Генеративний ШІ швидко впадає у «творчу кризу» — що показало нове дослідження

21:06, 15 лютого 2026
telegram sharing button
facebook sharing button
viber sharing button
twitter sharing button
whatsapp sharing button
Науковці дійшли висновку, що штучний інтелект без нових даних швидко починає створювати шаблонний контент.
Генеративний ШІ швидко впадає у «творчу кризу» — що показало нове дослідження
Слідкуйте за актуальними новинами у соцмережах SUD.UA

Генеративний штучний інтелект поступово починає відтворювати все більш шаблонний і передбачуваний контент. Якщо системи довго працюють автономно — без нових даних і без участі людини — вони «замикаються» на власних результатах і втрачають різноманітність. Таких висновків дійшла міжнародна група дослідників, передає Futurism.

Експерти попереджають, що це може призвести до явища, яке вони називають «культурною стагнацією».

У чому проблема

Сучасні генеративні моделі навчаються на величезних масивах людського контенту — текстах, зображеннях, відео. Але дедалі більше матеріалів в інтернеті створюють самі алгоритми.

Постає логічне питання: що буде, якщо ШІ почне навчатися переважно на контенті, який створив інший ШІ?

Попередні дослідження вже показували, що в такому випадку системи починають «пережовувати» власні копії. У результаті відповіді стають більш поверхневими, менш точними і все більш схожими одна на одну.

Експеримент із «візуальною ліфтовою музикою»

У новому дослідженні вчені з’єднали генератор зображень із системою, що описує зображення словами, і змусили їх працювати по колу: створювати новий контент на основі попереднього результату. Нових даних не додавали. Модель не перенавчали.

Через певний час система почала генерувати дуже загальні, «стерильні» картинки — без яскравих деталей і без оригінальності. Дослідники назвали це «візуальною ліфтовою музикою» — щось фонове, нейтральне і без емоцій.

Професор комп’ютерних наук Університету Ратгерса Ахмед Елгаммал зазначив: деградація відбулася не через помилку в навчанні, а просто через повторюване використання.

Чому це важливо

Проблема не лише технічна. Якщо алгоритми дедалі більше наповнюватимуть інтернет власним контентом, то майбутні моделі навчатимуться вже не на людських творах, а на алгоритмічних копіях.

Це може призвести до ефекту «усереднення» культури — коли все стає знайомим, безпечним і схожим між собою.

Додатковий ризик полягає в тому, що алгоритми рекомендацій уже зараз просувають контент, який відповідає популярним шаблонам. Незвичні або експериментальні роботи можуть просто губитися в потоці стандартних рішень.

Чи можна це зупинити

Дослідники вважають, що повністю автономний ШІ без участі людини — це шлях до одноманітності.

На їхню думку, майбутні системи потрібно проєктувати так, щоб вони не прагнули лише до «середнього» результату. Алгоритми мають стимулювати новизну й відхилення від шаблонів.

Інакше генеративний штучний інтелект ризикує не збагачувати культуру, а поступово спрощувати її.

Підписуйтесь на наш Telegram-канал t.me/sudua та на Google Новини SUD.UA, а також на наш VIBER, сторінку у Facebook та в Instagram, щоб бути в курсі найважливіших подій.

XX з’їзд суддів України – онлайн-трансляція – день перший