AI垃圾(AI Slop)正在汙染網路世界
未來網路世界中真實資料的占比可能會因為大型語言模型（LLM）的出現而逐漸減少。隨著LLM生成的內容在網路上變得越來越普遍，未來在訓練LLM上會變得更加困難，資料來源無從查證，因為AI生成內容會變得無所不在。隨著語言模型技術的進步，生成的內容將顯得更加自然和有說服力，這使得其難以與原始的、真實的內容區分開來。現在許多人現在會使用ChatGPT幫自己潤稿或是換句話說，但是無論是ChatGPT或是其它的LLM都有其所屬的敘述風格，因此，即便是人類寫的內容給LLM進行修改，仍然會被LLM加入一些LLM的風格、用詞以及表達方式。
過去LLM訓練資料來自於哪裡?
1. 網頁資料：網頁爬蟲抓取的文本資料，包括部落格、新聞文章、論壇、維基百科等。
2. 書籍和學術文獻：包括公開出版的書籍、學術期刊、會議論文等。
3. 開放資料集
4. 社群媒體和論壇：包括 Twitter、Reddit等社交媒體平台上的公開貼文。
5. 新聞和報導：訓練資料中通常會包含大量的新聞文章、報導、專題。
6. 對話資料
7. 文件和技術手冊：包括各種軟體工具、程式語言等文件。
從訓練資料來源中可以發現，大多數的資料皆來自網路中，其中不少都是平台使用者所發布的，然而現在越來越多人在生活當中習慣使用LLM來協助自己，這代表LLM在網路世界上的影響力越來越大，另外過往內容農場，可能是複製貼上，但是現在出現了LLM，不再侷限於複製貼上，而是貼給LLM並下指令告訴它換句話說，讓大家越來越難識別內容為AI生成或人類撰寫，在未來大型語言模型的訓練資料來源仍然依靠網路世界的資料時，這些資料不再是純粹的人類生成的資料，然而這些資料是難以過濾的，即便進行人工審核，也無法確保資料完全真實。
大型語言模型可能越來越笨?
大型語言生成的內容可能存在錯誤，儘管這些錯誤占比很少，但是每一次訓練模型都包含這些錯誤的資料，可能在多次訓練之後放大這些錯誤。當大型語言模型的錯誤不斷累積並被廣泛應用於各種產業時，這些錯誤可能會擴散到社會各個層面，成為資訊污染的一部分。用戶可能無法輕易識別錯誤的內容，並且在不知情的情況下接受錯誤的資訊，這會對社會和文化造成長期影響。
數位淨灘
「Medium 正在加強防範垃圾訊息和欺詐行為的努力，例如透過暫停與欺詐活動相關的帳號，來保護平台的內容品質。」出處：Buster Benson，The Medium Blog，2024 年 3 月 22 日（原文連結：https://medium.com）
Medium 平台近期加強了對垃圾內容和欺詐行為的管控，目標是維護高品質的內容社區。以下是主要行動與方針摘要：
1.帳戶審查與處理
- 信任與安全團隊對涉嫌欺詐活動的帳戶進行了審查，約 1.7% 的活躍合作計劃作者帳戶因違規行為被暫停。
- 對於部分爭議帳戶，經重新檢視後進行了恢復，並加強與用戶的溝通。
2.打擊不當行為
Medium 將以下行為視為主要違規情形，並採取嚴厲措施：
- 垃圾內容、冒名、抄襲及釣魚詐騙。
- 使用多個會員帳戶虛假提升收入。
- 未披露或付費牆內的 AI 生成內容。
- 協調性非真實互動（如低價值重複互動）。
3.政策調整與透明性
- Medium 強調不容許惡意或不真實的內容行為，並禁止 AI 生成內容參與合作計劃，但允許在公開文章中使用並標明。
- 減少欺詐帳戶後，重新分配資金予誠實的作者。
如何面對AI垃圾?
不管在過去或未來媒體識讀的能力都很重要，過往內容農場可以操控輿論、帶風向，而現在可以想像成人人都可以經營內容農場，因此需多加自主思考，避免自己在潛移默化中受到影響。
- 避免盲目轉發：在分享內容前，思考其真實性與價值，避免成為不實訊息的傳播者。
- 關注多元觀點：接觸不同的意見和分析，避免只接收符合自己立場的資訊，減少認知偏誤的影響。
- 檢查語氣與細節：AI 生成的文章通常用詞流暢，但缺乏深入洞察或原創觀點，細節處可能會有邏輯不連貫的情況。
- 驗證資訊：對於重大或爭議性訊息，多參考其他獨立來源，確認內容真實性。
以上是我們可以做到的事情來面對AI垃圾。
除此之外，網站平台也應該設置一些機制來避免大量無意義文章氾濫，例如過濾短時間內帳號發出大量內容類似的文章、無意義的圖像，或是以人工審核內容的方式，並且發文者必須備註內容是否包含AI生成。
