По мнению к.п.н., доцента Кафедры математики и анализа данных Финансового университета Магомедова Рамазана Магомедовича, современные технологии искусственного интеллекта демонстрируют значительные успехи в разнообразных прикладных областях – от автоматической генерации текста до анализа изображений и прогнозирования поведения пользователей. Однако вместе с ростом возможностей нейросетей всё чаще поднимается вопрос об устойчивости и надёжности их обучения, особенно в условиях, когда в качестве источника данных используются не реальные примеры, а синтетически сгенерированные выборки. Недавние научные наблюдения показали, что при многократной генерации и повторном обучении на выходах других моделей может происходить ухудшение качества работы нейросети. Это явление, известное как деградация модели, выражается в утрате разнообразия данных, накоплении ошибок и снижении точности.

Современные нейросети обладают способностью быстро усваивать новые задачи, однако при этом они часто утрачивают ранее приобретённые знания. Это явление, получившее название катастрофическое забывание (catastrophic forgetting), представляет собой серьёзную проблему при обучении моделей в условиях постоянного поступления новых данных. Суть этого феномена заключается в том, что при переобучении на свежем наборе информации параметры модели адаптируются под новые паттерны, «забывая» то, что было выучено раньше. В итоге даже небольшое количество новых примеров способно привести к полной потере навыков, ранее успешно освоенных нейросетью.

Особенно остро эта проблема встаёт в контексте масштабных языковых моделей, таких как GPT. Например, GPT-2 включала 1,5 миллиарда параметров и обучалась на примерно 40 ГБ текстовых данных с 8 миллионов веб-страниц. Её преемница, GPT-3, значительно превзошла предшественницу, достигнув 175 миллиардов параметров при объёме обучающей выборки около 570 ГБ. GPT-4, по предварительным оценкам, обучалась уже на данных свыше 1 петабайта, включая более 1,76 триллиона параметров. Несмотря на столь внушительные объёмы, даже такие модели подвержены эффекту забывания при последовательном обучении, если в процессе не используются специальные методы защиты памяти.

Особенно остро эта проблема проявляется в системах, которые обучаются поэтапно, без доступа ко всем предыдущим данным одновременно. Например, если модель сначала обучалась различать изображения фруктов, а затем ей поручили классифицировать виды насекомых, то она вполне может «забыть», как выглядят яблоки и бананы. Это не баг реализации, а фундаментальное ограничение архитектуры, связанное с тем, как обновляются веса внутри нейросети: они меняются глобально, даже если обучение затрагивает лишь узкую область входных данных. Причины подобного поведения кроются в устройстве современных алгоритмов оптимизации. Градиентный спуск - основной механизм обучения - стремится минимизировать текущую ошибку на новых данных, не заботясь о сохранности старых знаний. Отсутствие памяти в явном виде и невозможность «отложить в сторону» критически важные параметры ведут к тому, что каждый новый опыт перекраивает внутреннюю структуру модели.

Нужно отметить, что в человеческом обучении подобная проблема встречается крайне редко. Люди способны накапливать знания, дополняя уже известное новым, не стирая предыдущие воспоминания при каждом новом опыте. В этом кроется одно из ключевых отличий между биологическим и искусственным интеллектом, и именно это отличие является вызовом для разработчиков систем непрерывного обучения.

Катастрофическое забывание препятствует созданию ИИ, способного к долгосрочной адаптации и развитию без полной «перезагрузки» на каждом этапе. В условиях стремительного увеличения объёма цифровой информации исследователи всё чаще обращаются к использованию синтетически сгенерированных данных, как к альтернативе дорогим и трудоёмким в сборе реальным датасетам. Однако практика показывает, что обучение моделей машинного интеллекта исключительно на таких источниках может привести к непредсказуемым последствиям. В частности, речь идёт о снижении вариативности выходных решений, потере обобщающей способности и, как следствие, деградации когнитивного уровня самой модели.

Парадокс заключается в том, что чем больше данных производит цифровая среда, тем выше вероятность того, что часть этой информации будет искусственно созданной. Очевидно, что значительная доля этих объёмов не является результатом человеческой деятельности, а формируется различными генеративными системами. Это включает тексты, изображения, видео и другие формы контента, созданные при помощи ИИ.

Главная угроза здесь – эффект накопленного искажённого «эхо-обучения», когда новая модель обучается на данных, произведённых предыдущими поколениями ИИ. В результате происходит то, что можно назвать обратной дистилляцией знаний: качество информации постепенно размывается, накапливаются смысловые шумы, а сами модели теряют способность к генерации оригинального и осмысленного результата. Это явление часто сопровождается снижением разнообразия в ответах, навязчивым повторением шаблонов и общим «схлопыванием» смысловых пространств.

В отличие от информации, порождённой человеческим интеллектом, зачастую непредсказуемой, контекстно нагруженной и стилистически неоднородной, синтетический контент имеет тенденцию к стандартизации. Если не вмешаться на уровне архитектуры или методологии обучения, модели, питающиеся такими данными, будут не развиваться, а скорее стагнировать, воспроизводя всё более ограниченный и упрощённый набор решений.

Проблема обучения на искусственно созданных данных – это не столько техническая сложность, сколько фундаментальный вопрос качества и происхождения знаний, на которых базируется будущее искусственного интеллекта. Развитие ИИ неизбежно столкнулось с двумя системными ограничениями: постепенной утратой ранее приобретённых навыков при последовательном обучении и снижением качества моделей при использовании синтетических обучающих данных. Эти две проблемы тесно переплетены, так как всё большее количество моделей тренируется именно на данных, сгенерированных предыдущими ИИ-системами. Из-за них возникает «коллапс модели» - процесс, при котором генерируемые данные загрязняют обучающий набор следующего поколения, поэтому модель начинает неправильно воспринимать реальность.

Для обеспечения долговременной памяти, адаптивности и устойчивости нейросетей к искажению знаний, разработан ряд подходов, охватывающих как архитектурные, так и алгоритмические решения. Одним из базовых и наиболее эффективных методов является воспроизведение опыта (experience replay), при котором часть предыдущих данных сохраняется либо реконструируется и встраивается в обучение на новых задачах. Это позволяет нейросети «вспоминать» ключевые элементы старых знаний.

В условиях, когда хранение всех исходных данных невозможно по этическим, правовым или техническим причинам, применяется методика генеративного воспроизведения. Суть её в том, что вместо запоминания конкретных примеров модель учится генерировать приближённые представления изученного материала. Это особенно полезно при работе с приватными или конфиденциальными данными, а также в системах, ориентированных на длительное автономное развитие без внешнего хранения.

Для минимизации конфликта между старыми и новыми знаниями применяется принцип структурной изоляции: модель разбивается на модули или включает набор агентов, каждый из которых решает ограниченный круг задач. Такой подход позволяет обновлять одни компоненты, не затрагивая остальные, тем самым избегая перезаписи уже усвоенной информации.

При работе с синтетическими данными ключевой задачей становится обеспечение достаточного разнообразия и правдоподобия информации. Методы эффективной адаптации, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation) или адаптеры, позволяют модифицировать лишь часть параметров модели при дообучении, что значительно снижает риск деградации. В комбинации с качественной генерацией данных это делает синтетические источники информации действительно ценными и надёжными. В совокупности эти методы позволяют не только противостоять «отупению» нейросетей и утрате памяти, но и адаптироваться к постоянно меняющимся условиям информационной среды. Интеграция повторного обучения, генеративных подходов, модульности и параметрической избирательности формирует основу для построения устойчивого искусственного интеллекта.

Таким образом, формирование устойчивых и интеллектуально честных ИИ-систем требует не только вычислительных мощностей, но и фундаментального переосмысления источников данных, стратегий обучения и архитектурных принципов. Будущее искусственного интеллекта – это не просто больше параметров, а больше осмысленности, адаптивности и памяти.