Model Collapseは、AIモデルが生成した合成データを再帰的に学習に使い続けることで、モデルの出力分布が実データの多様性から徐々に離れ、性能・多様性が劣化していく現象です。大規模言語モデルの学習データにAI生成コンテンツが混入する問題と関連して議論されます。