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AI反馈循环：当机器通过信任彼此的谎言来扩大自己的错误
随着企业越来越依赖人工智能（AI）来改善运营和客户体验，因此人们越来越关注。尽管AI已被证明是一种强大的工具，但它也带来了隐藏的风险：AI反馈循环。当对包括其他AI的输出的数据培训AI系统时，就会发生这种情况：AI反馈循环：当机器通过信任彼此的谎言来放大自己的错误时，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI随着企业越来越依赖人工智能（AI）来改善运营和客户体验，因此人们越来越关注。尽管AI已被证明是一种强大的工具，但它也带来了隐藏的风险：AI反馈循环。当对包括其他AI模型输出的数据培训AI系统时，就会发生这种情况。
人工智能（AI） AI反馈循环不幸的是，这些输出有时会包含错误，每次重复使用时会放大这些错误，从而产生一个随着时间的流逝而变得更糟的错误循环。此反馈循环的后果可能很严重，导致业务中断，对公司声誉的损害，甚至法律上的并发症，即使不当管理。
什么是AI反馈循环，它如何影响AI模型？
当一个AI系统的输出用作训练另一个AI系统的输入时，就会发生AI反馈回路。此过程在机器学习中很常见，在机器学习中，在大型数据集上培训模型以进行预测或产生结果。但是，当一种模型的输出被馈回另一个模型时，它会创建一个可以改善系统的循环，或者在某些情况下会引入新的缺陷。
例如，如果AI模型受到包括由另一个AI生成的内容的数据培训，则可以将第一个AI的任何错误（例如误解一个主题或提供错误的信息）作为第二个AI的培训数据的一部分传递。随着此过程的重复，这些错误可能会复杂化，从而导致系统的性能随着时间的推移而降低，并使识别和修复不准确的难度更大。
AI幻觉的现象
AI幻觉 过拟合反馈循环如何放大错误并影响现实世界业务
在电子商务中，依赖偏见或不完整数据的AI建议引擎最终可能会促进刻板印象或偏见的内容。这可以创建回声室，两极分化的观众并侵蚀客户信任，最终损害销售和品牌声誉。