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生成的人工智能（AI）技术和大型模型正在跨各种领域（例如图像，文本，语音和音乐）产生现实的输出。创建这些高级生成模型需要大量资源，尤其是大型和高质量的数据集。为了最大程度地减少培训费用，许多算法开发人员将模型本身创建的数据用作具有成本效益的培训解决方案。但是，并非所有的合成数据都有效地改善了模型的影响，因此需要在使用真实数据与合成数据的情况下保持战略平衡以优化结果。当前，实际和合成数据的先前控制的集成变得无法控制。在线合成数据的广泛和不受监管的传播导致数据集的污染
在AI自噬的注意事项上
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