Lo definiscono come un processo degenerativo in cui i contenuti generati finiscono per inquinare i dataset delle prossime generazioni di modelli, che, addestrati con dati inquinati, avranno una percezione sbagliata della realtà . In sostanza, se le informazioni a cui queste AI attingono sono quelli prodotte dalle stesse AI, potrebbe verificarsi un processo di degenerazione dei risultati.
La risposta a questa domanda può variare a seconda del contesto e degli obiettivi dell'IA o del motore di ricerca in questione. Tuttavia, di solito, i motori di ricerca e le intelligenze artificiali cercano di fornire risultati basati sulla rilevanza e sull'affidabilità delle fonti. Nel caso specifico menzionato, se abbiamo 100 fonti che dicono "nero" e 50 che dicono "bianco", un motore di ricerca o un'altra forma di intelligenza artificiale potrebbe utilizzare algoritmi per valutare la credibilità di ciascuna fonte. Ad esempio, potrebbe attribuire maggiore peso alle fonti che sono storicamente più affidabili, hanno una reputazione positiva o sono riconosciute come esperti nel campo. Tuttavia, è importante notare che la determinazione della verità non è sempre chiara cut, e ci possono essere sfumature e opinioni diverse. Alcuni algoritmi di IA potrebbero anche cercare di bilanciare la rappresentazione delle diverse prospettive, cercando di evitare il predominio di un'unica narrativa. In generale, la fiducia nelle fonti e la valutazione dell'affidabilità sono complesse e possono essere influenzate da diversi fattori, inclusi i criteri di valutazione incorporati nell'algoritmo dell'IA e le preferenze degli utenti.