这个实验从7月5日开始，持续了整整一个月，直到。八月。没有人透露该AI账户的身份。学术界也受到人工智能的影响人工智能生成的内容日益增长的影响力远远超出了屏幕，这种微妙的入侵正在悄然影响着学术领域。年初，西安交通大学的一篇论文因使用人工智能生成的插图而被撤稿。在第二篇论文所附的图中，小腿和手臂的骨头数量显然是错误的。这只是人工智能渗透到学术领域的冰山一角。在 Google Scholar 中搜索“自我上次知识更新以来”或“我无法访问实时数据”。
大量借助AI产生 印度手机号码列表 的作品。科学家们迫于在完成作业和论文成为常态，代写论文也成为“人工智能”。人工智能训练的恶性循环人工智能模型的准确性高度依赖于其训练数据的质量。 “垃圾输入，垃圾输出”这句话起源于计算机科学的早期。特别是对于数据分析和人工智能，这一原则强调了一个基本思想：输出的质量与输入的质量密切相关。人工智能生成的内容已经激增，但这些内容并不是凭空产生的，而是基于人类创建的大量数据进行训练的。
但这个过程有一个潜在的缺点，因为人工智能生成的内容会反馈到互联网，最终成为未来人工智能模型训练数据的一部分。正如喂养奶牛会引发疯牛病一样，用人工智能生成的大量数据来训练它同样具有破坏性。这是一个自我消耗的过程，导致结果质量越来越低。在 Google I/O 大会上，Google 展示了一种人工智能，可以简要总结某人未读的电子邮件，随后展示了生成新电子邮件进行回复的能力。不难得出结论，收件人将使用人工智能来阅读这些电子邮件，并生成新的人工智能回复，供其他人也使用人工智能来阅读它们。