文 | 元宇宙日爆，作者 | 木木，编辑 | 文刀
"AI 制造 " 充斥互联网，连 " 真人小姐姐 " 也可以批量生成。随着生成式人工智能的爆发，一个可怕的现象出现：AI 正在污染整个互联网。
知乎成为生成无脑答案的重灾区，这些内容描述简短、概括性十足，细看逻辑混乱、错误百出。打开今日头条，用 ChatGPT 生成的虚假新闻，内容耸人听闻，足够博人眼球。
(资料图片)
AI 加持下，虚假、无意义、同质化的内容呈指数级增长，获得大量曝光。莱斯大学和斯坦福大学的科学家研究发现，这些低质、同质化、未经证实的 "AI 语言 " 如果不加以甄别，进一步被抓取作为训练 AI 的语料，AI 大模型将会走向崩溃。
AIGC" 垃圾 " 泛滥 内容平台成重灾区
生成式 AI 越来越低成本化，伴生而来的是 AI 生成信息的 " 垃圾网站 "。
外媒 NewsGuard 发布相关数据报告称 , 目前已经追踪到了大约 277 个且还在不断增加的 " 垃圾网站 "，这些网站生产了大量标题诱饵以优化广告收入。
类似的情况也发生在国内，表现形式是 AI 生成的低质内容。
" 中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台 " 知乎，如今成了 AI 无脑答案的重灾区，不少答主的内容呈现明显的 "GPT 风 "，机器翻译的文字感、混乱的逻辑扑面而来，有时还会出现事实错误，特别是在金融、医学等专业领域，没有经验的人群很容易被误导。
知乎上的 " 片儿汤话 " 答案有知乎用户使用 AI 每隔一两分钟就可以输出一条几百字的回答。尽管已经被禁言，但其产生的错误信息依然遗留在互联网中。如果你足够细心，你会发现，自带 AI 问答功能的搜索引擎 Bing 在中文世界经常会引用知乎的内容。一些生成后就从未过人工核查的错误答案 被 Bing AI 抓取，造成低质的中文信息蔓延。
AI 对互联网内容的侵蚀不仅限于文字。在小红书、淘宝、抖音上，越来越多的 "AI 真人美女 " 的图片和视频被批量生产，还有大批 "AI 摄影 " 类账号的出现。
"AI 美女 " 造就新一代网红脸 AI 魔法棒一挥，制作成本低、效率高的 "AI 美女 " 一时间成为电商眼中的香饽饽，AI 模特、AI 主播频频出现。" 她们 " 足够吸睛，但也千篇一律，" 网红脸 " 的队伍里又增加一类 AI 面孔。
如果只是用 AIGC 制造美图供人评鉴、学习倒也还好，但 AI 生图工具产生的内容开始侵犯直接与人们生活相关的领域。
淘宝上，有商家直接用 AI 生成图来取代商品实物图，一张由 Midjourney 生成的卡通少女图，被商家打上 " 绿色衬衫 " 的标签，售价 218 元。与之风格相似甚至完全相同的 AI 生成图，在网上随手就可以找到。利用 Midjourney 的垫图功能，任何人都可以自己生成无数仿照图，与卖家秀相差甚远的买家秀将再添槽点。
淘宝商家用 AIGC 网图（右）描述商品在中文互联网，AI 大有无孔不入之势，专门教人如何用 "AI 写文赚钱 " 的课程层出不穷，卖课人号称 " 一套教学视频跟万能模板，直接套用 "。AI 话题营造出的失业焦虑中，该类课程受到追捧，曾有人通过卖课月入百万。
如今，学会了使用 AI 工具的人，将 AI 生成的内容上传到知乎、今日头条或者小红书上，吸引了流量，但也制造了不少低质量、同质化甚至信息虚假的内容垃圾。
那么，这种 AIGC 内容 " 垃圾 " 会产生危害吗？
靠 AI 识别真假 技术还不行
泛滥的 AIGC 内容加速污染互联网环境，除了影响人类获取有效信息的效率外，产出它们的工具 " 大语言模型 " 也会走向崩溃的边缘。
莱斯大学和斯坦福大学的科学家研究证明，将人工智能生成的内容输入人工智能模型，会导致输出质量下跌。
研究人员将这一现象解释为 " 模型自噬障碍 "（MAD），即如果 AI 只学习其他 AI 生成的内容，在经过几代训练后，AI 将输出无意义的垃圾信息，最终走向 " 模型崩溃 " 这一结果。 研究人员表示，对于大语言模型而言，" 数据清洁 " 十分重要。
" 世界正在奔向一个未来：生成式 AI 的爆发，导致了互联网上的合成数据很快就会超过真实数据。" 按照研究者的说法，区分合成数据与真实数据，无论对人类本身还是大模型发展都变得势在必行。
最近，中国首个 AIGC 监管文件《生成式人工智能服务管理暂行办法》落地，该《办法》明确指出 AIGC 服务提供者要 " 增强训练数据的真实性、准确性、客观性和多样性 "。
生成式人工智能服务者有义务保证数据质量在《办法》的指导下，国内的内容平台也推出针对 AI 生成内容的管理措施，知乎、抖音、小红书等平台均已发布有关 AIGC 内容的规定。
《抖音关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议》称，针对人工智能生成的视频、图片和衍生的虚拟人直播，发布者应对人工智能生成内容进行显著标识，帮助其他用户区分虚拟与现实，特别是易混淆场景。该《倡议》提到，平台提供统一的人工智能生成内容标识能力，帮助创作者打标，方便用户区分。同时，平台提供用户反馈渠道，方便用户反馈违规的生成内容。
知乎也发布了《关于应用 AIGC 能力进行辅助创作的社区公告》，公告显示，如果创作者发布 AIGC 生成的内容时，没有主动使用 " 包含 AI 辅助创作 " 的标签进行声明，平台会添加相关标识并限流，同时鼓励知友对利用 AIGC 技术，扰乱社区秩序的内容和账号进行举报，举报类型里新增了 "AI 生成内容 " 的选项。
规则出现了，但在实操中出现了 Bug。
知乎用户反馈原创内容被误判为 AI 生成知乎创作者们对平台 " 打标签 "（审核）的能力表示质疑。有用户反馈，自己原创的内容被当成了 AI 创作打了 AI 标记，甚至有人因此被禁言。
这种 " 误判 " 现象背后又隐藏了一个细思极恐的问题。假如平台采用机器来识别 AI，机器对同类的 " 宽容度 " 或许会很高，让计算机还无法精准识别出 AI 犯的错误。
最近，OpenAI 推出的 AI 文本识别工具 AI-Text-Classifier 就因准确率太低而被官方下架。DetectGPT、GPTZero 等 AI 生成检测工具的失误率也都高得惊人。
随着 AIGC 技术不断迭代升级，AI 生成内容将越来越具备迷惑性，想通过 AI 识别工具遏制 AI 内容垃圾的滋生，从技术成果上看成功率还不高。
看来，在充满人工智能的未来，" 人工 " 有多强大，" 智能 " 才有多强大。在 AIGC 的巨大冲击下，如何不被内容垃圾裹挟、实现人工与智能的良性共进将成为 AI 下一阶段发展的重要挑战。
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