Ловушка синтетических данных: почему тренировать ИИ на текстах ИИ — это путь в никуда

В погоне за большими данными компании начали скармливать своим моделям контент, сгенерированный другими моделями. Это называется «модельный коллапс» (model collapse), и это тикающая бомба. Когда ИИ учится на ИИ, он начинает терять связь с реальным распределением данных. Он усиливает свои же галлюцинации, сглаживает редкие, но важные паттерны и становится предсказуемо стереотипным. В финтехе или медицине, где важна точность, это недопустимо. Качество данных (data quality) в 2026 году важнее их объема (data quantity). Лучше иметь 10 000 вручную размеченных, экспертных примеров, чем 10 миллионов токенов мусора из веб-скрейпинга.