该研究提出了一种新的方法来识别训练图像中最具影响力的图像，并生成新的图像。通过模拟反学习合成图像，并增加训练损失，找出具有显著损失偏差的训练图像，并标记为有影响力的图像。与重新训练的方法相比，该方法具有优势。

作者通过将自己在网络世界留下的痕迹训练出了一个聊天机器人，并将聊天和文章两个模型进行融合得到更好的效果。作者认为重新训练模型可以得到更靠近个体的模型，数字克隆在线聊天已经部署并加了保护。作者认为积极的产出更多的数据可以获得更接近自己的数字拷贝。