Az AI-képgenerátorok körüli egyik legfontosabb kérdés, hogy egy elkészült kép visszavezethető-e azokra az alkotásokra, amelyeken a modellt betanították és az MIT mesterséges intelligenciát kutató laboratóriuma szerint nagy adathalmazok esetében előfordulhat, hogy erre nincs egyértelmű válasz.
Zheng Dai és David Gifford az "attribúciós hanyatlásnak" hívja ezt, ami hangzatosan csak annyit jelent, hogy a tanításra szánt adatok mennyiségének növekedésével egy-egy konkrét adat kimutatható hatása fokozatosan csökken.
...