Alex Lisle

人工智能生成的菜单因模型训练面临“千篇一律”问题

生成式人工智能模型正在生成餐馆菜单，其风格统一、过于完美，令顾客觉得倒胃口。这种“千篇一律”的问题源于人工智能模型在现有、通常是同质化的数据集上进行训练，导致输出模仿一种狭窄、令人愉悦的风格。专家认为，这种融合——人工智能生成的内容可能会反馈到训练数据中——有损未来人工智能输出的质量和原创性，创造出“洛夫克拉夫特式的食物恐怖”或过于流畅、通用的图像。