一项新的研究给出了一个数据：到2025年中期，互联网上由人工智能生成的内容将占到35%

这组数据来自斯坦福大学、伦敦帝国理工学院和互联网档案馆的联合研究。研究预测，到2025年中，新发布的网站中，被归类为AI生成或AI辅助的比例将达到35%。要知道，在ChatGPT于2022年11月横空出世之前，这个数字几乎为零。

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“人工智能接管网络的速度之快令我震惊，”该论文的合著者、伦敦帝国理工学院的乔纳什·多莱扎尔研究员向404 Media坦言，“经过几十年的人类塑造，互联网的很大一部分在短短三年内就被人工智能所定义。”

这项题为《人工智能生成文本对互联网的影响》的研究，其基础是互联网档案馆长达33个月的网站快照数据。研究团队使用名为Pangram v3的AI文本检测器，对海量页面逐一进行了分类分析。

已确认的危害：氛围，而非事实

研究检验了关于AI内容对网络影响的六项常见假设。但结果有些出人意料：只有两项假设得到了数据的坚实支撑。

第一点，我们正在变成一群行为方式相同的“NPC”？或者用更科学的语言说：网络的语义多样性正在显著降低。

数据显示，AI生成的网站在语义相似度上，比人类撰写的网站高出33%。这意味着，相似的想法正以近乎雷同的方式被反复表达。论文指出，网络上的“奥弗顿窗口”（即主流观点范围）可能正在收窄，但这并非源于审查或协同行动，而是因为语言模型会本能地优化输出，使其无限接近训练数据中的分布模式。

第二点，网络正变得越来越“欢乐”。

AI生成内容的正面情感得分，比人类内容高出107%以上。研究人员将此现象与LLM（大语言模型）中已有记录的“谄媚倾向”联系起来——这些模型经过人类偏好反馈的训练，其生成的文本往往感觉被“净化”过：流畅、无害，且始终保持积极向上的基调。

于是，一个潜在的图景浮现：互联网可能正充斥着欢快却同质化的内容，即便没有人为干预，人类的异议和多元声音也可能在规模效应下被边缘化。

值得注意的是，尽管公众普遍担忧AI会降低网络信息的真实性，但这项研究并未发现任何具有统计学意义的证据支持这一点。AI的普及程度与事实错误率之间，也没有显现出显著的相关性。

另一个被广泛认同的假设是“风格单一文化”——即AI会将独特的个体声音扁平化为统一的通用语调。调查中，高达83%的受访者同意此观点。然而，数据再次给出了不同答案：在角色层面的分析中，AI的普及并未导致风格同质性出现统计学意义上的显著增加。

模型崩溃问题真的来了

问题的利害关系，远不止于话语质量本身。当AI生成内容占比达到35%时，一个理论上的风险正从学术探讨走向现实考量：那就是“模型崩溃”。

所谓模型崩溃，指的是未来的人工智能模型，如果使用大量AI生成的内容进行训练，其性能可能会下降。未来的基础模型在爬取当代网络数据时，将不可避免地吸收海量由AI生成的数据，而这些数据在语义多样性上存在先天不足。这就像一个循环：用AI数据训练出的新AI，其输出可能更加单一，进而污染下一轮的训练数据。

目前，该研究团队正与互联网档案馆合作，试图将这项研究转化为一个持续的实时监测工具。目标是能够动态追踪AI内容在网络上的份额变化，而不仅仅提供一张静态的快照。

与该研究同期进行的一项美国调查揭示了一个有趣的现象：大多数美国人已经相信了全部六项负面假设，包括那些数据并未支持的假设。而且，不经常使用AI的人比经常使用者，相信AI危害的可能性要高出12%。

所以，对于那些信奉“互联网死寂理论”的人们，数据给出了一个更复杂的答案：互联网并未消亡，但新增内容中，有超过三分之一的部分，可能已经是某种程度上的“僵尸内容”了。