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“AI垃圾”横行,最后一道防线是人类自己

如今的互联网看似信息量巨大,但同时也充斥着大量单调、重复、缺乏质量的内容。 《纽约时报》网站12月8日报道指出,当前网络尤其是社交平台充斥着一类被称为“人工智能垃圾”(AI Slop)的内容。英国网站《新科学家》10日也发表文章称,今年,很多人感觉自己仿佛置身于一堆奢华的“人工智能垃圾”中。英国《经济学人》杂志甚至选择了“Slop”一词作为2025年年度词汇。这种错误百出、怪异尴尬的内容正在各个平台上传播,悄然摧毁着人们的心灵。 “假冒伪劣”信息充斥互联网。 “泔水”原指“猪肉食品”、“泔水”等乏味、臃肿的食物和营养不良的东西。如今,随着人工智能技术的发展,一些像“Slop”这样的垃圾内容正在互联网上传播。 “人工智能“垃圾邮件”特指人工智能工具生成的大量质量低劣、重复或无意义的文本、图像或视频,常见于社交媒体和自动化内容农场。美国科技网站 CNET 在 10 月 28 日的报道中指出,当今社交平台上存在着各种各样的“人工智能垃圾”:OpenAI 的 Sora 可以让人在几秒钟内生成搞笑荒唐的视频;LinkedIn 上充斥着人工智能包裹的“专家格言”,比如“有时领导力就是保持能力”。谷歌搜索结果也像AI杂货店,不断冒出“姜黄能治心碎”之类的废话。aof的“AI垃圾”虽然与“深度造假”、“AI幻觉”重合,但并不相同,区别在于意图和质量。“深度造假”是指利用AI伪造或篡改音视频达到欺骗的目的,从虚假的政治言论到欺骗性的声音,关键是伪造真实的“人工智能幻觉”的事情。是一个技术错误。聊天机器人可以引用不存在的研究或提出法律案例。本质是模型在预测单词方面存在偏差。 “人工智能垃圾”更广泛、更随机:这是当人们使用人工智能创建大量内容而不检查准确性和逻辑时发生的垃圾。它们堵塞信息渠道,增加广告收入,并以重复且毫无意义的内容主导搜索结果。 Aof 错误源于虚荣而不是欺骗或技术限制。滥用技术和贪婪是“AI垃圾”泛滥的幕后推手。一方面,人工智能技术正变得越来越强大、越来越便宜。人工智能公司开发这些模型的目的是降低创作门槛,让有好想法但缺乏技能或资源的人能够创作出更好的内容。然而,有些人滥用人工智能工具生成大量文本、图像和视频,只是为了获得点击和广告收入。随着随着 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等工具的出现,尤其是 Sora 和 Veo 等新型生成器,在几秒钟内生成可读的文本、图像和视频已经成为可能。结果,内容农场形成了。有些人发现,使用人工智能来填充网站、社交信息和 YouTube 频道的速度比人类创造的速度还要快。人工智能在这里并不意味着真理、品味或原创性,它只是关注可能性。这使得“AI垃圾”很容易产生并迅速传播。例如,一个特定的 YouTube 频道仅 4 个视频就积累了 420 万订阅者和数亿次观看次数。平台并没有明显推动这一趋势。算法通常更看重点击数据和内容参与度而不是质量。您发布的内容越多,您就会获得越多的关注,即使内容纯粹是无稽之谈。人工智能促进了这种类型的操作。另一方面,幕后也有利益集团。一些创作者发布大量虚假名人新闻或标题诱饵视频有广告;其他人滥用 nilAI 所知道的知识来误导用户并引导他们访问劣质网站。乍一看,“人工智能垃圾”似乎无害——只不过是一些令人发笑的令人讨厌的帖子。然而,当数量爆炸时,一切都会不同。随着垃圾邮件充斥网络,可信来源在搜索结果中的排名下降,事实与虚构之间的界限变得模糊。信任危机会产生真正的后果:当没有人能够区分事实与虚构时,错误信息就会传播得更快。人类真诚的创造应该受到赞赏。目前还没有完美的解决方案,但一些企业已经开始尝试。例如,像 Spotify 这样的平台已经开始为人工智能生成的内容添加标签,并调整其算法以减少低质量内容的推荐权重。谷歌、抖音和OpenAI等公司也承诺推出水印系统,帮助用户区分人工内容和合成内容。然而,如果有人截屏、转码或重写内容,这些方法仍然可能失败。部分响应基于名为 C2PA(内容来源和真实性联盟)的行业标准。该标准由Adobe、亚马逊、微软、Meta等公司联合支持。它将元数据嵌入到数字文件中以记录其创建和编辑过程。如果成功实施,C2PA 可以帮助追踪图像、视频或文章的来源,无论它们来自值得信赖的人类创作者还是人工智能生成者。然而,困难在于普及:元数据可以被删除或忽略,并且大多数平台尚未制定一致的实现规范。当然,最有效的防护还是在民众自身。 “AI垃圾”依赖于自动化生产和无意识的人类刷卡转发——大多数人都有过这样的经历。所以,放慢脚步,检查资源,支持依然坚持cr的作者用心吃饭可能不会立竿见影,但却是一个重要的开始。互联网上垃圾的泛滥并不是什么新鲜事。人们与垃圾邮件、点击诱饵、虚假信息作斗争……“人工智能垃圾邮件”只是同一个故事的新篇章:更快、更好、更难检测。互联网能否保持应有的品质,取决于人们是否仍然看重真诚的人类创造,而不是机械输出的机器。 (记者刘霞) (编辑:韩璐)
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