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      【人工智能】AI垃圾正在席卷互聯網,而且這種情況將長期存在

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      引言人工智能工具比以往任何時候都更加強大,但它們也導致互聯網充斥著低質量內容。


      短短三年時間,生成式人工智能就從硅谷邊緣的新奇事物變成了家喻戶曉的概念。

      這項技術的廣泛應用也帶來了沉重的代價——而且這不僅僅體現在數據中心和能源賬單上。雖然公眾輿論不像資本支出那樣容易衡量,但韋氏詞典將“slop”(垃圾食品)評為2025年度詞匯這一事實表明,人工智能已經偏離了時代潮流。

      想知道為什么人工智能會落得個“劣質產品”的名聲,你只需瀏覽一下網頁。人工智能生成的文章、照片、視頻、電商商品信息和Spotify SPOT藝人推薦,都是劣質產品的典型例子:它們是由人工智能工具批量生產的低質量、低成本媒體,在互聯網上泛濫成災。

      Anthropic 產品設計主管 Joel Lewenstein 認為,AI 垃圾是“通用內容、無差異化內容——它追求的是數量和被動消費,而不是其他任何東西”。

      據市場研究公司 Graphite 稱,到 2024 年 11 月,互聯網上人工智能生成的文章數量超過了人類撰寫的文章數量。

      有時會有一些蛛絲馬跡,例如高度重復的短語(包括經典的“不僅僅是X,還有Y”)或帶有標志性黃色色調的圖像。然而,隨著人工智能模型的不斷改進,識別這些差異變得越來越困難。

      “這就像人工智能垃圾食品,”萊文斯坦補充道。“它占據了空間,但實際上并沒有增加任何實質內容。”

      01

      斜坡的興起

      到目前為止,人工智能似乎陷入了一個危險的悖論:工具的功能越強大,產生的垃圾海嘯就越猛烈。

      據研究公司Graphite稱,到2024年11月,互聯網上人工智能生成的文章數量超過了人類撰寫的文章數量。今年涌現出一些突破性的圖像和視頻模型,例如OpenAI的Sora和ChatGPT Images,以及谷歌Gemini 的Nano Banana。此外,有傳言稱,Meta Platforms (META)將于2026年發布一款名為“Mango”的全新圖像和視頻模型。

      視覺媒體生成技術的進步尤其令人矚目。這項技術已基本克服了以往在文本和手指渲染方面的難題,并因此獲得了廣泛的普及。例如,Nano Banana 的 Gemini 應用在今年 9 月就登上了蘋果美國App Store 的榜首。

      人工智能操作系統Decidr的創始人保羅·陳告訴MarketWatch,如今,那些寫作或藝術能力不強的人也能使用各種工具來輔助創作。但對許多人來說,只需敲擊幾下鍵盤就能生成海量媒體內容的能力,已經使創作過程本身商品化,并可能最終摧毀數百萬人的生計。

      人工智能防偽檢測平臺Copyleaks的首席執行官阿隆·亞明告訴MarketWatch,這些工具也使得虛假信息的傳播和欺詐行為更容易發生,從而侵蝕了數字生態系統中的社會信任。他表示,當人工智能能夠生成逼真的圖片和文字時,“眼見為實”的道理就不再適用。

      隨著人工智能生成的內容變得越來越便宜、越來越豐富,喬治城大學市場營銷學教授叢子薇預計,人類創作的內容將會退居幕后,被昂貴的付費墻所阻隔。

      Yamin 和 Chan 都認為,所有這些因素都可能導致我們周圍的 AI 垃圾越來越多。

      喬治城大學市場營銷學教授叢子薇認為,人工智能正在將互聯網一分為二。隨著人工智能生成的內容變得越來越便宜、越來越豐富,她預計人類創作的內容將會退居幕后,被高昂的付費墻所阻隔。

      叢先生告訴MarketWatch,人類主導的手工藝品仍然會有需求,“但在人工智能時代,人類創造的成本變得如此之高”,以至于它將被降格到一個非常小的高端市場。

      02

      后斜坡世界

      除了讓互聯網充斥著商品化的內容之外,技術樂觀主義者還擔心人工智能的低劣產品已經使人工智能在合法生產用途上的應用蒙上了污名。

      人工智能有潛力加速藥物研發、實現個性化教育并驅動機器人——這些突破性進展有望極大地改善人們的生活,并創造數萬億美元的經濟價值。

      Anthropic 的 Lewenstein 告訴 MarketWatch:“如果人們接觸到大量他們認為是 AI 垃圾的東西,他們就會把這些東西與 AI 聯系起來,這將對 AI 可以產生的所有積極成果造成損害和誤導。”

      聲譽損害似乎顯而易見:Anthropic 最近進行的一項調查發現,雖然 86% 的專業人士認為人工智能提高了他們的工作效率,但 69% 的人表示在使用人工智能時感到社會污名。

      然而,這種阻力和負面情緒在技術生命周期中并不罕見。畢竟,Chan表示,人工智能生成的擬人化動物視頻和不實的聊天機器人回復并非人工智能的最終目標。相反,它們只是創新過程早期階段的征兆。

      Chan 告訴 MarketWatch,二十多年前他剛進入科技界時,互聯網的出現也曾遭到類似的負面反應。

      人工智能操作系統 Decidr 的創始人 Paul Chan 回憶說,互聯網泡沫時期誕生的一些網站被認為是粗制濫造的。

      “人們開始對‘互聯網’這個詞或任何與互聯網相關的東西感到厭倦,而股市當時也一片牛市,”陳先生說道,并將當時的情況與現在進行了比較。他表示,當時一些在互聯網泡沫時期誕生的網站被認為是粗制濫造的。

      陳補充道:“最初,出版僅限于那些精通技術的人,因為制作網頁真的很難。”隨著互聯網的普及,出版變得更加容易,越來越多的人可以在博客、論壇以及最終的社交媒體上發布任何他們想發布的內容。

      陳和萊文斯坦樂觀地認為,人工智能的益處終將戰勝人們對其粗制濫造的負面看法。陳認為,隨著更多切實可行的應用案例進入主流,它們將取代目前充斥著的大量低效垃圾內容。他指出,充分發揮這項技術的經濟價值需要時間,這與互聯網在全球范圍內長達數十年的普及歷程如出一轍。

      萊文斯坦認為,人工智能的真正價值在于增強而非自動化人類能力。他鼓勵用戶將這項技術視為動態的副駕駛,用于完成從調試代碼到規劃假期等各種任務。

      然而,隨著人工智能能力的增強,人類創造物與人工智能創造物之間的界限變得模糊,劣質產品的泛濫構成了一個持久的挑戰。

      “如果我們想確保未來人工智能的安全使用,有很多重要方面需要考慮,”亞明說。“了解人工智能創造的是什么,什么是真實的,并能夠區分這兩者,對于降低這些新風險至關重要。”

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