Учёные предупреждают: рост ИИ может привести к глобальному «коллапсу знаний»

The Guardian отмечает, что современные ИИ-модели обучаются преимущественно на англоязычных и западных источниках, игнорируя огромные пласты традиционных знаний, особенно в странах Азии, Африки и Латинской Америки.

Из 7 000 живых языков мира около 97% считаются «низкоресурсными» с точки зрения технологий: они почти отсутствуют в крупнейших датасетах, а многие представляют лишь сотые доли процента общего объема данных.

Ученые называют это системной проблемой: культурные традиции, устные практики, локальная экология, аграрные знания и медицинские подходы — все, что веками передавалось вне текстов — фактически исчезает из цифрового пространства, а значит, и из ИИ-моделей, которые становятся основным способом получения информации для миллионов людей.

Эффект усиливается тем, что новые модели обучаются все больше на данных, которые сами же ИИ и генерируют, создавая замкнутую петлю. Исследователи называют это «обрушением знаний»: редкие, локальные и малотиражные системы понимания мира постепенно вытесняются повторением одного и того же доминирующего набора идей.

Эксперты предупреждают, что последствия могут быть глобальными: от утраты традиционных экологических и архитектурных практик до ошибок в системах рекомендаций для фермеров или врачей. «Мы рискуем построить будущее, в котором ИИ будет все более уверен в своих ответах, но все менее связан с реальностью и разнообразием человеческого опыта», — отмечают исследователи.

Специалисты подчеркивают: проблему невозможно решить простым добавлением большего количества данных. Она требует переосмысления того, как создаются и валидируются знания, чьи голоса считаются авторитетными и какие системы знаний признаются «достойными» попадания в цифровое пространство.