bardzo podobne, i trudniej mu uchwycić coś naprawdę nowego czy nietypowego. Jego wewnętrzny rozkład odpowiedzi stopniowo oddala się od rozkładu pierwotnych danych tworzonych przez ludzi. Ten późny etap modelu collapse można porównać do sytuacji, gdy z bardzo dużego słownika zostaje nam już właściwie tylko kilka najczęściej używanych słów.

Jak naukowcy to badają i jak można temu zapobiec?

Aby zrozumieć model collapse, badacze tworzą uproszczone modele matematyczne, w których można dokładnie policzyć, co dzieje się z rozkładem danych przy kolejnych etapach uczenia na syntetycznych przykładach. W takich pracach śledzi się, jak zmienia się udział rzadkich elementów w danych i jak to przekłada się na jakość kolejnych modeli. Wyniki są dość jednoznaczne: jeśli w którymś momencie przechodzimy na naukę wyłącznie z danych syntetycznych, collapse staje się kwestią czasu.

Z drugiej strony te same analizy pokazują, że nie jest to zjawisko nieuchronne. Kluczowe jest pilnowanie proporcji między danymi prawdziwymi a syntetycznymi. Jeżeli każda nowa generacja modelu ma zapewniony dostęp do świeżych danych wytworzonych przez człowieka, zaś dane wygenerowane są traktowane jako dodatek, a nie główne źródło wiedzy, ryzyko załamania znacząco maleje. W praktyce oznacza to potrzebę świadomej polityki danych: oznaczania treści wygenerowanych przez AI, filtrowania ich na etapie budowania zbiorów treningowych oraz monitorowania, jak zmienia się różnorodność odpowiedzi modeli w kolejnych wersjach.

Coraz częściej w instytucjach pracujących nad dużymi modelami prowadzi się więc regularne testy jakości. Sprawdza się, jak model radzi sobie z typowymi zadaniami, ale też z sytuacjami nietypowymi, niszowymi, specjalistycznymi. Analizuje się, czy nowa wersja naprawdę lepiej rozumie świat, czy tylko brzmi bardziej przekonująco. To rodzaj „badań okresowych” dla AI, które mają wychwycić wczesne oznaki modelu collapse, zanim problem stanie się poważny i trudny do odwrócenia.

Co to oznacza dla nas – użytkowników AI?

Choć model collapse brzmi jak problem z laboratoriów, dotyczy każdego, kto korzysta z narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji. Jeśli kolejne generacje modeli będą zbyt mocno polegać na danych syntetycznych, możemy otrzymywać odpowiedzi coraz bardziej uśrednione i podobne do siebie. Kreatywne pomysły, nietypowe perspektywy i precyzyjne podejście do trudnych, rzadkich tematów mogą być stopniowo wypierane przez „bezpieczne” schematy.

To dodatkowy powód, by traktować AI jako wsparcie, a nie jako jedyne źródło prawdy. Korzystając z modeli językowych czy generatorów obrazów, warto pamiętać, że ich wiedza zawsze jest odbiciem danych, na których zostały nauczone – a te dane same mogą być mieszanką treści ludzkich i syntetycznych. Krytyczne myślenie i sięganie do oryginalnych źródeł pozostają niezbędne, nawet w świecie coraz bardziej zaawansowanej sztucznej inteligencji.

Źródła:

Gomstyn A., Jonker A., „What is model collapse?”, artykuł na stronie ibm.com [online, dostęp dn. 9.03.2026].

Norkiewicz J, Uszyński M., (2025), „AI w społeczeństwie treści: model upadek”, artykuł na stronie newsletter.horyzont.ai [online, dostęp dn. 9.03.2026].

Rijo L., (2024), „Study finds ai language models degrade when trained on synthetic data”,  artykuł na stronie ppc.land [online, dostęp dn. 9.03.2026].

Shumailov I., Shumaylov Z., Zhao Y. i in., (2024) „AI models collapse when trained on recursively generated data”, „Nature” 631 , s. 755–759 [online, dostęp dn. 9.03.2026].