Вот в чем дело с ИИ — если кормить его собственным выводом достаточно долго, все идет под откос. Каждое новое поколение становится все более запутанным, искажения накапливаются, и в итоге у вас получается модель, которая в основном бесполезна.

Так как же разорвать этот цикл? Держать людей в цепочке. Это основная идея: человеческие рецензенты становятся опорой каждой итерации обучения, а не второстепенным элементом. Когда вы связываете развитие модели с реальным человеческим суждением, а не позволяете алгоритмам глотать собственный хвост, вы фактически поддерживаете качество.

Распределенные системы, работающие таким образом? Вот где становится интересно. Вы не сосредоточены вокруг одной слепой зоны, и не заперты в ожидании, пока ИИ постепенно отравит сам себя. Вместо этого у вас есть сетевой подход, который остается основанным на реальном человеческом контроле.