El uso de conjuntos de datos generados por inteligencia artificial (IA) para entrenar futuras generaciones de modelos de aprendizaje automático puede contaminar sus resultados, un concepto conocido como ‘colapso del modelo’, según un artículo publicado en Nature. La investigación muestra que, en unas pocas generaciones, el contenido original se sustituye por tonterías sin relación, lo que demuestra la importancia de utilizar datos fiables para entrenar los modelos de IA.