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一个关键问题在于：当AI模型过于依赖合成数据时，它们可能会“崩溃”。它们会产生更多“幻觉”，编造看似合理可信但实际上并不存在的信息。而且，AI模型的质量和性能也会飞速下降，甚至无法使用。例如，某个AI模型生成的数据出现了一些拼写错误，利用这些充满了错误的数据训练其他模型，这些AI模型必定会“以讹传讹”，导致更大的错误。
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譬如，我们是否还能留有“慢信息”的消费习惯。当我们看到一则消息时，不要急于判定，而是花一些时间去思考，内容是否符合基本事实逻辑？是否有可靠的信源？是否可被多个独立信源交叉印证？或者仅仅只是暂缓分享速度，给事实以逐渐显露的机会。
841995蓝月亮论坛对于网友们的讨论，郑徐弘毅表示，“因为是用苏轼命名的，读起来又有点奇怪拗口，很多人调侃、喜欢或者不喜欢，肯定都是必然的。做生物分类学工作，或者相关的宏观生物学研究的朋友们，肯定都很理解。很多圈外的朋友们会感到困惑，可能一部分是因为不太了解物种命名的习惯。最常见的物种命名方式就是以发现地点、物种特征，以及人名命名。以人名命名的话，一般就是以做过重大贡献的前辈、给作者或研究帮助很大的亲友，或者新物种的采集者命名，算是一种‘致敬’。”
