互联网上 AI 垃圾越多，真人越值钱

浏览网络世界愈发索然无味。当你打算在大众点评、小红书上寻觅些“掏心窝子”的分享，却发觉网友们竟为了几份餐后甜点对你虚与委蛇。

他们极尽溢美之词，词穷之时便搬出 AI 来代劳——仅在大众点评这一平台，去年就有 1161 万条 AI 生成的点评被处理。

此外，AI 炮制的文案、图片、视频充斥于各类社交、内容及购物平台。总而言之，一种“缺乏真人气息”的感受弥漫开来。

多数平台在遭遇 AI 冲击后，陷入了进退两难的境地。起初，它们鼓励用户积极运用 AI 进行“创作”，但当千篇一律的 AI 内容如潮水般涌来，稀释了平台原有的“价值”时，它们开始感到不安。

科技平台开始对 AI 垃圾感到厌烦

最先受到冲击的，正是那些最先拥抱 AI 的平台。

以 LinkedIn 为例，它曾积极鼓励用户借助 AI 发布帖子，分享职场感悟、管理心得与项目复盘（AI 对此也确实得心应手）。但时间一长，信息流中的文章日趋雷同，千篇一律的开场白、三点式总结、对团队的感谢。每篇文章都显得体面，却仿佛同一个人换了数百个头像。

法国流媒体平台 Deezer 透露，每日上传至平台的新歌中，接近半数由 AI 生成，上传后几乎无人问津。播放量依赖刷量，推荐同样依赖刷量。

率先采取抵制行动的也是它们。今年，LinkedIn 新增了一个“疑似 AI 垃圾”的举报按钮。上线后便被用户频繁使用，“AI 职场文章”的浏览量因此锐减四成。

被举报后的“文案”将遭 LinkedIn 限流｜LinkedIn

Spotify 去年下架了 7500 万首垃圾音乐，其中大量为 AI 所创。

Pinterest 与 TikTok 则将“是否观看 AI”的选择权交予用户。Pinterest 允许用户减少首页中 AI 图片的展示，TikTok 也在测试类似的调节功能。

Snapchat 的态度更为坚决。自今年 7 月起，纯 AI 生成的视频将不再有资格进入 Spotlight 推荐。由真人拍摄但经 AI 修饰的作品，只有添加 AI 标识，才有机会被算法推荐。

Instagram 也在对 AI 内容进行筛查与限流｜Meta

各家平台仿佛突然醒悟了一件事：单纯追求内容数量的增长，并未能讨好消费者。

过去，平台竞争的是内容供给——谁的视频更多，谁的社区与帖子更丰富，用户就更可能留下。生成式 AI 出现后，平台最初均持拥抱态度，毕竟低成本能带来海量内容。

然而现实却是，AI 生成的内容在带来一时新鲜感后，迅速沦为千篇一律的重复。刷过几屏，尽是 AI 生成的猫猫狗狗；品味 AI 创作的歌曲，满眼技巧，毫无情感。

在生产端，AI 内容与真人创作者争夺资源。推荐页的位置、音乐平台的版税池、广告主的预算均有限，用户的注意力被 AI 夺走，创作者便减少了曝光与收入。长此以往，被挤掉的反而成了用户原本钟爱的内容。

让用户为 AI 内容付费是一件门槛极高的事，对内容质量要求严苛。平台也并未因引入“廉价内容”而赚取更多利润。

如今，平台面临着巨大的清理成本——识别账号、处理举报、修改推荐规则，甚至误伤真人创作者……

AI，同样被“水军”所污染

“豆包说了这个”，“豆包说了那个”。如今许多人直接将 AI 当作搜索引擎使用，认为询问 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，实则更像小红书、贴吧与豆瓣小组的混合体。这里的帖子未必权威，但汇聚了大量鲜明、真实的个人使用体验，评论区也充斥着反驳与拆台的声音。

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、小红书这类“真人感”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“真人味儿”在 AI 时代变得格外珍贵。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。但未曾料到，广告主与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）与 GEO（生成式引擎优化）。过去做 SEO，大家争的是谁能排在 Google、百度搜索结果的第一页；如今做 AEO、GEO，争的是“ChatGPT 们”回答问题时，最先提及谁的名字。

例如，有人在 Reddit 的护肤社区发帖，询问一款主打祛痘、缓解泛红的喷雾效果如何。帖子下方，一位热心的“网友”写了一大段评论，先老实承认自己没用过上述品牌，无法评价。随即话锋一转，介绍起自己最近使用的 Honeydew Labs 同类产品，效果颇佳。产品次氯酸浓度是多少，对敏感肌肤有多温和，获得过哪些机构认可，洋洋洒洒写了一大段。点开这位网友的账号主页，果然，无论别人讨论什么产品，它都能绕回 Honeydew Labs，且不止活跃于一个护肤社区。

图源：Reddit

多么熟悉的套路……

人类对水军与软广早已深恶痛绝。“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、裤子是否卡裆都未提及的评价，基本可以直接忽略。

但越是这类内容，对 AI 而言反而越友好。

像是将品牌名称、适用肤质、使用效果、成分浓度与机构认证等，唯恐不够详尽地罗列一遍，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 捕捉到的却是“好几个讨论中都出现了对 XXX 的推荐”，内容直白、丰富且全面。

诸如此类。各类平台上充斥着大量重复废话、营销内容以及 AI 生成的（垃圾）内容，作为数据“养料”喂养给 AI。

但 AI 为何一定会中招呢？

康奈尔科技的研究人员今年进行了一项实验，旨在探究能否影响 AI 的输出结果。

他们为三款开源 AI 研究工具出了 176 道题目，并记录它们回答这些问题时所参考的资料。

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 又占一半以上。Reddit 约占全部抓取网址的 12%，大致每八个来源中就有一个。同时，对同一类问题改变提问方式，并不影响索引来源。

研究人员由此设想，如果在一些高频索引的帖子中“加料”，能否影响 AI 的输出结果。

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 道问题换着方式提问，监控到 AI 索引那些高频帖子时，立即替换成“加料副本”供 AI 读取（使用副本替换是为了不污染互联网）。

研究结果是，只要 AI 读取到这份副本，研究人员添加的“料”就有 38% 到 51% 的概率出现在最终报告中——可能是虚构的餐厅、约会软件或商品。

如果一个问题索引到的多个来源同时被添加广告，这一比例最高可达 62%。最短的“软文”仅需 13 个英文单词，例如“吃烤鸭，来全聚德”，就能被 AI 纳入回答中。

康奈尔的这项研究旨在验证“操纵 AI 回答”在技术上是可行的，且精准撒网可提高概率。这好比满大街扔满香蕉皮，总有倒霉蛋会踩上滑倒。

在 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，这些社区与内容平台积累多年的可信度，却成了最值得钻的空子。

等你下次再问 AI“敏感肌适合用什么喷雾？”时，不妨好好斟酌一番，它们给出的回答是否客观。

真人溢价时代

AI 的出现令人类备受打击。AI 的知识积累速度远超人类个体，它们假借“帮你干活”之名，实则意图取代人类赖以生存的工作。

但硬币的另一面是，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，缺乏触动人心的真实经历、锋利的个人判断与审美。它可以不花一分钱，未接触产品，便迅速生产一篇产品测评，因为它无需承担后果。AI 只会“背书”，却不能背书——一个人的身份、所承担的责任、过往经历等，共同构成了其特有的可信度。

这让我们重新审视“真实”的可贵。

作为标准化内容的生产者，人可能正在变得廉价。而作为具备审美、判断与真实体验的主体，人反而变得珍贵——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，只能再去小红书上寻找是否有与你相似的经历。

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、利用与压榨——模型需要语料库，平台需要注意力，商家需要有人付费。

这是一个真人既廉价又溢价的时代：生产端的内容多到看不完，但真实、独特的声音却依旧珍贵且难寻。这是一个 AI 与人都很拧巴的时代。

参考文献

[1] https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/973098/reddit-ai-search-seo-marketing-brands-spam

[2] https://arxiv.org/pdf/2605.24245

[3] https://www.reddit.com/r/technology/comments/1vfbrqm/can_reddit_fend_off_a_new_wave_of_ai_seo_spam_the/

[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。