最近一张用AI批量做号的微信截图流传在各个群里，有人自爆用AI在小红书做了一个庞大的虚假账号矩阵，通过售卖账号进行变现。
这并非个例，你有没有一种感觉，现在刷手机的时候越来越分不清真实和虚拟了？当你浏览社交媒体、搜索信息或阅读文章和观看视频时，你真的能分辨出哪些内容来自人类，哪些又是AI的产物？更令人不安的是，你如何确定你所看到的“事实”不是AI的幻觉？
AIGC是一场互联网革命，不幸的是，它的兴起也伴随着内容滥用。大量低质量、AI生成的关键词堆砌的内容倾泻到网络上，充斥在搜索引擎的结果当中，互联网上很大一部分内容已沦为垃圾信息。
小红书上的“细糠”可能是AI生成的，音乐平台则充斥着AI生成的歌曲，Spotify上的AI翻唱乐队，把流行歌曲的翻唱添加到正常歌单当中，与真实艺术家演唱的歌曲一起播放，获得了数百万的播放量并获得版税。最近，美国北卡罗来纳州一名男子被捕，他用AI制作了数十万首歌曲，并通过AI机器人刷播放量，获利超过 1000 万美元。
连你在亚马逊上买的电子书可能也是AI写的。一本使用ChatGPT撰写的关于野生蘑菇烹饪的电子书，甚至建议读者用舌头去尝一尝的方式来识别蘑菇种类。
最悲哀的是，这些垃圾书实际上也赚不了多少钱，赚钱的是教学生制作垃圾电子书的教程，这完全是一场骗局和垃圾的闭环，而受害者是热爱阅读和写作的读者与作者。
亚马逊上出现了大量AI生成的垃圾书籍1
内容农场从未如此容易
“内容农场”是指为了牟取广告费等商业利益或出于控制舆论、带风向等特殊目的，快速生产大量网络文章来吸引流量。让用户在寻找有用信息时不得不耗费更多时间和精力。为了吸引眼球，一些账号甚至故意发布虚假信息或夸大事实，诱导用户点击。
发布“西安突发爆炸”虚假新闻的账号所属机构，最高峰一天能生成 4000 至 7000 篇假新闻，每天收入在 1 万元以上，而公司实际控制人王某某经营着 5 家这样的机构，运营账号达 842 个。
以前的内容农场借助廉价劳动力，批量产出文章，比如此前的山东“新媒体村”以及北马其顿共和国的假新闻影响美国大选等案例。现在，内容农场也正式从手工作坊进入了AI时代。
AI工具使得内容生成成本大大降低，单次浏览的收入即可覆盖成本。根据IT技术博主阮一峰的计算，使用某国产AI模型生成一篇文章仅需0. 00138 元，而单次浏览的广告收入约为0. 00145 元，这种模式使得内容农场比以往更容易盈利。
“内容农场从来没有这么容易过，我先买一个热搜数据库，然后花费 100 多元，就能生成 10 万篇文章，最后加入广告，做好SEO，网站上线，等着用户点进来就行了。不难想象，资讯类网站未来大概都是这个模式。真人生产内容，成本太高，无法与AI内容抗衡，注定只能是小众网站。”
除了内容农场，一些平台也在利用AI进行SEO，把自己打造成为“内容农场”。
豆包此前为了在搜索引擎里权重更高，将用户和AI的聊天页面生成静态网页，然后被搜索引擎抓取，给自己引流。开发者社区稀土掘金也同样通过AI批量生成大量内容被谷歌抓取，这些内容缺乏实质价值，引发用户广泛批评。
虽然目前豆包和稀土掘金都已经移除相关内容，但中文云计算网站和开发者社区仍然是内容农场的重灾区。
AI搜索引擎Perplexity通过对搜索结果添加脚注，链接到互联网的实时信息源来确保结果的准确性，PerplexityCEO也对外声称“引用来源是我们的通行证”。
但根据AI内容检测平台 GPTZero 在今年 6 月进行的一项研究，Perplexity用户平均搜索三个关键词，就会遇到AI生成的内容。像“日本京都的文化节”、“人工智能对医疗行业的影响”、“泰国曼谷必尝街头美食”以及“值得关注的年轻网球选手”等搜索，返回的结果中包含了引用AI生成材料的答案。
这项研究揭示了Perplexity这样的AI搜索产品在提供优质来源方面的一个缺陷，也反映出互联网正日益充斥着AI生成的内容。
关键词“日本京都的文化节庆”，唯一引用来源是一篇完全由AI生成的文章
Perplexity还推出了Pages的功能，使用者可以把搜索与生成的内容制作成公开页面，而且搜寻引擎也能收录。后续也传出一些神奇用法，例如假装询问AI关于自家产品的内容，然后利用Perplexity Page帮自己的产品做一个页面，最后被搜索引擎收录，达到引流的目的。根据aHrefs的数据，Perplexity每月有 240 万访客来自谷歌。
360AI搜索也曾经透露，在晚上会借助算力资源使用AI生成答案，每天产生数百万的网页供应给搜索引擎。
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从“内容社区”到“内容坟场”
内容社区也是AI入侵的“重灾区”，Quora曾经是社区氛围良好的问答社区，有评论形容其为“更有条理的Yahoo Answers，更古典的Reddit，更主观的维基百科”。而如今的Quora却成为了一个信息垃圾场，充斥着无意义的AI生成的内容，以及一大堆答非所问的内容。
一开始一些用户使用ChatGPT生成答案，然后秒成Quora的“专家”，后来Quora直接在页面上集成了ChatGPT生成的答案，而这些错误的答案又传播到了谷歌的搜索结果中。
“鸡蛋可以被融化，常见的方法是用炉子或微波炉加热”
一位 2013 年就开始使用Quora的用户评论道：“最终，Quora将充斥着机器的提问、机器的回答，别无其他。”
开发者也在借助AI SEO获取流量，Eightify.app和Glarity.app是两个Youtube 视频总结插件，通过AI技术批量生成图文并茂的文章，在短时间内获得了巨大的流量增长。Eightify.app自 2022 年 8 月开始运营，其月访问量从几十万迅速攀升，于 2023 年 1 月达到峰值 600 多万。紧随其后的Glarity.app也在 2023 年 2 月采用类似策略，月访问量从 1 月份的 10 万激增至 3 月份的 1200 多万。
SEO行业从业者哥飞告诉硅星人，搜索引擎也好，内容平台也好，他们不是要干掉AI生成的内容，而是要干掉低质量内容。这些AI生成内容能通过谷歌算法审核，表明其质量达到了一定水准，但由于流量增长过快，Eightify.app和Glarity.app引起了全球SEO从业者的关注。“如果不干掉，那么就可以认为谷歌默许这样做，大家就会跟风这样做。”
谷歌最终采取了人工干预措施。要求这两家网站停止批量生成内容的行为，并删除此前生成的相关内容。最新数据显示，干预措施生效后，Eightify.app的月访问量已降至 60 万，而Glarity.app更是锐减至 20 多万。
SEO污染这样的事情其实一直存在，以前没有AI，也有各种小偷爬虫、伪原创工具，只不过随着AI的发展，这场“猫鼠游戏”似乎对于平台来说越来越难了。
一个有趣的例子是IsaacJinyu在知乎的一次AI卧底实验，他通过知乎问答数据反向生成AI数据，然后微调Qwen2-7B，去除文字中的AI味。这个实验从 7 月 5 日开始，到 8 月 3 日整整一个月，没有任何人发现账号AI的身份。
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学术圈也被AI攻陷
日益增多的AI生成内容其影响远不止于屏幕，这种潜移默化的侵入正悄然影响学术领域。
进年初，西安交大一篇论文因为使用AI生成的配图而被撤稿，相关图片中，大鼠长出了诡异的器官，细胞信号传导图像电路板。
在另一篇论文的一张配图中，小腿和手臂的骨骼数量出现了明显的错误。
这只是AI渗透学术领域的冰山一角，在谷歌学术上搜索“截至我上次知识更新”（as of my last knowledge update）或“我没有访问实时数据的权限”（I don't have access to real time data），会出现大量借助AI生成的论文。
学者们在压力之下需在期刊上发表论文，选择了使用AI，而学生在AI的帮助下完成作业和论文已经成为一种常态，“人工代写”论文变成了“人工智能”代写。
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AI训练的恶性循环
AI模型的准确性在很大程度上取决于其训练数据的质量。“垃圾进，垃圾出”这一短语起源于计算机科学的早期。尤其对于数据分析和AI而言，这一原则强调了一个基本观念：输出质量与输入质量紧密相关。
AI生成的内容激增，但这些内容并非凭空而来，而是基于大量人类创造数据的训练。但在这个过程中存在一个潜在的缺陷，随着这些AI生成的内容重新流入互联网，最终又成为训练未来AI模型的一部分数据。正如用牛喂养牛导致了疯牛病一样，用大量由AI创建的数据来训练AI同样具有破坏性。这是一个自我消耗的过程，导致输出质量越来越低。
谷歌在Google I/O2024 大会上演示了AI简要概括某人未读的邮件，随后演示了生成新邮件以供回复的功能。不难推断，收件人将利用AI来阅读这些邮件，并生成新的AI回复，让其他人也用AI阅读。这类功能普及之后，每个人的收件箱是否会充斥着没有人真正会去阅读或撰写的邮件？
AI能制作的又何止是邮件？AI为无人阅读的AI帖子撰写无人阅读的AI评论，生成无人聆听的包含AI歌曲的歌单，还能为无人访问的网站创作无人观赏的AI图像。
AI生成的《Nothing， Forever》在一个无人观看的Twitch直播间 24 小时不间断地播放着。
AI出现之前互联网就充满垃圾，只是有了AI之后，生产垃圾的效率更高了，制造的垃圾产量庞大，而我们在处理这些垃圾的能力上显然是不够的。或许在不久的将来，互联网上的合成图像将比真实图像更多，合成网站将超过真实网站，AI生成的文本也将多于真实文本：由机器产生的无尽内容，堵塞了一切，浪费每个人的时间。
AI图片污染互联网图片库
神话中的衔尾蛇（Ouroboros）吞食自己的尾巴，象征着无节制增长与自我消耗的陷阱，其圆形形态也象征着无限和生命的循环。在现在的故事中，这条蛇代表着AI的世界，而它的尾巴则是源源不断的AI生成的内容。这个循环就在我们眼前发生着，也许在这条蛇还没有完全长大前，我们还有机会救互联网一把。
总结
### 文章总结#### AI内容泛滥的现状
文章揭示了AI技术在社交媒体和内容生成中的广泛应用，导致网络上充斥了大量低质量、AI生成的虚假或堆砌关键词的内容。这些内容的泛滥已使得互联网上的信息质量大幅下降，成为垃圾信息的主要来源。
#### 典型案例分析
- 有人在小红书建立虚假账号矩阵，通过售卖账号变现。
- Spotify上出现AI翻唱乐队，获取高播放量和版税，甚至有人因此被捕获利超千万美元。
- 亚马逊出现大量AI撰写的电子书，甚至包含荒谬建议。
- “内容农场”利用AI工具批量生成低质量文章，获取广告收入，模式简单且利益丰厚。
#### 内容社区的沦陷
- Quora等问答社区受AI生成内容影响，变为信息垃圾场，充斥着无意义的答复。
- YouTube视频总结插件通过AI技术获得巨大流量，后因SEO污染被谷歌干预。
- AI生成的学术论文在学术界也开始泛滥，影响学术诚信和研究质量。
#### AI训练的恶性循环
- AI模型的准确性依赖于训练数据质量，但AI生成内容的泛滥正导致训练数据的恶化。
- AI生成的内容是自我消耗的过程，输出质量越来越低，形成“垃圾进，垃圾出”的循环。
- 以AI生成邮件回复为例，未来可能导致收件箱充斥无人阅读或撰写的邮件，浪费用户时间。
#### 担忧与未来展望
- 互联网可能面临合成图像多于真实图像、合成网站超过真实网站、AI文本主导真实文本的局面。
- 文章用“衔尾蛇”的神话象征AI生成内容的无限循环和自我消耗，呼吁在AI泛滥前拯救互联网。
这篇文章揭示了AI技术在内容生成领域的双刃剑效应，既有创新的一面，也有滥用和负面影响，强调了质量控制和监管的重要性，以及对未来互联网信息生态的深切担忧。