首页 > 业界 > 关键词  > 正文

AI助纣为虐 内容农场卷土重来

2024-07-18 21:27 · 稿源: TechWeb.com.cn

席安如撰文

万物皆有鄙视链。

据说,在某些互联网公司的面试过程中,面试官倾向于询问应聘者经常活跃于哪个技术社区。如果答案是GitHub或StackOverflow,这通常会成为加分点;而如果答案是CSDN,那么很可能会被视为减分项,甚至可能成为不被录用的判断依据之一。

CSDN是中国最大的程序员社区,它在2023年发布的新闻稿中声称拥有超过4500万注册用户和6000多万篇文章。正是这庞大的6000多万篇文章,使其在一些面试官眼中成为减分项的关键,因为它们构成了中文互联网上规模庞大的内容农场之一,并且推动了其他平台如稀土掘金、简书等效仿这种模式。

在电影院里,一旦前排的人站起来,后面的观众就不得不跟着站起来才能看得见屏幕。CSDN正是第一个“站起来”的平台。

第一代内容农场:自己生产内容,吸引外部流量

内容农场并非新现象,而是随着搜索引擎的发展而出现的一种现象。早在2009年,Demand Media的内容农场公司老板就向《连线》杂志(Wired)宣称,他们计划每月发布100万篇文章,相当于每年制造四个维基百科。到了2010年,雅虎斥资9000万美元(约人民币6亿)收购了另一家类似公司Associated Content。这些内容农场之所以受到资本青睐,是因为它们同时满足了开源和节流的需求。一方面,它们从搜索引擎带来的大量流量中获取广告收入,这是互联网公司主要的收入来源之一;另一方面,据说它们为每篇文章支付的稿费仅为3.5美元,远低于人工撰写稿件的20美元左右的稿费标准。

CSDN成为内容农场并非有意为之,而是历史发展的一个巧合。虽然内容数量庞大,但其成功的关键还在于获取流量的策略。作为一个技术社区,CSDN的SEO技术足够强大。内容的来源主要是国内的技术专家在CSDN博客上分享经验和技术,这增加了CSDN的权重;同时,越来越多的后来者和新手将CSDN作为学习笔记的平台,导致大量内容相似甚至完全相同的文章产生。

第二代内容农场:搬运内容,吸引平台推荐

随着智能手机的普及和手机流量的丰富,人们使用互联网的方式发生了变化。购买商品、观看视频、阅读小说等不再依赖浏览器和搜索引擎。新一代的内容农场应运而生,它们不再自己生产内容,而是通过技术手段将其他平台的内容进行二次加工,以产生大量内容,然后获取更多的平台推荐。短视频的兴起使得这一现象更加明显。

与第一代内容农场不同,这种形式的内容农场更容易得到平台的支持,用户也更容易接受,因为它省去了自己搜索的麻烦。除了部分原创作者的不满,用户对此鲜有怨言。

AIGC时代:AI自动生成内容,自给自足

OpenAI的出现标志着全球网民进入了AIGC(人工智能生成内容)时代。在第一代和第二代内容农场的基础上,AI生成的内容可以迅速出现在微信公众号、小红书、知乎等平台。尽管这些内容主要由AI自动生成,但它们仍然处于前两个时代的范畴,AI仅负责生产内容。

直到今年五月,有用户在使用字节跳动旗下的对话式AI产品“豆包”时发现,其提供的答案参考来源实际上是豆包自身生成的内容。至此,AI时代的内容农场雏形初现。这意味着,如果日常使用对话式AI作为与互联网交互的入口,那么得到的答案很可能是AI自动生成的,其中可能包含不准确甚至荒谬的信息,比如某些电影解说短视频中给男女主角取的名字“小帅与小美”就曾被AI当作参考答案。

虽然此次事件被迅速修复,但几乎所有对话式AI都具备这种能力。如果使用的是一个看起来与字节跳动无关的域名,则可能永远不被用户发现。在立法层面,目前主要针对有害内容的法律法规,并未明确约束这种低质量但无害的内容。

厂商已采取行动,如百度将AI“文心一言”生成的答案置于搜索结果的最前面,以及知乎的AI“知乎直答”给予自家数据更高的权重。然而,面对即将到来的AI内容农场,人们还可以采取哪些行动?

在第一代内容农场时代,程序员们可以通过技术手段或工具规避内容农场的影响,但普通用户无能为力。在第二代内容农场时代,大多数用户选择了接受这种内容的供给。面对AI内容农场的挑战,人们需要思考如何应对,如何保护自己免受低质量信息的干扰。

举报

  • 相关推荐
  • 可灵AI与《逆水寒》手游达成深度合作 AI技术赋能游戏内容创新

    可灵多款视频生成模型已占据了约30%的使用者份额,领先于Runway和谷歌的Veo2。

  • 百度网盘位列AI产品榜APP第一,AI激活网盘内容管理、消费新增量

    6月3日AI产品榜显示,百度网盘APP月活用户超1.5亿,位列国内应用总榜第一、全球总榜第二,仅次于ChatGPT。百度网盘已推出AI笔记、听记、扫描、打印等多项功能,覆盖生活娱乐、学习办公等场景。百度文库在AI内容创作赛道排名第一。百度网盘与文库联合推出的"AI笔记"上线一个月用户达500万,被高校学生称为"备考神器"。此外,百度还发布了全球首个内容操作系统"沧舟OS",整合了网盘和文库的海量数据。数据显示,百度网盘AI月活用户超8000万,文库AI月活超9700万,已成为大模型时代的领先AI产品。

  • 1400万播放背后:AI如何重塑短视频内容生产

    在短视频赛道上,AI不只是加速器,也正在成为内容创作者的“第二大脑”。本文聚焦两个真实案例: 一个是治愈系图文短视频的爆款制造,团队用AI实现选题拆解、图像生成、配音剪辑等全流程提效,仅靠1人操作,即打造出播放量高达1400万的作品;另一个则是“包租婆”IP的虚拟形象再造,通过AI驱动的形象生成与语音合成,强化角色记忆点,轻量化制作节奏拉满。 这些案例�

  • AI开店、AI接单、AI助老订餐...饿了么正在用AI重塑外卖江湖?

    外卖大战,战事正酣。 一场战事在水面之上。当数以亿计的真金白银被投入市场,这场关乎数亿人一日三餐的竞争,被彻底渲染成了一场价格肉搏,声势浩大,引人注目。 但当多数人的目光都聚焦于红包与优惠券时,很少有人意识到,在这场喧嚣之下,一场真正决定胜负的“看不见的战争”——关于技术的较量,早已拉开序幕。 毕竟,所有人都心知肚明的问题是:当补贴带�

  • AI搜索混战:谷歌搜索AI Mode反击,纳米AI中国登顶

    文章探讨了AI搜索领域的变革与竞争。谷歌在ChatGPT发布后意识到威胁,迅速调整战略推出AI Overview功能。目前AI搜索产品主要分为三类:原生AI搜索(如Perplexity)、传统搜索增强AI能力(如New Bing)和大模型厂商的搜索产品(如Kimi)。Perplexity凭借"答案引擎"的创新模式快速崛起,通过优化用户提问方式、提供精准答案并标注信息来源,月活用户突破千万。但这类产品面临�

  • 雷军不掩饰AI野心了

    搞定汽车和芯片后,雷军下一个攻关目标会是什么?小米在最新一季财报中给出了部分线索。 5月27日晚发布的2025年第一季度财报中,小米公告称由于进一步增加了对AI业务的投入,自2025年第一季度起,小米智能电动汽车等创新业务经营分部,更名为智能电动汽车及AI等创新业务经营分部。 这已经是过去一年中小米第二次更改业务架构。2024年第二季度,在小米首款汽车SU7正式�

  • 评测界鼻祖王自如宣布在AI领域重新创业 直言选AI是来钱快

    今日,王自如B站账号复更宣布回归,并改名为王自如AI,以AI测评UP主身份二次创业。 王自如在视频中表示:未来我想做的第一件事是做AI的内容创业,坦白来讲,因为这件事确实来钱快、资源整合的也快。” 王自如称,会选择高度聚焦AI应用方向,比如跟消费电子、产业、服务的结合,为第二件事做准备。

  • 沉浸 “视” 界,“音” 为有 AI:三星AI电视让客厅跃升私享影院

    三星凭借Vision AI技术全面升级家庭娱乐体验,通过搭载新一代AI芯片实现画质、音质的革命性突破。2025年新品Neo QLED 8K/4K系列搭载NQ8AI Gen3芯片,AI神经网络单元提升至768个,实现8K画质增强和低分辨率内容优化。OLED系列S95F/S90F配备NQ4AI Gen3芯片,结合杜比全景声和OTS技术打造3D环绕声场。The Frame画壁艺术电视采用量子点Mini LED背光技术,实现科技与艺术的完美融合。报告显示,预计2027年AI电视市场规模将突破5000亿元,用户对沉浸式音画体验需求持续增长。三星以创新技术重塑行业标准,让用户足不出户即可享受影院级视听盛宴。

  • AI 购物,为什么难以戳中你的痛点?

    AI进入电商不是什么新鲜事。 对平台而言,AI正在成为电商的新质生产力。AI导购、数字人直播、AI换装等新场景,被电商大厂放进自己的App。降本增效的同时,或许能收获新的用户体验可能性。 但是,美好的可能性还过于遥远。对C端消费者而言,体感并不一定如平台所畅想的那么丝滑。 普通人对电商应用AI 最深刻的印象,恐怕就是机器人客服油盐不进的自动回复,彼此对�

  • 腾讯云TencentOS Server AI,助力荣耀打造高性能AI底座

    随着生成式AI技术爆发式增长,AI大模型开始渗透至手机领域。荣耀基于腾讯云TencentOS Server AI的TACO-LLM加速模块部署DeepSeek-R1等开源大模型,在内部场景应用中实现稳定性、可靠性和推理性能的大幅提升。测试显示,使用TACO-LLM后,首Token延迟最高降低6.25倍,吞吐提升2倍,端到端延迟降低100%。TACO-LLM通过投机采样技术实现大模型"并行"解码,从根本上解决计算密度问题,大幅提升解码效率。荣耀表示该方案打造了高性能AI底座,提供高吞吐低延迟的优化方案,能无缝整合现有大模型部署方案。腾讯云TACO-LLM针对企业级AI模型私有化部署挑战,专门优化了大语言模型内核运行效率。