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生成的人工智能模型正在彻底改变数据创建，这意味着Internet上数据的未来格局将包含大量的合成数据海洋。此外，合成数据可能很快比对隐私敏感或数据筛选设置中的真实数据更可取。因此，将不可避免地对以前模型的合成数据进行部分培训。但是，没有先前的工作分析了培训生成模型对合成数据的影响。在这项工作中，我们使用最先进的生成体系结构首次展示合成数据的生成模型会导致合成数据质量恶化，传播伪像并指数降低合成多样性。此外，我们证明，将真实数据保留在未来模型的训练集中，不能完全消除训练生成模型对合成数据的有害影响。
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