AI生產了大量垃圾內容，自然也就有了賽博清理工｜Landing AI

盡管在大多情況下，AI的出現往往會與失業一詞相關聯。但隨著它的不斷普及，一個新的工種也正在從中孕育而生。

如我們所親歷和見證的那樣，當下，隨著生成式AI在寫作、設計、開發與辦公流程中迅速普及，盡管它的初衷是進一步提升效率，但隨之而來的也包括：AI以極高速度生成內容的同時，也在制造大量無法直接使用的低質量產出。

這種劇本在工作場景中會格外明顯。如此前的一份報告指出，全球范圍內，盡管企業在生成式AI的投入規模已達300億至400億美元，但其中95%的組織未從中獲得可量化回報。原因并不復雜：AI無法持久記憶反饋，也難以適應具體業務流程，更無法像人類一樣從長期情境中學習。或者換句話說就是，它能生成的，往往只是“看起來像內容”的東西。

為了描述這類“似是而非”的產物，在海外，“AI slop”這個詞語正在變得越來越常見。它指代的不是某個特定問題，而是一整類生成式AI常見的低質量輸出——空洞的文字、失真且失準的圖像、或者充滿漏洞的代碼等等等等。

自然而然的，在職場環境中，這種低質量內容已形成新的負擔。斯坦福社會媒體實驗室和BetterUp Labs的調研顯示，超過四成白領在一個月內收到過AI生成的“工作爛活”（work slop）——每次處理平均需要耗時兩小時。如果在擁有萬人規模的組織中累積，其造成的生產力損失可達數百萬美元。

與此相對應的是，在自由職業者市場中，這類低質量內容的影響會顯得更加具體。許多設計師、寫作者與程序員都在經歷同一種變化：過去擔心會被AI取代，如今卻在用更多時間為AI干活。有寫作人士反饋稱，其如今有一半以上的工作，是把客戶交來的AI文章重新寫回“人類語言”。這些文章段落齊整，但語氣生硬、邏輯松散，缺乏應有的事實支撐···

此外，基于這種模式，一些初創公司已經開始嘗試以極低成本批量制作由大模型自動生成的內容產品——比如播客節目，主持人是虛構的“專家”和“KOL”，整期內容自動腳本化生產，只需一兩美元便能完成。對于這些團隊而言，只要有幾十個訂閱者就能實現收支平衡。

再把目光轉到更大的層面上。有報告預估，隨著ChatGPT的上線（22年末），全網范圍內AI文章的數量已從當時的近10%增長至如今的超50%（截至今年5月份時為52%）。而這意味著，互聯網上已有超半數的文章都是AI的“作品”（而且其中絕大部分可能都是來自于同一家，你知道我想說的是誰）。

于此，不難預想到，這其中將會有多少AI slop。但隨之而來的，也不難發現，隨著這類內容的愈發常見，對于平臺與企業而言，清理、校對、篩選的工作需求也將被隨之推高。自然，與之對應的“賽博清理工”也將成為一個越來越常見的身影——當然，這里的前提是，AI內容暫時還不能被AI“修正”。

所以，再回到開頭所談到的那個問題：AI會帶來怎樣的失業？我想，在這個問題背后，它想提醒我們的不只是“人類是否會被取代”，而也會在于，“什么才是人類的價值”。

Landing AI

Landing AI是由動點科技策劃的一檔聚焦人工智能領域的專題報道欄目。通過對AI落地前景以及幕后故事的發掘，我們將在這一專題中深入淺出地探討關于AI新浪潮下的一切可能。

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