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揭秘!AI竟是互聯(lián)網(wǎng)垃圾內(nèi)容生產(chǎn)的“元兇”?

發(fā)布時(shí)間:2024-05-04 16:37:28

首先問你一個(gè)問題:你使用過AI輔助工具嗎?

圖片來源 | 界面新聞

在這個(gè)“AI時(shí)代”,寫一篇有模有樣的文章,門檻已經(jīng)很低了。在AI的幫助下,我們或許比不了真正文學(xué)家的文筆,但是只需要一個(gè)想法框架,AI就能將它擴(kuò)充成一篇完整的文章。

圖片來源 | 文心一言

不知道你是否發(fā)現(xiàn),搜索引擎中的很多搜索結(jié)果,已經(jīng)被AI生成的內(nèi)容占據(jù),而其中不乏錯(cuò)漏百出的“垃圾內(nèi)容”。

面對(duì)AI生成的這些“垃圾內(nèi)容”圍剿,我們?nèi)绾尾拍芡怀鲋貒?/p>

AI為什么開始生產(chǎn)“垃圾內(nèi)容”

什么是“垃圾內(nèi)容”?想象一個(gè)場(chǎng)景:當(dāng)你的作業(yè)或者論文面臨截止日,而你的工作進(jìn)度又實(shí)在“慘不忍睹”,于是只好讓AI根據(jù)你的描述生成一段文字來“濫竽充數(shù)”,這就是“垃圾內(nèi)容”的一種。

如果你使用過AI為你生成內(nèi)容,你就會(huì)發(fā)現(xiàn)只有不斷打磨你對(duì)工作內(nèi)容的描述,AI才能生成出一篇令人滿意的稿件。

本月發(fā)表的一項(xiàng)研究中,對(duì)多個(gè)知名科學(xué)會(huì)議上研究AI的科學(xué)家,在同行評(píng)審中的用詞頻率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。

“細(xì)致”一詞的頻率是前一年的34倍以上、“值得稱贊”的頻率大約是10倍、“復(fù)雜”則是11倍。這些短語是現(xiàn)代大型語言模型(如ChatGPT)的最愛。

圖片來源 | 知乎

換句話說,大量AI會(huì)議上的研究人員將他們的同行評(píng)審工作交給了AI,或者至少是在AI的大量幫助下撰寫,而且截止日越近,這種現(xiàn)象越明顯。

以前我們說Deadline是第一生產(chǎn)力,現(xiàn)在這恐怕是AI的“第一生產(chǎn)力”了。

除了被截止日逼得不得不借助AI的情況之外,還有一些鐘情“流量為王”的自媒體從業(yè)者,正在通過AI編輯低成本、高效率的虛假內(nèi)容,這些內(nèi)容都有相同的特點(diǎn):

 

1.標(biāo)題很驚人、吸引流量,點(diǎn)擊量和評(píng)論數(shù)都很高;

2.內(nèi)容格式化,每一篇都不盡相同,但是又非常類似;

3.引導(dǎo)評(píng)論發(fā)泄情緒,卻忽略了對(duì)客觀事實(shí)的探求。

沒有營(yíng)養(yǎng)的、虛假的內(nèi)容在AI的“幫助”下充斥網(wǎng)絡(luò),從這些“垃圾內(nèi)容”中找到自己真正需要的信息,時(shí)間成本正在不斷提升。

這些“垃圾內(nèi)容”都是AI的錯(cuò)嗎?

AI能夠變得越來越智能,一方面依賴人工智能訓(xùn)練師通過語言模型訓(xùn)練來幫助AI變得更“聰明”,另一方面也依靠AI通過大模型數(shù)據(jù)從互聯(lián)網(wǎng)獲取信息來進(jìn)行“自學(xué)”。

訓(xùn)練師通過輸入大量文字、圖片等內(nèi)容,幫助AI不斷學(xué)習(xí)提升自己的內(nèi)容生成能力,這也讓那些靠生產(chǎn)“垃圾內(nèi)容”獲取流量從而牟利的垃圾信息制造者,也盯上了用AI幫他們耕作“內(nèi)容農(nóng)場(chǎng)”。

內(nèi)容農(nóng)場(chǎng),通常是指專門使用軟件進(jìn)行制作大量的垃圾內(nèi)容獲取用戶點(diǎn)擊,從而提升自身在搜索引擎中的排名,變得更容易被搜索到。內(nèi)容農(nóng)場(chǎng)的核心是“發(fā)布各種寫作話題”,根據(jù)自行發(fā)明的一套算法,來評(píng)估兩樣?xùn)|西:一,什么是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)話題熱點(diǎn);其二,什么樣的關(guān)鍵字更容易帶來高廣告收入。

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