La interacción entre modelos de inteligencia artificial generativa e internet puede tener efectos indeseados y abren una línea de investigación de alto interés tanto a nivel teórico como por sus potenciales implicaciones en la sociedad. La inteligencia artificial generativa, capaz de crear contenidos originales a partir de datos existentes, está experimentando un éxito espectacular. Millones de personas se valen de ella para generar imágenes, texto o música. En los próximos años, de seguir la tendencia, el contenido producido de este modo puede llegar a ser mayoritario en internet. Esto plantea una situación problemática, ya que las herramientas de inteligencia artificial generativa se entrenan en muchos casos con grandes conjuntos de datos extraídos de internet. Por tanto, en breve, modelos como el popular ChatGPT estarán adiestrando sus nuevas versiones con datos creados por las anteriores que pueden contener errores. un equipo de investigadores de diferentes instituciones entre los que figura Pedro Reviriego, profesor titular de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT). En un estudio titulado Towards Understanding the Interplay of Generative Artificial Intelligence and the Internet, han explorado el efecto de la mencionada retroalimentación en modelos sencillos de inteligencia artificial para la generación de imágenes, como Stable Diffusion o DALL-E. Su conclusión es que, a medida que nuevas versiones trabajan con datos generados por las precedentes, la calidad y la diversidad de las imágenes obtenidas se reduce de manera drástica.