新智元報道

【新智元導(dǎo)讀】2024年11月，互聯(lián)網(wǎng)上AI生成的文章數(shù)量正式超過了人類原創(chuàng)內(nèi)容。韋氏詞典將「slop」評選為2025年度詞匯，專指AI批量產(chǎn)出的低質(zhì)內(nèi)容。當機器開始代替人類表達，人類會不會逐漸喪失獨立思考的能力？更棘手的是，如果人類停止輸出原創(chuàng)內(nèi)容，訓(xùn)練AI的核心原材料也會隨之耗盡，一場關(guān)乎語言與思維的連鎖危機，正以大多數(shù)人都沒察覺的速度快速蔓延。

數(shù)字營銷機構(gòu)Graphite在2026年5月公布了一項長期追蹤研究，結(jié)論十分扎眼：從2024年11月開始，全球互聯(lián)網(wǎng)上AI生成的英文文章數(shù)量，已經(jīng)正式超過了人類親筆撰寫的內(nèi)容。

ChatGPT上線僅僅12個月，AI生成文章就已經(jīng)占到全網(wǎng)內(nèi)容發(fā)布總量的39%。

到2025年，這個占比穩(wěn)定維持在了50%以上，到目前為止都沒有下降的趨勢。

Graphite從CommonCrawl數(shù)據(jù)庫中隨機抽取了4.3萬篇文章，用AI內(nèi)容檢測算法逐一排查，最終統(tǒng)計顯示檢測誤報率約為4.2%，漏報率僅0.6%，數(shù)據(jù)可信度很高。

值得注意的是，這個統(tǒng)計只算了「完全由AI生成」的純機器內(nèi)容。

那些由AI起草大綱、人類簡單潤色的半機器半人工內(nèi)容，根本沒有被納入統(tǒng)計。Graphite在報告中也坦言，這類混合內(nèi)容實際上可能比純AI內(nèi)容更加普遍。

一個專指AI內(nèi)容的詞，成了年度詞匯

這股AI內(nèi)容泛濫的浪潮，有了一個精準的命名。

韋氏詞典將「slop」選為2025年度詞匯，專門用來指代AI批量生產(chǎn)的低質(zhì)量內(nèi)容。

有媒體把這種AI低質(zhì)內(nèi)容「slop」比作1919年波士頓的糖蜜大洪水：儲存糖蜜的儲罐爆炸后，兩百多萬加侖糖蜜瞬間淹沒了整個街區(qū)，清理工作花了好幾周才完成，直到幾個月之后，地鐵站的臺階上還沾著黏糊糊的糖蜜。

AI低質(zhì)內(nèi)容的黏性，和那場洪水的糖蜜一模一樣，沾上網(wǎng)就甩不掉。

不管是YouTube、Reddit還是Facebook，各個平臺上到處都是機器生成的填充式垃圾內(nèi)容。

文學評論家Matthew Kirschenbaum發(fā)出警告，一場「文字末日（textpocalypse）」正在到來：未來人類親手寫下的文字，可能會變成掛在收藏墻里的珍品，就像早期的銀版照片一樣稀有。

有意思的是，機器寫作的歷史其實比很多人想象的要久遠得多。

早在1953年，數(shù)學家Christopher Strachey就用曼徹斯特大學的計算機生成了情書，本質(zhì)上和瘋狂填詞游戲Mad Libs的玩法沒什么區(qū)別。

同年，羅爾德·達爾發(fā)表了短篇小說《偉大的自動語法機》，小說里的工程師造出了一臺寫故事的機器，短短一年就生產(chǎn)了英語世界一半的小說和故事。

達爾在小說結(jié)尾寫道：「這會讓你驚訝嗎？我想不會。更糟糕的還在后面呢?！?/p>

七十年過去，達爾口中「更糟的」，真的來了。

語言的邊界，正在慢慢塌陷

AI低質(zhì)內(nèi)容真正的危險，其實早就超出了內(nèi)容質(zhì)量本身的范疇。

它正在悄無聲息地改變?nèi)祟惡驼Z言的關(guān)系。

維特根斯坦在《邏輯哲學論》里寫過一句被無數(shù)人引用的話：「我的語言的界限，就是我的世界的界限」。

這句話放到AI時代，有了全新的解讀。

當一個人不再親手寫作，把表達這件事外包給機器，被壓縮的不只是寫作能力，更是他自己的思維邊界。

寫作從來都不只是把已經(jīng)想好的內(nèi)容敲出來這么簡單，寫作的過程本身，就是梳理思考的過程。

一個句子要怎么措辭、一段論證要怎么推進、一個比喻要怎么選擇，這些選擇都在逼著寫作者搞清楚，自己到底想要說什么。當我們停下敲鍵盤梳理思緒的手，這個厘清思路的過程也就跟著停止了。

紐約大學數(shù)字人文中心主任Leif Weatherby在《語言機器》一書中提出了一個十分尖銳的觀點：機器已經(jīng)可以在完全沒有理性參與的情況下生成語言，語言和理性已經(jīng)被徹底拆分開了。

他認為，冷戰(zhàn)結(jié)束之后，「人文學科已經(jīng)把語言這塊陣地拱手讓給了認知科學和計算機科學」。

這段話聽起來很學術(shù)，但落到每個人的生活里其實是非常具體的事：當ChatGPT幫你寫完周報、幫你回完工作郵件、幫你編好朋友圈文案的時候，省下來的那些時間里，真的有人會用來做深度思考嗎？還是說，我們連思考本身都一起省掉了？

意大利作家卡爾維諾早在1967年就期待過一種「真正的文學機器」，期待它能自發(fā)制造混亂、催生創(chuàng)造力。

但到今天，大語言模型生成的文字哪怕再精巧、再流暢，底色終究是派生的、平均化的、可預(yù)測的。用德國哲學家馬克斯·本澤的話來說，這就是「沒有詩人的詩」。

AI的訓(xùn)練養(yǎng)料，正在慢慢枯竭

人類思維的萎縮只是問題的一半，另一半問題更隱蔽，也更致命。

大語言模型的能力，本質(zhì)上來自人類產(chǎn)出的海量文本。

互聯(lián)網(wǎng)上幾十年來積累的文章、論文、小說、論壇帖子、代碼注釋，共同構(gòu)成了訓(xùn)練大模型的核心原材料。

當越來越多新內(nèi)容變成AI生產(chǎn)而非人類原創(chuàng)，這些寶貴的訓(xùn)練養(yǎng)料正在被不斷稀釋。

這個問題在學術(shù)界已經(jīng)有了專屬名字，叫做「模型坍縮（model collapse）」。

2024年，《自然》期刊發(fā)表的一篇論文指出：如果AI模型反復(fù)用自己生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，輸出內(nèi)容的多樣性和質(zhì)量會逐代下降，最終會坍縮成毫無意義的噪聲。

https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y

這個邏輯和近親繁殖導(dǎo)致基因退化的原理幾乎完全一致。

更可怕的是，這兩個問題還會互相加速，形成一個停不下來的惡性循環(huán)。

AI產(chǎn)出越多，人類寫得就越少；人類原創(chuàng)越少，AI能學習到的新鮮養(yǎng)料也就越少。

養(yǎng)料枯竭會讓AI的輸出越來越同質(zhì)化，而同質(zhì)化的內(nèi)容又會進一步打消人類親自書寫表達的動力。

這個循環(huán)一旦轉(zhuǎn)動起來，想要停下來就非常困難了。

Graphite的研究數(shù)據(jù)也印證了這一點：雖然從2024年5月開始，AI文章的占比就基本穩(wěn)定，沒有繼續(xù)大幅飆升，但這恰恰說明，容易被AI內(nèi)容占據(jù)的領(lǐng)域已經(jīng)被填滿了，剩下的人類內(nèi)容陣地，也正在被AI逐步滲透。

未來終局會走向何方？

如果把視野拉到更遠的未來，通用人工智能乃至超級人工智能的終局會是什么樣子？

樂觀派認為，一旦超級智能誕生，它就會擁有自主學習和創(chuàng)造的能力，根本不需要人類文本做訓(xùn)練素材，剛才說的這個惡性循環(huán)自然就會瓦解。

而悲觀派則認為，在超級智能到來之前，人類可能已經(jīng)在思維層面嚴重退化，變成了高度依賴AI輸出的物種，到那個時候哪怕超級智能愿意和人類交流，人類也已經(jīng)沒有足夠的理解力接住它傳遞的信息了。

其實這兩種推演都可能太極端了。

真正值得警惕的，是一種溫水煮青蛙的中間狀態(tài)：AI沒有強大到取代所有人類思維，但已經(jīng)強大到讓大多數(shù)人主動放棄了獨立思考的習慣。

這個世界的語言不會徹底消亡，但會變得越來越同質(zhì)化、越來越平庸，越來越難出現(xiàn)那些只有人類在費力組織語言的時候，才會迸發(fā)出來的意外靈感和獨特洞見。

吉爾·萊波雷引述Leif Weatherby的話說道：「一件影響深遠的大事正在發(fā)生，我們終于能和機器對話了。但我們至今還沒有找到語言，來描述這個根本性的轉(zhuǎn)折。真正的問題是，這段歷史本應(yīng)該由人類來書寫，但到目前為止，寫出來的內(nèi)容本身就只是一堆垃圾slop。」

維特根斯坦說，語言的邊界就是世界的邊界。

那么，如果一種語言的生產(chǎn)者從碳基人類換成了硅基AI，我們這個世界的邊界，究竟是在拓展，還是在收縮？

羅爾德·達爾在1953年就寫下：英語世界一半的小說已經(jīng)出自機器之手。

「這會讓你驚訝嗎？」他問道。

到2026年的今天，這句問話本身，早就已經(jīng)不帶任何修辭色彩了。

編輯：馬可

秒追ASI

本文僅代表作者觀點，版權(quán)歸原創(chuàng)者所有，如需轉(zhuǎn)載請在文中注明來源及作者名字。

免責聲明：本文系轉(zhuǎn)載編輯文章，僅作分享之用。如分享內(nèi)容、圖片侵犯到您的版權(quán)或非授權(quán)發(fā)布，請及時與我們聯(lián)系進行審核處理或刪除，您可以發(fā)送材料至郵箱：service@tojoy.com