インターネット上にAIが生成した膨大な記事、画像、コードが爆発的に拡散する中、AI研究者の間で深刻な懸念が浮上しています。それが「データ汚染（Data Pollution）」と「モデル崩壊（Model Collapse）」です。
AIが自ら生成した低品質な合成データを再帰的に学習し続けると、モデルの出力の多様性が失われ、最終的に性能が不可逆的に退行するという仮説の信憑性を検証します。
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