AIGC“弄脏”互联网，大模型“课本”遭污染随着生成式人工智能（AIGC）的迅猛发展，互联网内容生态正面临前所未有的挑战。AI生成的虚假、无意义、同质化内容呈指数级增长，严重污染了互联网环境，这一现象已引起广泛关注。一、AIGC内容泛滥，内容平台成重灾区生成式AI技术的低成本化，使得AI生成信息的“垃圾网站”和低质内容大量涌现。知乎、今日头条等平台成为AI无脑答案和虚假新闻的重灾区。这些内容描述简短、概括性十足，但细看之下逻辑混乱、错误百出，特别是在金融、医学等专业领域，没有经验的人群很容易被误导。此外，在小红书、淘宝、抖音等平台上，越来越多的“AI真人美女”图片和视频被批量生产，大批“AI摄影”类账号也应运而生，进一步加剧了互联网内容的同质化现象。二、AIGC内容污染的危害AIGC内容的泛滥不仅影响了人类获取有效信息的效率，更对AI大模型本身构成了威胁。莱斯大学和斯坦福大学的科学家研究发现，将人工智能生成的内容输入人工智能模型，会导致输出质量下跌。这一现象被称为“模型自噬障碍”（MAD），即如果AI只学习其他AI生成的内容，在经过几代训练后，AI将输出无意义的垃圾信息，最终走向“模型崩溃”的结果。因此，对于大语言模型而言，“数据清洁”至关重要。三、监管措施与技术挑战为了应对AIGC内容污染的问题，中国首个AIGC监管文件《生成式人工智能服务管理暂行办法》已落地实施。该《办法》明确指出AIGC服务提供者要“增强训练数据的真实性、准确性、客观性和多样性”。同时，国内的内容平台也推出了一系列针对AI生成内容的管理措施，如知乎、抖音、小红书等平台均已发布有关AIGC内容的规定。然而，在实际操作中，平台对AI生成内容的识别能力仍存在不足，导致一些原创内容被误判为AI生成，甚至引发用户的不满和质疑。此外，当前AI生成检测工具的准确率也普遍较低，无法有效遏制AI内容垃圾的滋生。随着AIGC技术的不断迭代升级，AI生成内容将越来越具备迷惑性，这对AI识别工具提出了更高的要求。因此，在充满人工智能的未来，“人工”与“智能”的良性共进将成为AI下一阶段发展的重要挑战。四、结论与展望AIGC技术的快速发展为互联网内容生态带来了前所未有的变革和挑战。面对AIGC内容污染的问题，我们需要加强监管力度，提高平台对AI生成内容的识别能力，并推动AI识别技术的不断进步。同时，我们也应积极探索人工与智能的良性共进模式，实现人工智能技术的可持续发展。只有这样，我们才能在享受AI技术带来的便利的同时，保持互联网内容的健康与多样。在未来，随着技术的不断进步和监管的日益完善，我们有理由相信，AIGC技术将在保持其创新活力的同时，更好地服务于人类社会，为互联网内容生态的健康发展贡献更多力量。