从知乎到必应AI，这条神奇的链路是如何形成的？

必应AI是最早一批联网的大语言模型，很久以后才有谷歌的Bard和百度文心一言可以联网。而ChatGPT官方联网功能也是跟必应合作，这使得必应作为一个搜索引擎，对AIGC的意义非常特殊。

但必应本身并不是一个很优秀的搜索引擎。在某些中文问题上，必应的检索能力并不强于百度，可能只是广告相对少一点；相对谷歌，必应则有更大的劣势。

中文互联网更严重的“围墙花园”现象，则让搜索引擎的能力进一步受限。目前已知必应无法读取微信公众号文章，对头条号、百家号等收录也不完整。

必应AI功能刚小范围内测时，甚至在百度官宣“文心一言”之前，知乎就已经是其中文回答里最常见的参考来源。它内容质量相对较高，又不限制搜索引擎的抓取。

通过这种曲折的关系，知乎成为了一个对AI非常特殊的存在——一个“公版”的语料来源。

3-4月起，AI开始在各行各业开始替代人工写作。在各个社交平台上，这种替代的速度是不同的。

在微博、小红书等地，它“入侵”文本内容相对较慢。但知乎和公众号、头条号、百家号等平台，内容以中长篇文字为主，这些地方几乎同步被“入侵”。

甚至，当我就“AI污染中文互联网”在微信“搜一搜”的时候，还可以搜到另一篇明显出自GPT的“评论文章”，整件事情颇为行为艺术。

小红书以及各家短视频平台，则更受困于AI生成图片，及图片堆砌成的视频内容。

对图片的审核及事实核查难度始终高于文本。早在2022年8月，就有关于重庆山火的帖子被人指出“10张图有8张是AI作画，下面评论却一片感动哭了”。

Midjourney对一些知名人士的预训练相当成功，以至于“特朗普被捕”系列“世界名画”引发了强烈反响，其创作者被MJ官方封号。但在国内，“霍金来了都得给领导敬酒”等变种则依然不受限制地继续流传。

以文字为主的社交平台，受到AIGC内容的冲击明显大于以图片、视频为主的平台。

在知乎，虽然“百变人生”已被封禁，但同类情况还很常见，有些回答不标注“包含AI创作”，但一看就有GPT的味道。

这些内容最大的问题并不是枯燥乏味，而是缺乏事实核查，特别是在医学、金融等专业领域，无资质人员的回答很容易形成误导。

此外，“GPT体”的显著特征——按条列出要点，最后来一段总结——实际上会在生成过程中，不断强化对前面写过的答案的“自信”。一旦AI生成内容有遗漏或编造成分，它会在剩下的回答中，致力于让前面的内容变得看起来很可信。

文生图类AI工具受到生成内容的“反向污染”可能性目前还比较小。而对于大语言模型而言，“垃圾进、垃圾出”是一个迫在眉睫的现实威胁。

类似“百变人生”的这种情况，可以在一个非常快的周期内被反馈进去。他关于“（桂林）象鼻山有缆车”的错误回答，仅用不到一个月的功夫，就被抓取和错误地呈现出来了。

如果不能尽快想出对策，类ChatGPT的文本大模型工具，将很快成为一种无用的玩具和摆设，它训练得越努力，生成的东西反而越不可用。

AIGC内容不是新鲜事。但短期只能“一刀切”

ChatGPT火爆已有半年。这段时间里，知乎、抖音、小红书等社交平台都已经发布了限制AI生成内容的规定。总体上它们都是需要发布者对AI生成部分明确标记，以及对缺乏人类介入的纯AI内容严肃查处。例如，抖音禁止没有“中之人”，完全由AI生成问答的直播。

对此，娱乐资本论的观点始终如一：AIGC就像其他任何工具一样。当AI生成内容“污染互联网”的时候，错的不是工具，而是使用工具的人。

自动化生成垃圾内容，并填充到网上的生意古已有之。

• 针对搜索引擎的优化（SEO）结果，大多数真人都是看不见的，只对机器规则有意义。
• 10多年前就有打散文章顺序，同义词替换等“伪原创”技术。
• 稍微动点心思的人工“洗稿”在公众号时代屡禁不止，微信不得不组织一些德高望重的“陪审团”来处理洗稿争议。

ChatGPT等AIGC工具做的事情本质上是一样的。当然这个新“工具”也确实有特别之处，它生成垃圾内容的效率，相比过去可能是10-100倍的提升。ChatGPT对任何使用者一视同仁地“降本增效”，对营销号也不例外。平台反低质内容的斗争变得更艰难了。

其实，ChatGPT生成的内容，如果让人类来评价，还好于传统方法做出的“伪原创”“营销号体”等内容。但是，AIGC却不太可能替代掉以前的垃圾内容，而是两种很差的内容共存，让网络环境更糟糕。

因为AIGC做营销号的爆发比较突然，来势汹汹，短时间内，平台不可避免需要对AI生成的内容“一刀切”。如果找不到根治方法，这些临时措施也很可能会常态化。

但长远来看，平台没有必要对所有AIGC内容始终保持特殊化对待。善用AI的人，是用它来更好发挥自己已有的专业能力。

在“首届上海文娱科创沙龙”上，娱乐资本论创始人吴立湘在《文娱行业的多模态战争》主题演讲中明确提出：

① “由AI生成”并不意味着人类可以“偷工减料” ，从最终结果上看，我们报道的质量和标准和以前没有区别。

② AI不是取代人类，而是解放人类。我们的记者和编辑对AI生成的结果负最终责任，而他们也拥有这些作品的原有权益。

有的人在知乎回答时，先用AI生成基底，但在发布前手动核查事实，对内容负责。这样的回答可能在当前的“一刀切”管理中被误伤。

一旦平台拥有了比较快速、准确的机审方法，可以将一些比较基础的AI生成内容识别出来，并自动处理，那么用AIGC制作的垃圾内容，和用伪原创等工具做的内容，应该平等地被处罚。还是那句话，错的不是工具，而是使用工具的人。

识别AIGC内容的技术困难

问题在于，目前的技术手段很难有效判断一段内容是否由AI生成。我们之前对秘塔科技的采访中也提到了这一点。

在计算机领域，有一个常识性的道理——首次生成内容，永远是比二次处理同一条内容更简单的。举例说，将一段话以“中翻英，英翻中，再翻回去”的方法过很多遍机器翻译，它就会变得难以辨认。

即使ChatGPT生成的“GPT体”有人类读者肉眼可见的特征，比如上面提到的“按条列出要点，最后来一段总结”，这种特征也是由人类特有的抽象能力得出的。

对人类来说接近本能的、非常简单的工作，可能对机器来说极其困难。GPT们仅仅是从语料中，统计最有可能接在一个字后面的下一个字，它们不是真的“懂了”某个道理，而是某次生成的内容恰好“瞎猫碰死耗子”地符合了人类的需要而已。

我们可以假设自己是平台的风控人员，想想该怎么抓取和判断AI生成内容：

• 对于AI生图，可以考虑让国内外的作图工具出图时加水印之类。但Stable Diffusion完全开源，不能号召所有人都这样。
• 即使如此，AI生成的文字内容也是不可能“加水印”的，而且大模型本身就是一种很好的文本润色工具，将生成内容再过一遍AI，即可大大降低“GPT体”被看出来的概率。

因此，我们只能说现在的平台“有心无力”，因为技术上查处和整治的速度赶不上问题产生的速度。其实如果知乎真的能用机器+人工实现有效的事前监管，就不需要等到这事闹大了。

技术不够，“小管家”们只能事后监管，手动定位被网民举报的用户；而监管也得按照“基本法”，即使“百变人生”被禁言，他的答案还保留着。

在必应AI的回答里，象鼻山现在还是有缆车。

大模型开发者应为反“垃圾”负更多责任

如果不解决这个问题，放任AI生成内容被重新投喂到大模型中反刍，结果将引来模型的“崩溃”。意思是，用片面的信息不断自我强化，最终只能生成对人毫无意义的内容。

在牛津大学、剑桥大学的研究人员发布的一篇预印本论文上，讲述了得出这个结论的过程。研究人员的解决方法是，模型开发者应继续手动保留一部分人工制作的语料，和真人打标签的过程。

但这似乎越来越不容易。在英语世界中，亚马逊的外包服务网站MTurk经常被AI开发者用作标注任务。然而MTurk上的劳动者，现在在做任务的时候也广泛的采用AI辅助。

如果外包人员不加说明，人们会误以为这些机器做的标注是“纯天然无污染”的。可是，一些人类看了觉得没什么的“抖动”，会在缺乏人类监督的情况下，迅速自我强化，最终让算法得出错误的结果。

如果语料和训练的自动化不可避免，该怎么办？

有人提出，上述研究的盲点是只会用最简单的方法来提问。因此，可以从训练方法，甚至是prompt的多样性上做文章。适当的prompt才会激发AI扮演不同人格，调用不同领域学来的知识。

另一种思路，是使用人类有偿或义务劳动的办法来打标签。验证码服务Recaptcha曾经帮助识别了很多印刷书籍，现在它让输入验证码的人类帮AI生成的图像打标签。

知乎目前拥有一个很好的评价机制，人们用“赞同”“反对”为答案投票。尽管不都是反映答案品质，也可能是表达一种情绪，但这个投票机制很难把高票投给“GPT体”的回答。被封禁的“百变人生”也符合做号的“三无小号”特征，容易被识别。所以，知乎可以利用好这种排名机制中的人类劳动，并让必应等搜索引擎在抓取时，注意到答案权重的区别。

如果继续想下去，那么普通用户的真人操作，还将以各种方式被更好地利用，甚至不排除给钱——一个可能无关的例子是，大众点评上的很多商家会对真人打卡行为给予奖励。

无论如何，模型开发商无法“号令”为其提供语料的平台，帮自己预先筛选掉AIGC内容。随便一想就知道这太过分了：它们甚至本来应该给平台和用户们钱，才能使用这些语料数据的。

当StackOverflow以及Reddit宣布限制AI生成内容，以及限制抓取站内信息的时候，不论是模型还是社区用户都对此无能为力，只能是那些先下手抓完的平台抢占先机。

大模型制造者为了采购好数据，将付出比现在更多的代价。能确保有优质人类内容的社区，将来可以有很好的商业价值。

社交平台们也可以考虑提升创作门槛，保留人类亲手写内容的“火种”。例如小红书和即刻那样，隐蔽或取消桌面写作入口，将社区变成“移动优先”。

总而言之，这次大模型们这次必须自己解决“污染”问题，而无法寻求其一直（偷偷）利用的社交平台的帮助。