AI 搜索“毒化”現實：模型崩潰隱憂，從神器到“垃圾輸出”快訊
AI 模型崩潰（model collapse）現象正在顯現，AI 搜索反饋的硬數據（如市場份額或財務數據等），報道稱以 Perplexity 為代表的 AI 搜索工具雖然表現要優于谷歌等傳統搜索引擎。
5 月 29 日消息，科技媒體 theregister 昨日（5 月 28 日）發布博文，報道稱以 Perplexity 為代表的 AI 搜索工具雖然表現要優于谷歌等傳統搜索引擎，但在不斷地版本更迭后，搜索結果質量不升反降，AI 模型崩潰（model collapse）現象正在顯現。
該媒體指出以 Perplexity 為代表的 AI 搜索工具曾被視為傳統搜索引擎的強力替代品，其搜索結果一度比谷歌更精準。
不過近期不少用戶發現，AI 搜索反饋的硬數據（如市場份額或財務數據等），并未來自權威的美國證券交易委員會（SEC）要求的 10-K 年度報告，常常引用不可靠來源。用戶若不明確指定數據來源，得到的結果往往令人費解。
援引博文介紹，這種問題并非 Perplexity 獨有，主流 AI 搜索機器人均存在類似“可疑”結果的現象。
該媒體認為 AI 搜索質量下降的根源，在于“模型崩潰”（model collapse），即 AI 系統因依賴自身輸出訓練，導致準確性、多樣性和可靠性逐步喪失。錯誤累積、稀有數據（tail data）丟失以及反饋循環是三大主因。
錯誤累積讓每一代模型繼承并放大前代的缺陷；稀有數據丟失使罕見事件和概念逐漸模糊；反饋循環則強化狹窄模式，輸出重復或偏見內容。
為提升 AI 表現，檢索增強生成（RAG）技術被廣泛應用，讓大型語言模型（LLMs）從外部數據庫提取信息，減少“幻覺”（hallucination）現象。
然而，彭博社研究發現，即便采用 RAG，包括 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 等 11 個領先模型在處理 5000 多個有害提示時，仍會輸出錯誤結果。更糟糕的是，RAG 增加了泄露客戶隱私數據、生成誤導性市場分析及偏見投資建議的風險。
AI 模型崩潰的后果正在加速顯現。用戶和企業為追求效率，傾向于依賴 AI 生成內容，而非投入人力創作高質量內容。從學生作業到偽造科研論文，甚至虛構小說，AI 的“垃圾輸入、垃圾輸出”（Garbage In / Garbage Out，GIGO）現象無處不在。（故淵）
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