当互联网变成垃圾场：我们需要认真谈谈“AI Slop”
当一句网络黑话被韦氏词典（Merriam-Webster）选为2025年度词汇，你就知道它代表的现象已经不是小打小闹了。
2025年，”Slop”这个词在网络上开始流行，用来形容那些质量低劣、未经人工审核、大规模批量生产的AI”废料”内容。
1. 规模有多大？从动漫二创到赛博猴戏
一份针对YouTube Shorts的研究报告发现：研究者注册了一个全新账号并开始刷视频，在前500个推荐视频中，21%是AI生成的内容，33%属于所谓的”Brainrot”（大脑腐烂/降智视频）。后者指那些毫无逻辑、旨在让人强迫性观看的低质内容。
全球各地都有重灾区。这份来自Kapwing的报告显示：如果从订阅人数来看哪个国家观看AI Slop内容最多，西班牙以超过2000万订阅者排名第一；而如果从AI Slop视频播放量来看， 韩国以84.5亿观看数排在第一。
以印度的一个YouTube频道“Bandar Apna Dost”为例，该频道专门发布由AI生成的猴子视频，累计获得了20.7亿次观看，其预估年收入高达425万美元！在西班牙，一个名为” Cuentos Facinantes [sic] “的频道拥有近600万订阅者和12.8亿次观看，内容就是各种低质量的七龙珠AI短视频。
这还只是视频。文字内容的情况更夸张…
到2025年4月，74.2%的新创建网页包含AI生成的文本。这个数据来自一项对90万个页面的采样研究（每个域名取一个页面）。其中纯AI生成的占2.5%，人机混合的占71.7%。换句话说，你今天在网上读到的新内容，四分之三都有AI的手笔。
2. 生产逻辑：零成本的诱惑
在过去，建立一个内容网站或视频频道需要真功夫：各种才艺、写作文笔、视频剪辑能力等等。而现在，投机者只需要一个Prompt（提示词）。
制造者不关心内容的好坏，甚至不需要自己阅读或观看产出。他们的策略是以极低成本批量生成内容，然后”撒网捕鱼”获取长尾流量。即使大部分人不会看，只要有少部分人误打误撞点进来，页面上的广告就能产生收入。
这本质上是”垃圾邮件”在视频时代的变体。
3. 代价是什么？
如果AI Slop只是产生了一些无聊的视频，也许还好。但它的泛滥还在带来更深层的系统性风险：
消费者的危机：认知过载与信任崩塌
AI擅长模仿人类创作的”形式”和风格，这种模仿极具欺骗性，增加了我们筛选有效信息的认知负荷。
在危机时刻，AI Slop可能致命。2024年美国Helene飓风和2025年缅甸地震期间，大量AI生成的虚假信息淹没了官方救援信号，导致救援延误和公众恐慌。
还有一个心理学陷阱：即使我们被告知某些内容是假的，但如果反复看到它（比如AI制造的虚假叙事），”虚幻真相效应”仍会让我们倾向于相信它。重复本身就是一种说服力。
创作者的困境：被掠夺与被误伤
AI带来的供过于求正在稀释内容的价值。例如马来西亚的世界华文媒体公司（MCI）宣布将在五年内裁员44%，并整合AI以”少花钱多办事”。
讽刺的是，由于大众对AI内容的厌恶，许多真正的人类创作者反被诬陷使用了AI。从任天堂到小型独立游戏工作室，不得不发布制作过程视频来”自证清白”。
版权问题同样棘手。AI公司使用受版权保护的作品训练模型已经是众所周知的事实，最近就有Anthropic同意支付1.5亿美元解决作家们的集体诉讼的例子。
AI自身的危机：模型坍塌
这是一个恶性循环的技术闭环。
AI模型需要大量人类数据来训练。但随着网络被AI生成的内容占据，未来的模型将不得不使用AI生成的数据来训练。这就像近亲繁殖，或者用学术界更形象的说法： “AI自噬”（AI cannibalism）。
最新研究的结论比想象中更极端：即使训练数据中只有千分之一的合成数据，仍然会导致模型坍塌。无论你之后增加多少训练数据，模型的性能都不会再提升。
坍塌的过程是这样的：模型开始丢失关于数据分布”尾部”的信息，也就是那些不常见但很重要的细节。几代迭代之后，模型产出的内容越来越同质化、越来越”正确但无趣”，最终失去了让人类内容丰富多彩的那种变异性。
4. 出路在哪里？
信任机制的重构
互联网的现状让我想起90年代的电子邮件。那时我们的收件箱里充满了垃圾邮件，但后来我们学会了只信任特定的发件人。
未来可能会出现类似的演化。我们会从”搜索一切”回归到”信任特定的人”。更倾向于阅读那些有信誉的专家、记者或博主的内容，因为我们知道那是经过真人策划、思考并愿意署名背书的。
平台的行动
音乐流媒体Deezer每天收到2万首AI生成的曲目，很多是机器人伪造播放量来骗取版税，他们现在用AI检测工具来识别并清理这些内容。Pinterest和YouTube推出了新功能，允许用户主动限制AI生成内容的显示量。这是一个信号：平台正在把选择权交还给用户。
这注定是一场长期的猫鼠游戏。但至少游戏已经开始了。
AI的价值可能不在于”生成”
Nielsen Norman Group的研究副总裁Kate Moran提出了一个有意思的观察：AI技术真正有用的功能，那些实际上正在改变产品设计和工作方式的东西，”并不是那些花哨的东西”。
她举了一个例子：亚马逊的AI生成产品评论摘要。它能快速给出用户对产品的定性总结，不需要任何用户交互，也不生成任何”新内容”。这类功能安静、实用、不引人注目。
结语
YouTube CEO Neal Mohan说过，视频中含75%的AI还是5%的AI并不重要，重要的是由于人的参与而产生的创造力。
这句话的深层含义是：稀缺性发生了转移。曾经内容是稀缺的，也是为什么过往会听到“内容为王”这种说法。但现在内容是过剩的，在一个人人都能用AI批量生成内容的时代，真正稀缺的是什么？
可能是真实性，是独特的视角，是只有经历过才能写出来的细节，是敢于说”我不知道”的诚实。
作为创作者，我们无法在速度和数量上战胜机器。但机器没有经历，没有困惑，没有那些让文字变得有温度的东西。这可能是唯一剩下的护城河了。
参考内容：[AI Slop Report: The Global Rise of Low-Quality AI Videos
](https://www.kapwing.com/blog/ai-slop-report-the-global-rise-of-low-quality-ai-videos/)