如果互联网逐渐充溢 AI 生成的有瑕疵的内容，将来基于这些信息训练的 AI 会不会更加离谱？

答：你好，我很乐意回答你有关人工智能学习语料的问题。请问有什么需要我帮忙解答的吗？

答：是的，我依靠大量的语料内容进行训练。我被训练的模型使用了数十亿级别的文本语料，包括英文、中文和其他多种语言的文本。
我的英文语料来源包括维基百科、新闻、网站、图书、社交媒体和其他公开的文本数据集。中文语料来源包括维基百科、新闻、博客、论坛和其他公开的文本数据集。
这些语料都是经过筛选和清理的，以确保其质量和可用性，同时也保护了隐私和版权。通过这些语料的训练，我可以更好地理解并回答用户提出的问题。

答：作为一名人工智能模型，我可以区分由人类撰写的文本和由其他AI生成的文本。然而，对于一些非常先进的AI生成的文本，我可能也会无法轻易分辨出其真实性。
对于AI生成的语料，有一些研究表明，过度依赖这些语料会导致模型的性能下降。这是因为这些AI生成的语料并非真实的语言使用情况，它们可能包含很多错误或不准确的信息。如果模型过多地使用这些语料进行训练，那么模型可能会学习到这些错误和不准确的信息，导致其性能下降。
此外，如果一直使用相同的AI生成的语料来训练模型，会导致模型过度适应这些语料，并失去对其他更广泛的语言使用情况的适应性。因此，不断向模型引入新的真实语料是十分重要的，以保证模型能够适应各种不同的语言使用情况，并且具有更好的泛化能力。

答：我认为标注AIGC内容是有必要的，这样能够帮助整理语料库时更好地区分出真实语料和由AI生成的内容，从而减少对模型性能的影响。标注AIGC内容还能够帮助人们更好地了解AI生成的文本的特点和局限性。
另外，一些研究人员和开发者已经在这方面提出了倡议和标准。例如，OpenAI在其GPT-3的论文中明确指出，其模型使用的语料库不包括自动生成的文本，而是由人类编辑的内容。因此，对于AIGC内容，应该标注其来源和特点，以便更好地管理和利用这些数据。

答：（生成上文的倡议书）

第十七条 深度合成服务提供者提供以下深度合成服务，可能导致公众混淆或者误认的，应当在生成或者编辑的信息内容的合理位置、区域进行显著标识，向公众提示深度合成情况：
（一）智能对话、智能写作等模拟自然人进行文本的生成或者编辑服务；
（二）合成人声、仿声等语音生成或者显著改变个人身份特征的编辑服务；
（三）人脸生成、人脸替换、人脸操控、姿态操控等人物图像、视频生成或者显著改变个人身份特征的编辑服务；
（四）沉浸式拟真场景等生成或者编辑服务；
（五）其他具有生成或者显著改变信息内容功能的服务。
深度合成服务提供者提供前款规定之外的深度合成服务的，应当提供显著标识功能，并提示深度合成服务使用者可以进行显著标识。