惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
Martin Fowler
Martin Fowler
Last Week in AI
Last Week in AI
罗磊的独立博客
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园 - 【当耐特】
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
S
SegmentFault 最新的问题
V
Visual Studio Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
雷峰网
雷峰网
博客园_首页
人人都是产品经理
人人都是产品经理
量子位
美团技术团队
The Cloudflare Blog
小众软件
小众软件
WordPress大学
WordPress大学
有赞技术团队
有赞技术团队
M
MIT News - Artificial intelligence
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
D
DataBreaches.Net
博客园 - Franky

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
AI,正在疯狂污染中文互联网
量子位 · 2023-06-19 · via 人人都是产品经理

随着AI的发展,中文互联网正在逐渐被入侵,成为“污染源”。AI模型能够很好地获取数据,为我们工作所用,但滥用AI,同样也会带来一些危机。本文就此展开分析,一起来看看吧。

污染中文互联网,AI成了“罪魁祸首”之一。

事情是这样的。

最近大家不是都热衷于向AI咨询嘛,有位网友就问了Bing这么一个问题:

象鼻山是否有缆车?

Bing也是有问必答,给出了看似挺靠谱的答案:

在给出肯定的答复之后,Bing还贴心地附带上了票价、营业时间等细节信息。

不过这位网友并没有直接采纳答案,而是顺藤摸瓜点开了下方的“参考链接”。

此时网友察觉到了一丝丝的不对劲——这人的回答怎么“机里机气”的。

于是他点开了这位叫“百变人生”的用户主页,猛然发觉,介是个AI啊

因为这位用户回答问题速度可以说是极快,差不多每1、2分钟就能搞定一个问题。

甚至能在1分钟之内回答2个问题。

在这位网友更为细心的观察之下,发现这些回答的内容都是没经过核实的那种……

并且他认为,这就是导致Bing输出错误答案的原因:

这个AI疯狂地污染中文互联网。

一、“AI污染源”,不止这一个

那么被网友发现的这位AI用户,现在怎么样了?

从目前结果来看,他已经被被知乎“判处”为禁言状态。

但尽管如此,也有其他网友直言不讳地表示:

不止一个。

若是点开知乎的“等你回答”这个栏目,随机找一个问题,往下拉一拉,确实是能碰到不少“机言机语”的回答。

例如我们在“AI在生活中的应用场景有哪些?”的回答中便找到了一个:

不仅是回答的语言“机言机语”,甚至回答直接打上了“包含AI辅助创作”的标签。

然后如果我们把问题丢给ChatGPT,那么得到回答……嗯,挺换汤不换药的。

事实上,诸如此类的“AI污染源”不止是在这一个平台上有。

就连简单的科普配图这事上,AI也是屡屡犯错。

网友们看完这事也是蚌埠住了:“好家伙,没有一个配图是河蚌”。

甚至各类AI生成的假新闻也是屡见不鲜。

例如前一段时间,便有一则耸人听闻的消息在网上疯传,标题是《郑州鸡排店惊现血案,男子用砖头砸死女子!》。

但事实上,这则新闻是江西男子陈某为吸粉引流,利用ChatGPT生成的。

无独有偶,广东深圳的洪某弟也是通过AI技术,发布过《今晨,甘肃一火车撞上修路工人, 致9人死亡》假新闻。

具体而言,他在全网搜索近几年的社会热点新闻,并使用AI软件对新闻时间、地点等进行修改编辑后,在某些平台赚取关注和流量进行非法牟利。

警方均已对他们采取了刑事强制措施。

但其实这种“AI污染源”的现象不仅仅是在国内存在,在国外亦是如此。

程序员问答社区Stack Overflow便是一个例子。

早在去年年底ChatGPT刚火起来的时候,Stack Overflow便突然宣布“临时禁用”。

当时官方给出来的理由是这样的:

(这样做)的目的是减缓使用ChatGPT创建的大量答案流入社区。

因为从ChatGPT得到错误答案的概率太高了!

Stack Overflow进一步阐述了这种现象。

他们认为以前用户回答的问题,都是会有专业知识背景的其他用户浏览,并给出正确与否,相当于是核实过。

但自打ChatGPT出现之后,涌现了大量让人觉得“很对”的答案;而有专业知识背景的用户数量是有限,没法把这些生成的答案都看个遍。

加之ChatGPT回答这些个专业性问题,它的错误率是实实在在摆在那里的;因此Stack Overflow才选择了禁用。

一言蔽之,AI污染了社区环境

而且像在美版贴吧Reddit上,也是充斥着较多的ChatGPT板块、话题:

许多用户在这种栏目之下会提出各式各样的问题,ChatGPT bot也是有问必答。

不过,还是老问题,答案的准确性如何,就不得而知了。

但这种现象背后,其实还隐藏着更大的隐患。

二、滥用AI,也毁了AI

AI模型获得大量互联网数据,却无法很好地辨别信息的真实性和可信度。

结果就是,我们不得不面对一大堆快速生成的低质量内容,让人眼花缭乱,头晕目眩。

很难想象ChatGPT这些大模型如果用这种数据训练,结果会是啥样……

而如此滥用AI,反过来也是一种自噬。

最近,英国和加拿大的研究人员在arXiv上发表了一篇题目为《The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget》的论文。

探讨了现在AI生成内容污染互联网的现状,然后公布了一项令人担忧的发现,使用模型生成的内容训练其他模型,会导致结果模型出现不可逆的缺陷。

这种AI生成数据的“污染”会导致模型对现实的认知产生扭曲,未来通过抓取互联网数据来训练模型会变得更加困难。

论文作者,剑桥大学和爱丁堡大学安全工程教授Ross Anderson毫不避讳的直言:

正如我们用塑料垃圾布满了海洋,用二氧化碳填满了大气层,我们即将用废话填满互联网。

对于虚假信息满天飞的情况,Google Brain的高级研究科学家达芙妮 · 伊波利托(Daphne Ippolito)表示:想在未来找到高质量且未被AI训练的数据,将难上加难。

假如满屏都是这种无营养的劣质信息,如此循环往复,那以后AI就没有数据训练,输出的结果还有啥意义呢。

基于这种状况,大胆设想一下。一个成长于垃圾、虚假数据环境中的AI,在进化成人前,可能就先被拟合成一个“智障机器人”、一个心理扭曲的心理智障。

就像1996年的科幻喜剧电影《丈夫一箩筐》,影片讲述了一个普通人克隆自己,然后又克隆克隆人,每一次克隆都导致克隆人的智力水平呈指数下降,愚蠢程度增加。

那个时候,我们可能将不得不面临一个荒谬困境:人类创造了具有惊人能力的AI,而它却塞满了无聊愚蠢的信息。

如果AI被喂进的只是虚假的垃圾数据,我们又能期待它们创造出什么样的内容呢?

假如时间到那个时候,我们大概都会怀念过去,向那些真正的人类智慧致敬吧。

话虽如此,但也不全坏消息。比如部分内容平台已开始关注AI生成低劣内容的问题,并推出相关规定加以限制。

一些个AI公司也开始搞能鉴别AI生成内容的技术,以减少AI虚假、垃圾信息的爆炸。

参考链接:

[1]https://www.v2ex.com/t/948487

[2]https://twitter.com/oran_ge/status/1669160826186633219

[3]https://www.qbitai.com/2022/12/40167.html

[4]https://arxiv.org/abs/2305.17493v2

[5]https://albertoromgar.medium.com/generative-ai-could-pollute-the-internet-to-death-fb84befac250

[6]https://futurism.com/ai-generates-fake-news

作者:金磊 尚恩

来源公众号:量子位(ID:QbitAI),追踪人工智能新趋势,关注科技行业新突破

本文由人人都是产品经理合作媒体 @量子位 授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。