劍橋研究：2026 年人類資料將被 LLM 學習殆盡，AI 恐因「哈布斯堡現象」崩壞
在生成式 AI 時代，OpenAI、Google、Anthropic 等巨頭的模型幾乎吃盡全網公開資料。但根據牛津大學與多所機構的研究顯示，到 2026 至 2028 年，人類能提供給 AI 的高品質公開資料即將耗盡。當網路被 AI 生成內容淹沒，新模型勢必得用 AI 產生的資料訓練自己。這個自我參照的過程，正如同AI 的近親通婚。
2026 年人類產生的資料，將被 AI 學習殆盡
牛津大學、劍橋大學與多所研究機構於 2024 年 4 月發表的論文 〈The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget〉揭露這個現象。
他們發現：當生成式模型反覆使用自己產生的資料進行訓練時，即使在理想條件下，模型也會逐漸遺忘現實，最終陷入退化。研究團隊以語言模型、變分自動編碼器 (VAE) 與高斯混合模型 (GMM) 等多種架構實驗後指出，每一次再訓練都像影印機重印影本：細節逐漸消失，罕見事件最先被遺忘。過幾代後，模型只剩下平均值與主流樣貌，最終變得平庸、單一、甚至錯誤。
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此過程就像一場由模型自己發動的資料中毒 (self-poisoning)。最終的結果，是模型不再理解語言與現實，輸出變成重複的胡言亂語。
史丹佛論文：真實資料持續參與，AI 就不會崩壞
然而，2024 年 4 月史丹佛大學與 Constellation 團隊發表的論文 〈Is Model Collapse Inevitable? Breaking the Curse of Recursion by Accumulating Real and Synthetic Data〉，帶來了更樂觀的答案。他們重現了牛津團隊的實驗，但提出新的訓練策略：讓資料累積而非替換。也就是說，新一代 AI 不丟棄舊的人類資料，而是持續疊加、融合人類與 AI 生成的內容。
結果顯示若每次訓練都以新合成資料取代舊資料，模型表現會線性惡化。但若保留原始資料並持續累積，模型誤差會逐漸趨於穩定，甚至停止惡化。他們在語言模型 (GPT-2、Llama 2)、影像生成 (VAE)、以及分子生成 (Diffusion model) 上反覆驗證，皆得到一致結論：只要真實資料仍持續參與，AI 就不會崩壞。
研究者在理論上也證明：當資料累積時，模型誤差的上限是有限的，不會無限膨脹。這意味著 AI 的「近親通婚」不是命中注定，只要我們不切斷與人類真實資料的連結。
AI 也有哈布斯堡現象，自我參照迴圈如同近親通婚
曾任 Google 軟體工程師的 iKala 創辦人程世嘉，用人類歷史上知名的哈布斯堡家族來形容這一現象。歐洲歷史上知名的哈布斯堡王朝，為了維護血統純正，用近親聯姻的方式將財富、權力鎖在家族內部。結果就是出現知名的「哈布斯堡下巴」，但這只是遺傳問題的冰山一角。各種遺傳疾病、癲癇、智力缺陷甚至高夭折率都是哈布斯堡家族的詛咒，末代國王卡洛斯二世因此身患多種疾病，終身無後。
程世嘉用更具體的案例來解釋，原本是一幅充滿了細節、甚至有小瑕疵的風景畫。畫家風格、細節、筆觸、瑕疵等其實就代表基因多樣性。第一次影印時，AI 生成影本 (合成數據)。這時影本 99.9% 接近原版。但是，AI 是一個模型，它會從中取平均值，平滑處理瑕疵 (代表罕見知識)，並稍微強化最常見的特徵 (主流觀點)。下一代從中學習，又取平均值，這就是自我參照迴圈。
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