網際網路已死？史丹佛大學研究指出，三分之一的新網站由 AI 生成

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簡要說明 - 到 2025 年中，35% 的新發布網站為 AI 生成或 AI 輔助，而 ChatGPT 於 2022 年 11 月推出前此比例為零。 - 已證實的影響為語義收縮與人為的正面情緒，而非大多數人所認為的錯誤資訊或風格同質化。 - 在 AI 普及率達到 35% 的情況下，model collapse 的風險已從理論上的擔憂轉變為下一代 foundation models 的實證問題。一項新研究給出了目前網際網路上 AI 生成內容的佔比：35%。根據 Stanford University、Imperial College London 與 Internet Archive 的研究，這是截至 2025 年中，被歸類為 AI 生成或 AI 輔助的新發布網站份額。在 ChatGPT 於 2022 年 11 月推出之前，該數字基本上為零。「我發現 AI 接管網路的速度令人震驚，」Imperial College London 研究員兼該論文合著者 Jonáš Doležal 告訴 404 Media。「在人類塑造網路數十年後，僅僅三年內，網際網路的很大一部分就已被 AI 所定義。」這項題為《The Impact of AI-Generated Text on the Internet》的研究，利用了 Internet Archive 的 Wayback Machine 長達 33 個月的網站快照，並使用名為 Pangram v3 的 AI 文字檢測器對每個頁面進行分類。已證實的危害：氛圍，而非事實研究人員針對 AI 內容對網路的影響測試了六項假設，但只有兩項經得起數據檢驗。第一項：我們正在變成一群行為模式相同的愚蠢 NPC……或者更科學地說，網路的語義多樣性正在降低。 AI 生成網站的成對語義相似度得分比人類撰寫的網站高出 33%。相同的觀點不斷以幾乎相同的方式被表達出來。該論文指出，線上的 Overton window 可能正在縮小，這並非透過審查或協調一致的運動，而是因為 language models 會優化輸出，使其接近訓練分佈。第二項：網路正變得過度樂觀。 AI 內容的正面情緒得分比人類內容高出 107% 以上。研究人員將此歸因於 LLMs 記錄在案的諂媚傾向——由於是在人類認可訊號的基礎上進行訓練，它們產生的文字感覺經過淨化、毫無摩擦且持續保持樂觀。一個充斥著樂觀、同質化內容的網路，可能會在無人操控的情況下大規模邊緣化人類的異議。儘管公眾普遍認為 AI 內容使網路的事實準確性降低，但該研究並未發現具有統計學意義的證據。研究人員發現 AI 普及率與事實錯誤率之間沒有顯著相關性。風格單一化假設（即 AI 將個人聲音扁平化為通用的統一語調）是受訪者最堅信的觀點（83% 同意）。但數據並未證實這一點。字元級分析顯示，與 AI 普及率相關的風格同質化並無統計學上的顯著增加。 model collapse 問題已成現實更廣泛的風險不僅限於論述品質。在 AI 普及率達到 35% 的情況下，model collapse 的理論風險（即未來模型在訓練 AI 生成的數據後會退化）已從學術擔憂轉變為實證現實。未來在當代網路爬取數據上訓練的 foundation models，將不可避免地攝入大量 AI 生成且語義多樣性明顯降低的數據。該團隊目前正與 Internet Archive 合作，將這項研究轉化為持續性的即時監控工具，以即時追蹤 AI 在網路中的佔比，而非僅作為一次性的快照。與該研究同時進行的一項美國調查發現，大多數美國人已經相信所有六項負面假設，包括那些數據不支持的假設。不常使用 AI 的人比頻繁使用者更有可能（高出 12%）相信這些危害。Dead Internet Theory 的信徒們，看看數據吧：網路並沒有死，但 35% 的新內容在某種程度上可能是殭屍內容。

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原始資訊

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來源：Decrypt

發佈：2026-04-28 19:32:26

分類：一般 · 導出分類 neutral

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