互联网真是越来越没有意思了，你想去大众点评、小红书上看点“知心嗑儿”，发现网友居然为了几个饭后甜点忽悠你。

他们可劲儿夸，夸不出来就用 AI 夸——光是大众点评，去年就处置了 1161 万条 AI 生成的评价。

除此之外，还有 AI 生成的文案、图片、视频充斥在各个社交、内容、购物平台。总之，就是感觉互联网上没什么“活人感”了。

大多数平台被 AI 冲击后，变得拧巴起来。最初，他们还在鼓励用户多多使用 AI 来“创造”，然而等到 AI 内容千篇一律地袭来，稀释掉了平台原本的“价值”，他们开始慌了。

最先遭殃的，是最先拥抱 AI 的。

比如说 LinkedIn，原本积极鼓励用户用 AI 发帖，写职场感悟、管理经验和项目复盘（AI 确实也擅长）。但是久了，信息流的文章越长越像，千篇一律的开头、三点总结、感谢团队。每篇写得都很体面，但是就像同一个人换了几百个头像。

法国流媒体 Deezer 说，每天进入平台的新歌里，接近一半都是 AI 生成的，上传以后几乎没有真人听众。播放量靠刷量，推荐也靠刷量。

最先抵制的也是他们。今年，LinkedIn 新增一个“看起来像 AI 垃圾”的举报按钮。上线就被用户点爆，“AI 职场文章”因此少了四成浏览量。

被举报后的“文案”将被 LinkedIn 限流｜LinkedIn

Spotify 去年下架了 7500 万首垃圾音乐，里面有大量是 AI 写的。

Pinterest 和 TikTok 把“看不看 AI”的决定权交给用户。Pinterest 允许用户减少首页里的 AI 图片，TikTok 也在测试相似的调节功能。

Snapchat 更为坚定。今年 7 月起，纯 AI 生成的视频不能再进入 Spotlight 推荐。真人拍摄而用 AI 修过的作品，只有加上 AI 标记，才有资格被算法推荐。

Instagram 也在对 AI 内容进行筛查和限流｜Meta

各家平台好像突然想清楚了一件事儿：仅仅内容数量增长，并没讨好消费者。

平台过去争的是内容供给，谁家视频更多，谁家社区和帖子更丰富，用户就更可能留下来。生成式 AI 出现以后，平台开始都是拥抱的姿态，毕竟低成本能带来大批量内容。

然而现实是，AI 生成的内容带来一时新鲜后，很快就是千篇一律的重复，刷了几屏都是 AI 猫猫狗狗，咂摸着 AI 写的歌，全是技巧，毫无感情。

生产端，AI 内容和真人创作者抢资源。推荐页的位置、音乐平台的版税池、广告主的预算都有限，用户的注意力，被 AI 抢走了，创作者就少了曝光和收入。时间一长，被挤掉的反而是用户原本喜爱的内容。

让用户为 AI 内容付费是一件门槛很高的事情，非常考验内容质量。平台也并没有因为放进来“便宜内容”赚到更多钱。

现在平台面临巨大的清理成本，识别账号、处理举报、修改推荐规则、甚至误伤真人创作者......

“豆包说了这样”，“豆包说了那样”。不少人今天直接将 AI 当搜索引擎用，认为问 ChatGPT “敏感肌适合用什么喷雾？”，AI 总比带货博主客观吧。

那你可错了。

举个例子。号称国外版小红书的 Reddit，其实更像一个小红书、贴吧和豆瓣小组的混杂平台。这里的帖子未必权威，但是汇集了大量鲜明、真实的个人使用体验，评论区也有大量反驳和拆台的声音。

过去大家在使用传统搜索引擎时，习惯在搜索词后加上“指定网站”，增加结果相关性。而像 Reddit、小红书这些“活人感”比较强的社区，有着大量未被污染（营销号也好，AI 也好）的“人类语料库”。

图源：Reddit

这股“活人味儿”到了 AI 时代格外值钱。Google、OpenAI 先后与 Reddit 达成合作，获取社区内容，作为训练大模型的数据。但没想到，广告主和营销号也盯上了这里。

营销行业出现了新的玩法，AEO（答案引擎优化） 和 GEO（生成式引擎优化）。以前做 SEO，大家争的是谁能排在 Google、百度搜索结果的第一页，现在做 AEO、GEO，争的是“ChatGPT们”回答问题时，最先说出谁的名字。

比如，有人在 Reddit 的护肤社区上发帖，问一款主打祛痘、缓解泛红的喷雾好不好用。帖子下面，一名热心“网友”写了好大一段评论，先老实承认自己没用过上述牌子，没法评价。然后话锋一转，介绍起了最近在用 Honeydew Labs 的同类产品，效果很不错。产品次氯酸浓度是多少，对敏感皮肤有多温和，获得过什么机构认可，洋洋洒洒写了一大段。点开这位网友的账号主页，果然，不管别人聊什么产品，它都能绕回 Honeydew Labs，而且还不止活跃在一个护肤社区上。

图源：Reddit

多么熟悉的套路......

人类对水军和软广早已深恶痛绝。“环境优雅、服务热情、菜品丰富......”；“版型显瘦、面料舒服、走线工整、物流很快......”，一条写得面面俱到，却连菜是咸是淡、裤子卡不卡档都不提的评价，基本可以直接划走。

但是越是这样的内容，对 AI 来说反而越友好。

像是把品牌名称、适用肤质、使用效果、成分浓度和机构认证等，惟恐不够详细地写一遍，堪比喂给 AI 的“预制菜”。

人类看到的是“一个到处发软广的品牌”，AI 抓到的是“好几个讨论里都出现了对 XXX 的推荐”，内容直白丰富还全面。

诸如此类。各种平台上充斥大量重复废话、营销、以及 AI 生成的（垃圾）内容作为数据“养料”喂养给 AI。

但是 AI 怎么就会一定上当呢？

康奈尔科技的研究人员今年做了一项实验，想看看能不能影响 AI 输出的结果。

他们给三款开源 AI 研究工具出了 176 道题目，记录它们回答这些问题参考了哪些资料。

三款 AI 的全部参考来源中，大约有两成属于 UGC 社区内容，而这些内容中，Reddit 又占到一半以上。Reddit 约占全部抓取网址的 12%，大致每八个来源里就有一个。同时，对同一类问题改变提问方法，并不影响索引来源。

研究人员由此想到，如果在一些高频索引的帖子里“加料”，能不能影响到 AI 输出结果。

他们设计了一个实验系统，制作了一些高频索引帖子的“加料副本”。对上述 176 道问题换着法儿提问，监控到 AI 索引那些高频帖子时，立即替换成“加料副本”让给 AI 读取（用副本替换，是为了不污染互联网）。

研究结果是，只要 AI 读取到了这份副本，研究人员加得料就有 38% 到 51%的概率出现在最终报告里——可能是虚构的餐厅、约会软件，或者商品。

如果一个问题索引到的多个源同时被加了广告，这一比例最高达 62%。最短的“软文”只需要 13 个英文单词，就好像“吃烤鸭，来全聚德”，就能被 AI 纳入回答里。

康奈尔的这项研究想验证“操纵 AI 回答”在技术上是可行的，且精准撒网可以提高概率。就好像满大街都扔满香蕉皮，总有倒霉蛋能踩上滑一跤。

AI 到来之前，未被污染过的人类语料库被视为大模型训练的“数据金矿”。然而这些社区和内容平台积累多年的可信度却成为最值得一钻的空子。

等你下次再问 AI “敏感肌适合用什么喷雾？”时，不如好好斟酌一番，它们给出的回答是否客观呢。

AI 的出现让人类备受打击。AI 的知识积累速度远远超过人类个体，它们假借“帮你干活”的名义，实则想要取代人类赖以生存的工作。

但是硬币的另一面是，AI 反而凸显了“真人”的价值。

AI 擅长生成“差不多”的内容，但是由于只会拼凑，没有触动人心的真实经历，没有锋利的个人判断和审美。它可以不花一分钱，没摸过产品，就迅速生产一篇产品测评，因为它不必承担后果。AI 只会“背书”，不能背书——一个人的身份、承担的责任，过往经历等等这些组成他特有的可信度。

这让我们重新审视“真实”的可贵。

作为标准化内容的生产者，人可能正在变便宜。作为有审美、判断、真实体验的主体，人反而变贵了——你在豆包和deepseek上问了一遍，发现这些答案过于笼统，不够典型，只能再去小红书上找找，有没有跟你相似的经历。

AI 一边让人怀疑自己还剩什么价值，一边将这些价值重新估算、利用和压榨——模型需要语料库，平台需要注意力，商家需要有人付费。

这是一个真人便宜又溢价的时代，生产端的内容多到看不完，可真实、独特的声音却依旧珍贵和难寻。这是一个 AI 和人都很拧巴的时代。

参考文献

[1] https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/973098/reddit-ai-search-seo-marketing-brands-spam

[2] https://arxiv.org/pdf/2605.24245

[3] https://www.reddit.com/r/technology/comments/1vfbrqm/can_reddit_fend_off_a_new_wave_of_ai_seo_spam_the/

[4] https://www.reddit.com/r/indieheads/comments/1vf9buk/can_reddit_fend_off_a_new_wave_of_ai_seo_spam/

作者：糕级冻雾

编辑：沈知涵

封面图来源：ChatGPT