Meta投毒与AI数据污染

Meta 标志形状的社交信息流被标成“投毒”警示,旁边是多个 AI 聊天机器人和数据管道的关系图,浅色背景的商业评论版橡皮泥平面信息图的统一风格。

最近,Meta 向各大 AI 竞争对手“投毒”成为了一个新梗。这到底是怎么回事?

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大家注意,“投毒”这个词非常狠,也非常有画面感,特别容易传播。所以,“Meta 投毒”这个传播事件本身,就是对于 Meta 自己形象的一次投毒。

今天咱先不着急拆解这个故事的每一个细节,我们先讲一个题外话,而且这个题外话跟今天要讲的事情息息相关。

关于“AI 读稿”评论的说明

从本周开始,所有在我视频下面留言说“你是 AI 读稿”“你这就是照着 AI 稿念”,或者“这就是机器人在念稿”,以及有些人在我的评论区里头用 Gemini 做总结,或者用 AI 总结了一大堆东西给我发这儿的,从这周开始一律删评论,屏蔽评论者。至于为什么,咱们后边再讲。

AI 污染互联网之后,谁还能拿到干净的人类数据?

互联网内容海洋中漂浮着人类手写纸张和 AI 生成文档,数据筛网正在艰难分离干净样本与污染样本,浅色背景的商业评论版橡皮泥平面信息图的统一风格。

咱们接着讲 Meta 这个事情。它绝不是只讲 Meta,它讲的是一个更大的问题,也就是:当 AI 开始污染互联网,谁还能够拿到真正干净的人类数据?而且真正干净的人类数据对于 AI 下一步的发展,为什么至关重要?

现在没有被 AI 污染的内容肯定已经越来越少了。从 AI 出来的那一天开始,我们就在大量使用 AI 生产各种各样的内容。你说我现在这个内容是纯原生由人生成的,哇,这玩意实在太值钱了。

但是你说今天我讲的稿有没有 AI 的痕迹?有。我肯定会使用 AI 帮助搜集信息、总结要点,那一定不是一个原生的人的内容,这个事咱们还是要承认的。

现在一篇文章里头,可能是人写了大纲,然后 AI 扩写,人再改一遍。你去看现在一些号称最接近于人类撰写的东西是什么?就是论文。但是论文里头真正由人产生的、有价值的东西是什么?是数据。里边那个文字,大量都是由 AI 润色和修改过的。特别是你让中国人去写英文论文的时候,你根本就避免不了这件事情。

大家知道什么数据是 AI 率最高的数据吗?程序,代码。现在大概 90% 的代码都是由 AI 来写的,而且这玩意写的速度贼快,是人类绝对无法去追赶的。文字内容 AI 生成了以后,人还会去看,还会去修改一下。程序代码 AI 生成完了以后,人通常连看都不带看,就直接提交掉了。所以现在真正 AI 占比最高的数据,其实是代码数据。

那你说,我们把它挑出来不就完事了吗?把纯人生成的内容挑出来。现在问题就是挑不出来,都是由人跟 AI 一起生成的,你咋挑?你根本就没法挑。

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