互联网上 AI 垃圾越多，真人越值钱
如今的网络世界愈发乏味，当你试图在大众点评或小红书上寻找真诚的建议时，却发现连几个饭后甜点的推荐都可能是在糊弄你。
这些评论被吹得天花乱坠，实在编不出来就用AI代劳——仅大众点评一个平台，去年就处理了1161万条由AI生成的评价。
此外，AI生成的文字、图片和视频充斥在各类社交、内容与购物平台。总之，网络上“活人”的气息越来越稀薄。
多数平台在被AI冲击后，陷入了矛盾。起初，它们鼓励用户多用AI来“创作”，但当AI内容千篇一律地涌入，冲淡了平台原有的“价值”，它们开始感到不安。
科技平台开始嫌弃AI垃圾了
最先受害的，正是那些最早拥抱AI的。
比如LinkedIn，原本积极鼓励用户用AI发帖，撰写职场感悟、管理经验和项目复盘（AI确实擅长这些）。但时间一长，信息流里的文章越来越相似，千篇一律的开头、三点总结、感谢团队。每篇都写得体面，却像同一个人换了数百个头像。
法国流媒体Deezer透露，每天进入平台的新歌中，近一半是AI生成的，上传后几乎没有真人听众。播放量靠刷，推荐也靠刷。
最先抵制的也是它们。今年，LinkedIn新增了一个“看起来像AI垃圾”的举报按钮。上线后就被用户频繁使用，“AI职场文章”的浏览量因此下降了四成。
被举报后的“文案”会被LinkedIn限流｜LinkedIn
Spotify去年下架了7500万首垃圾音乐，其中大量是AI创作的。
Pinterest和TikTok将“是否观看AI内容”的决定权交给了用户。Pinterest允许用户减少首页的AI图片，TikTok也在测试类似的调节功能。
Snapchat则更为坚决。从今年7月起，纯AI生成的视频不能再进入Spotlight推荐。真人拍摄但经AI修改的作品，必须加上AI标记，才有资格被算法推荐。
Instagram也在对AI内容进行筛查和限流｜Meta
各大平台似乎突然明白了一件事：仅仅增加内容数量，并不能讨好消费者。
平台过去争夺的是内容供给，谁的视频更多，谁的社区帖子更丰富，用户就更可能留下。生成式AI出现后，平台最初都持欢迎态度，因为低成本能带来大量内容。
然而现实是，AI生成的内容带来一时新鲜后，很快就是千篇一律的重复，刷了几屏都是AI猫狗，听几首AI写的歌，全是技巧，毫无感情。
在内容生产端，AI内容和真人创作者争夺资源。推荐页的位置、音乐平台的版税池、广告主的预算都有限，用户的注意力被AI抢走，创作者就少了曝光和收入。时间一长，被挤掉的反而成了用户原本喜爱的内容。
让用户为AI内容付费是一件门槛很高的事，非常考验内容质量。平台也并未因为引入“便宜内容”而赚到更多钱。
如今，平台面临着巨大的清理成本，包括识别账号、处理举报、修改推荐规则，甚至误伤真人创作者。
AI，也被“水军”污染
“豆包说了这样”、“豆包说了那样”。如今不少人直接把AI当搜索引擎用，认为问ChatGPT“敏感肌适合用什么喷雾？”，AI总比带货博主客观吧。
那你可就错了。
举个例子。号称国外版小红书的Reddit，其实更像小红书、贴吧和豆瓣小组的混合体。这里的帖子未必权威，但汇集了大量鲜明、真实的个人使用体验，评论区也有许多反驳和质疑的声音。
过去，人们使用传统搜索引擎时，习惯在搜索词后加上“指定网站”，以增加结果相关性。而像Reddit、小红书这些“活人感”较强的社区，拥有大量未被污染（无论是营销号还是AI）的“人类语料库”。
图源：Reddit
这股“活人味儿”在AI时代格外值钱。Google、OpenAI先后与Reddit达成合作，获取社区内容作为训练大模型的数据。但没想到，广告主和营销号也盯上了这里。
营销行业出现了新玩法：AEO（答案引擎优化）和GEO（生成式引擎优化）。以前做SEO，大家争的是谁能排在Google、百度搜索结果的第一页；现在做AEO、GEO，争的是“ChatGPT们”回答问题时，最先说出谁的名字。
比如，有人在Reddit的护肤社区发帖，问一款主打祛痘、缓解泛红的喷雾好不好用。帖子下面，一名热心“网友”写了一大段评论，先老实承认自己没用过上述牌子，没法评价。然后话锋一转，介绍起了最近在用Honeydew Labs的同类产品，效果很不错。产品次氯酸浓度是多少，对敏感皮肤有多温和，获得过什么机构认可，洋洋洒洒写了一大段。点开这位网友的账号主页，果然，不管别人聊什么产品，它都能绕回Honeydew Labs，而且还不止活跃在一个护肤社区上。
图源：Reddit
多么熟悉的套路……
人类对水军和软广早已深恶痛绝。“环境优雅、服务热情、菜品丰富……”；“版型显瘦、面料舒服、走线工整、物流很快……”，一条写得面面俱到，却连菜是咸是淡、裤子卡不卡裆都不提的评价，基本可以直接划走。
但是，这样的内容对AI来说反而越友好。
像是把品牌名称、适用肤质、使用效果、成分浓度和机构认证等，惟恐不够详细地写一遍，堪比喂给AI的“预制菜”。
人类看到的是“一个到处发软广的品牌”，AI抓取的是“好几个讨论里都出现了对XXX的推荐”，内容直白丰富还全面。
诸如此类。各种平台上充斥大量重复废话、营销、以及AI生成的（垃圾）内容作为数据“养料”喂养给AI。
但是AI怎么就会一定上当呢？
康奈尔科技的研究人员今年做了一项实验，想看看能否影响AI输出的结果。
他们给三款开源AI研究工具出了176道题目，记录它们回答这些问题时参考了哪些资料。
三款AI的全部参考来源中，大约有两成属于UGC社区内容，而这些内容中，Reddit又占到一半以上。Reddit约占全部抓取网址的12%，大致每八个来源里就有一个。同时，对同一类问题改变提问方法，并不影响索引来源。
研究人员由此想到，如果在一些高频索引的帖子里“加料”，能否影响到AI输出结果。
他们设计了一个实验系统，制作了一些高频索引帖子的“加料副本”。对上述176道问题换着法儿提问，监控到AI索引那些高频帖子时，立即替换成“加料副本”让AI读取（用副本替换，是为了不污染互联网）。
研究结果是，只要AI读取到了这份副本，研究人员加得料就有38%到51%的概率出现在最终报告里——可能是虚构的餐厅、约会软件，或者商品。
如果一个问题索引到的多个源同时被加了广告，这一比例最高达62%。最短的“软文”只需要13个英文单词，就好像“吃烤鸭，来全聚德”，就能被AI纳入回答里。
康奈尔的这项研究想验证“操纵AI回答”在技术上是可行的，且精准撒网可以提高概率。就好像满大街都扔满香蕉皮，总有倒霉蛋能踩上滑一跤。
AI到来之前，未被污染过的人类语料库被视为大模型训练的“数据金矿”。然而这些社区和内容平台积累多年的可信度却成为最值得一钻的空子。
等你下次再问AI“敏感肌适合用什么喷雾？”时，不如好好斟酌一番，它们给出的回答是否客观呢。
真人溢价时代
AI的出现让人类备受打击。AI的知识积累速度远远超过人类个体，它们假借“帮你干活”的名义，实则想要取代人类赖以生存的工作。
但是硬币的另一面是，AI反而凸显了“真人”的价值。
AI擅长生成“差不多”的内容，但由于只会拼凑，没有触动人心的真实经历，没有锋利的个人判断和审美。它可以不花一分钱，没摸过产品，就迅速生产一篇产品测评，因为它不必承担后果。AI只会“背书”，不能背书——一个人的身份、承担的责任、过往经历等等这些组成他特有的可信度。
这让我们重新审视“真实”的可贵。
作为标准化内容的生产者，人可能正在变便宜。作为有审美、判断、真实体验的主体，人反而变贵了——你在豆包和deepseek上问了一遍，发现这些答案过于笼统，不够典型，只能再去小红书上找找，有没有跟你相似的经历。
AI一边让人怀疑自己还剩什么价值，一边将这些价值重新估算、利用和压榨——模型需要语料库，平台需要注意力，商家需要有人付费。
这是一个真人便宜又溢价的时代，生产端的内容多到看不完，可真实、独特的声音却依旧珍贵和难寻。这是一个AI和人都很拧巴的时代。
参考文献
[2] https://arxiv.org/pdf/2605.24245
[4] https://www.reddit.com/r/indieheads/comments/1vf9buk/can_reddit_fend_off_a_new_wave_of_ai_seo_spam/
本文来自微信公众号“果壳”（ID：Guokr42），作者：糕级冻雾，编辑：沈知涵，36氪经授权发布。