此篇文章先把讀者熟悉的「AI 末日敘事」拉回現實，指出我們之所以容易把人工智慧想成會自我複製、最終毀滅人類的怪物，很大一部分是被科幻作品與產業話術共同塑形。文章以近年企業領袖與研究者高喊「存亡風險」為例，提醒這種恐懼本身也可能成為商業炒作的一環，彷彿只要強大到讓權威人士憂心末日，就必然強大到能賺大錢。然而文章隨即用一連串具體而嘲諷的例子降溫，說明現有模型連基本常識與感知都常出包：畫不好手、數不清物件、能把荒謬建議講得煞有其事。與其沉迷於「奧創」或「天網」式幻想，文章更在意已經發生、而且更平凡的風險，例如誤導資訊、騷擾與垃圾內容的擴散，以及不理解限制的人把模型輸出當權威依據。鋪陳到這裡，此篇文章拋出一個反轉：真正合理且迫切的「存亡風險」，未必是 AI 消滅人類，而是 AI 可能在資料生態裡把自己訓練到退化。
文章的核心概念是「模型崩塌」，並引用 Shumailov 等人與 Alemohammad 等人的研究來支撐：當你用 AI 生成的資料去訓練 AI，訓練出的模型再去生成更多資料，接著用那些資料訓練下一代，如此多代循環，模型表現會客觀變差，就像「複印品再複印」越來越糊。此篇文章特別借用統計學的老話「所有模型都是錯的，但有些是有用的」來強調，模型本來就是近似，輸出不可能保證正確；因此「用近似去訓練近似」會讓誤差累積成結構性退化。更棘手的是，文章指出就算在訓練下一代時混入一些原始真實資料，也只能減緩而無法根除崩塌，除非持續引入足夠多「新的、之前未見過的真實世界資料」。但現實偏偏相反：網路上人類創作內容相對比例正在下降，AI 生成文字與圖像暴增，而可靠自動偵測 AI 內容的方法又不被看好。此篇文章還把時間軸拉長，提醒「污染」其實早已開始，例如多年來大量低品質機器翻譯已經滲入網路文本，甚至可能讓模型把直譯怪詞當成道地用語，進一步扭曲語言分佈，讓「資料用盡」不只是未來式。
在建立「多用 AI 輸出訓練通常不利」的主張後，此篇文章沒有停在悲觀，而是細分出兩個重要例外與產業現實：合成數據與模型蒸餾。此篇文章說明「合成數據」並非單純拿垃圾餵模型，而是為了補足自然資料裡稀缺的情境，特別用來對抗偏見與覆蓋不足的案例；像「doctor」提示詞容易生成偏向白人男性的圖像，背後反映的其實是訓練資料的偏差，因此用生成式工具刻意補齊女性、年輕人與不同族群的醫師影像，可能讓模型在某些標準下更符合期待，但也可能因人為扭動分佈帶來副作用。文章接著談「模型蒸餾」，強調學生模型不會超越教師模型，但可以用更小的成本達到接近表現，讓速度、記憶體與耗電更可控，並把焦點從「越大越好」轉向「在可負擔的條件下把能力做對」。在結尾段落，文章用帶刺的幽默說明：如果模型崩塌無解，或許我們反而訓練不出能毀滅人類的超級智能，但對 AI 產業來說卻不妙，因為「更多資料」這條路可能撞上天花板，迫使整個領域改變方法與商業重心。此篇文章最後以 Jina AI 的做法作為落點，描述他們如何在 Common Crawl 與整理資料、合成數據之間取捨，如何用合成句子對改善否定與極性等嵌入問題，以及如何用蒸餾做出更省資源仍具競爭力的模型，並以「不保留用戶資料訓練、可整合雲端與內部部署」呼應其對實務與治理的承諾。
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