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AI“瘋狂污染中文互聯(lián)網(wǎng)”,社交平臺管不了還是不想管?

2023-06-23 17:03:22 來源:娛樂資本論

這幾天,有人發(fā)現(xiàn)一個(gè)知乎用戶“百變?nèi)松悲偪竦厥褂肅hatGPT回答問題,回答速度極快,差不多每1、2分鐘就能搞定一個(gè)問題,甚至能在1分鐘之內(nèi)回答2個(gè)問題。這些生成后就從未過人工核查的答案,有些被必應(yīng)AI抓取,因此形成了誤導(dǎo)性的回答。

由此一來,“AI正在瘋狂污染中文互聯(lián)網(wǎng)”就成了一個(gè)熱門話題。不過,作為一家正在生產(chǎn)環(huán)節(jié)積極引入AIGC的文娛新媒體,我們娛樂資本論還是想重復(fù)那句聽起來可能很俗套的觀點(diǎn):


(相關(guān)資料圖)

“瘋狂污染中文互聯(lián)網(wǎng)”的不是AI,而是使用AI的人。

很多人看到類似這樣的案例,就會自然產(chǎn)生一種要“管管”AI生成內(nèi)容的沖動(dòng)。我們對此有些不同看法:

平臺層面限制AI生成內(nèi)容,短期內(nèi)可能有必要,但長期來看就不一定了。

社交平臺并沒有真正的技術(shù)能力,來自動(dòng)“預(yù)判”和限制AI生成內(nèi)容。

當(dāng)AI生成內(nèi)容有可能“污染”大模型時(shí),模型開發(fā)者應(yīng)該負(fù)起更多責(zé)任,而不是社交平臺。

一、為什么會發(fā)生這種事?

從知乎到必應(yīng)AI,這條神奇的鏈路是如何形成的?

必應(yīng)AI是最早一批聯(lián)網(wǎng)的大語言模型,很久以后才有谷歌的Bard和百度文心一言可以聯(lián)網(wǎng)。而ChatGPT官方聯(lián)網(wǎng)功能也是跟必應(yīng)合作,這使得必應(yīng)作為一個(gè)搜索引擎,對AIGC的意義非常特殊。

但必應(yīng)本身并不是一個(gè)很優(yōu)秀的搜索引擎。在某些中文問題上,必應(yīng)的檢索能力并不強(qiáng)于百度,可能只是廣告相對少一點(diǎn);相對谷歌,必應(yīng)則有更大的劣勢。

中文互聯(lián)網(wǎng)更嚴(yán)重的“圍墻花園”現(xiàn)象,則讓搜索引擎的能力進(jìn)一步受限。目前已知必應(yīng)無法讀取微信公眾號文章,對頭條號、百家號等收錄也不完整。

必應(yīng)AI功能剛小范圍內(nèi)測時(shí),甚至在百度官宣“文心一言”之前,知乎就已經(jīng)是其中文回答里最常見的參考來源。它內(nèi)容質(zhì)量相對較高,又不限制搜索引擎的抓取。

通過這種曲折的關(guān)系,知乎成為了一個(gè)對AI非常特殊的存在——一個(gè)“公版”的語料來源

3-4月起,AI開始在各行各業(yè)開始替代人工寫作。在各個(gè)社交平臺上,這種替代的速度是不同的。

在微博、小紅書等地,它“入侵”文本內(nèi)容相對較慢。但知乎和公眾號、頭條號、百家號等平臺,內(nèi)容以中長篇文字為主,這些地方幾乎同步被“入侵”。

甚至,當(dāng)我就“AI污染中文互聯(lián)網(wǎng)”在微信“搜一搜”的時(shí)候,還可以搜到另一篇明顯出自GPT的“評論文章”,整件事情頗為行為藝術(shù)。

小紅書以及各家短視頻平臺,則更受困于AI生成圖片,及圖片堆砌成的視頻內(nèi)容。

對圖片的審核及事實(shí)核查難度始終高于文本。早在2022年8月,就有關(guān)于重慶山火的帖子被人指出“10張圖有8張是AI作畫,下面評論卻一片感動(dòng)哭了”。

Midjourney對一些知名人士的預(yù)訓(xùn)練相當(dāng)成功,以至于“特朗普被捕”系列“世界名畫”引發(fā)了強(qiáng)烈反響,其創(chuàng)作者被MJ官方封號。但在國內(nèi),“霍金來了都得給領(lǐng)導(dǎo)敬酒”等變種則依然不受限制地繼續(xù)流傳。

以文字為主的社交平臺,受到AIGC內(nèi)容的沖擊明顯大于以圖片、視頻為主的平臺。

在知乎,雖然“百變?nèi)松币驯环饨惽闆r還很常見,有些回答不標(biāo)注“包含AI創(chuàng)作”,但一看就有GPT的味道。

這些內(nèi)容最大的問題并不是枯燥乏味,而是缺乏事實(shí)核查,特別是在醫(yī)學(xué)、金融等專業(yè)領(lǐng)域,無資質(zhì)人員的回答很容易形成誤導(dǎo)。

此外,“GPT體”的顯著特征——按條列出要點(diǎn),最后來一段總結(jié)——實(shí)際上會在生成過程中,不斷強(qiáng)化對前面寫過的答案的“自信”。一旦AI生成內(nèi)容有遺漏或編造成分,它會在剩下的回答中,致力于讓前面的內(nèi)容變得看起來很可信。

文生圖類AI工具受到生成內(nèi)容的“反向污染”可能性目前還比較小。而對于大語言模型而言,“垃圾進(jìn)、垃圾出”是一個(gè)迫在眉睫的現(xiàn)實(shí)威脅。

類似“百變?nèi)松钡倪@種情況,可以在一個(gè)非常快的周期內(nèi)被反饋進(jìn)去。他關(guān)于“象鼻山有纜車”的錯(cuò)誤回答,僅用不到一個(gè)月的工夫,就被抓取和錯(cuò)誤地呈現(xiàn)出來了。

如果不能盡快想出對策,類ChatGPT的文本大模型工具,將很快成為一種無用的玩具和擺設(shè),它訓(xùn)練得越努力,生成的東西反而越不可用。

二、AI內(nèi)容不是新鮮事,但短期只能“一刀切”

ChatGPT火爆已有半年。這段時(shí)間里,知乎、抖音、小紅書等社交平臺都已經(jīng)發(fā)布了限制AI生成內(nèi)容的規(guī)定。總體上它們都是需要發(fā)布者對AI生成部分明確標(biāo)記,以及對缺乏人類介入的純AI內(nèi)容嚴(yán)肅查處。例如,抖音禁止沒有“中之人”,完全由AI生成問答的直播。

對此,娛樂資本論的觀點(diǎn)始終如一:AIGC就像其他任何工具一樣。當(dāng)AI生成內(nèi)容“污染互聯(lián)網(wǎng)”的時(shí)候,錯(cuò)的不是工具,而是使用工具的人。

自動(dòng)化生成垃圾內(nèi)容,并填充到網(wǎng)上的生意古已有之。

針對搜索引擎的優(yōu)化結(jié)果,大多數(shù)真人都是看不見的,只對機(jī)器規(guī)則有意義。

10多年前就有打散文章順序,同義詞替換等“偽原創(chuàng)”技術(shù)。

稍微動(dòng)點(diǎn)心思的人工“洗稿”在公眾號時(shí)代屢禁不止,微信不得不組織一些德高望重的“陪審團(tuán)”來處理洗稿爭議。

ChatGPT等AIGC工具做的事情本質(zhì)上是一樣的。當(dāng)然這個(gè)新“工具”也確實(shí)有特別之處,它生成垃圾內(nèi)容的效率,相比過去可能是10-100倍的提升。ChatGPT對任何使用者一視同仁地“降本增效”,對營銷號也不例外。平臺反低質(zhì)內(nèi)容的斗爭變得更艱難了。

其實(shí),ChatGPT生成的內(nèi)容,如果讓人類來評價(jià),還好于傳統(tǒng)方法做出的“偽原創(chuàng)”“營銷號體”等內(nèi)容。但是,AIGC卻不太可能替代掉以前的垃圾內(nèi)容,而是兩種很差的內(nèi)容共存,讓網(wǎng)絡(luò)環(huán)境更糟糕。

因?yàn)锳IGC做營銷號的爆發(fā)比較突然,來勢洶洶,短時(shí)間內(nèi),平臺不可避免需要對AI生成的內(nèi)容“一刀切”。如果找不到根治方法,這些臨時(shí)措施也很可能會常態(tài)化。

但長遠(yuǎn)來看,平臺沒有必要對所有AIGC內(nèi)容始終保持特殊化對待。善用AI的人,是用它來更好發(fā)揮自己已有的專業(yè)能力。

在“首屆上海文娛科創(chuàng)沙龍”上,娛樂資本論創(chuàng)始人吳立湘在《文娛行業(yè)的多模態(tài)戰(zhàn)爭》主題演講中明確提出:

① “由AI生成”并不意味著人類可以“偷工減料” ,從最終結(jié)果上看,我們報(bào)道的質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)和以前沒有區(qū)別。

② AI不是取代人類,而是解放人類。我們的記者和編輯對AI生成的結(jié)果負(fù)最終責(zé)任,而他們也擁有這些作品的原有權(quán)益。

有的人在知乎回答時(shí),先用AI生成基底,但在發(fā)布前手動(dòng)核查事實(shí),對內(nèi)容負(fù)責(zé)。這樣的回答可能在當(dāng)前的“一刀切”管理中被誤傷。

一旦平臺擁有了比較快速、準(zhǔn)確的機(jī)審方法,可以將一些比較基礎(chǔ)的AI生成內(nèi)容識別出來,并自動(dòng)處理,那么用AIGC制作的垃圾內(nèi)容,和用偽原創(chuàng)等工具做的內(nèi)容,應(yīng)該平等地被處罰。還是那句話,錯(cuò)的不是工具,而是使用工具的人。

三、識別AIGC內(nèi)容的技術(shù)困難

問題在于,目前的技術(shù)手段很難有效判斷一段內(nèi)容是否由AI生成。我們之前對秘塔科技的采訪中也提到了這一點(diǎn)。

在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,有一個(gè)常識性的道理——首次生成內(nèi)容,永遠(yuǎn)是比二次處理同一條內(nèi)容更簡單的。舉例說,將一段話以“中翻英,英翻中,再翻回去”的方法過很多遍機(jī)器翻譯,它就會變得難以辨認(rèn)。

即使ChatGPT生成的“GPT體”有人類讀者肉眼可見的特征,比如上面提到的“按條列出要點(diǎn),最后來一段總結(jié)”,這種特征也是由人類特有的抽象能力得出的。

對人類來說接近本能的、非常簡單的工作,可能對機(jī)器來說極其困難。GPT們僅僅是從語料中,統(tǒng)計(jì)最有可能接在一個(gè)字后面的下一個(gè)字,它們不是真的“懂了”某個(gè)道理,而是某次生成的內(nèi)容恰好“瞎貓碰死耗子”地符合了人類的需要而已。

我們可以假設(shè)自己是平臺的風(fēng)控人員,想想該怎么抓取和判斷AI生成內(nèi)容:

對于AI生圖,可以考慮讓國內(nèi)外的作圖工具出圖時(shí)加水印之類。但Stable Diffusion完全開源,不能號召所有人都這樣。

即使如此,AI生成的文字內(nèi)容也是不可能“加水印”的,而且大模型本身就是一種很好的文本潤色工具,將生成內(nèi)容再過一遍AI,即可大大降低“GPT體”被看出來的概率。

因此,我們只能說現(xiàn)在的平臺“有心無力”,因?yàn)榧夹g(shù)上查處和整治的速度趕不上問題產(chǎn)生的速度。其實(shí)如果知乎真的能用機(jī)器+人工實(shí)現(xiàn)有效的事前監(jiān)管,就不需要等到這事鬧大了。

技術(shù)不夠,“小管家”們只能事后監(jiān)管,手動(dòng)定位被網(wǎng)民舉報(bào)的用戶;而監(jiān)管也得按照“基本法”,即使“百變?nèi)松北唤?,他的答案還保留著。

在必應(yīng)AI的回答里,象鼻山現(xiàn)在還是有纜車。

四、大模型開發(fā)者應(yīng)為反“垃圾”負(fù)更多責(zé)任

如果不解決這個(gè)問題,放任AI生成內(nèi)容被重新投喂到大模型中反芻,結(jié)果將引來模型的“崩潰”。意思是,用片面的信息不斷自我強(qiáng)化,最終只能生成對人毫無意義的內(nèi)容。

在牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)的研究人員發(fā)布的一篇預(yù)印本論文上,講述了得出這個(gè)結(jié)論的過程。研究人員的解決方法是,模型開發(fā)者應(yīng)繼續(xù)保留一部分人工制作的語料,和真人打標(biāo)簽的過程。

但這似乎越來越不容易。在英語世界中,亞馬遜的外包服務(wù)網(wǎng)站MTurk經(jīng)常被AI開發(fā)者用作標(biāo)注任務(wù)。然而MTurk上的勞動(dòng)者,現(xiàn)在在做任務(wù)的時(shí)候也廣泛采用AI輔助。

如果外包人員不加說明,人們會誤以為這些機(jī)器做的標(biāo)注是“純天然無污染”的。可是,一些人類看了覺得沒什么的“抖動(dòng)”,會在缺乏人類監(jiān)督的情況下,迅速自我強(qiáng)化,最終讓算法得出錯(cuò)誤的結(jié)果。

如果語料和訓(xùn)練的自動(dòng)化不可避免,該怎么辦?

有人提出,上述研究的盲點(diǎn)是只會用最簡單的方法來提問。因此,可以從訓(xùn)練方法,甚至是prompt的多樣性上做文章。適當(dāng)?shù)膒rompt才會激發(fā)AI扮演不同人格,調(diào)用不同領(lǐng)域?qū)W來的知識。

另一種思路,是使用人類有償或義務(wù)勞動(dòng)的辦法來打標(biāo)簽。驗(yàn)證碼服務(wù)Recaptcha曾經(jīng)幫助識別了很多印刷書籍,現(xiàn)在它讓輸入驗(yàn)證碼的人類幫AI生成的圖像打標(biāo)簽。

知乎目前擁有一個(gè)很好的評價(jià)機(jī)制,人們用“贊同”“反對”為答案投票。盡管不都是反映答案品質(zhì),也可能是表達(dá)一種情緒,但這個(gè)投票機(jī)制很難把高票投給“GPT體”的回答。被封禁的“百變?nèi)松币卜献鎏柕摹叭裏o小號”特征,容易被識別。所以,知乎可以利用好這種排名機(jī)制中的人類勞動(dòng),并讓必應(yīng)等搜索引擎在抓取時(shí),注意到答案權(quán)重的區(qū)別。

如果繼續(xù)想下去,那么普通用戶的真人操作,還將以各種方式被更好地利用,甚至不排除給錢——一個(gè)可能無關(guān)的例子是,大眾點(diǎn)評上的很多商家會對真人打卡行為給予獎(jiǎng)勵(lì)。

無論如何,模型開發(fā)商無法“號令”為其提供語料的平臺,幫自己預(yù)先篩選掉AIGC內(nèi)容。隨便一想就知道這太過分了:它們甚至本來應(yīng)該給平臺和用戶們錢,才能使用這些語料數(shù)據(jù)的。

當(dāng)StackOverflow以及Reddit宣布限制AI生成內(nèi)容,以及限制抓取站內(nèi)信息的時(shí)候,不論是模型還是社區(qū)用戶都對此無能為力,只能是那些先下手抓完的平臺搶占先機(jī)。

大模型制造者為了采購好數(shù)據(jù),將付出比現(xiàn)在更多的代價(jià)。能確保有優(yōu)質(zhì)人類內(nèi)容的社區(qū),將來可以有很好的商業(yè)價(jià)值。

社交平臺們也可以考慮提升創(chuàng)作門檻,保留人類親手寫內(nèi)容的“火種”。例如小紅書和即刻那樣,隱蔽或取消桌面寫作入口,將社區(qū)變成“移動(dòng)優(yōu)先”。

總而言之,這次大模型們這次必須自己解決“污染”問題,而無法尋求其一直利用的社交平臺的幫助。

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