摘要：以前说大模型，不管是自建还是云模型，都好像与普通人关系不大，毕竟要建立一个AI大模型设备机房，或者以会员方式缴使用费，都是普通人难以承受的，使用这些来创作，估计连本都拿不回来。

这段时间关于DeepSpeek的新闻占据了很多版面，冲击人们的思维，AI越来越多进入普通人的生活。

但是同时AI使得信息垃圾越来越多。

一个简单的事情就是，比如头条，放眼看各种AI味的文章，有了各种AI大模型加持，现在网络信息创作越来越多人选择使用AI，这将使得网络信息垃圾越来越多。

以前说大模型，不管是自建还是云模型，都好像与普通人关系不大，毕竟要建立一个AI大模型设备机房，或者以会员方式缴使用费，都是普通人难以承受的，使用这些来创作，估计连本都拿不回来。

而DS出来后，百万tokens已经降到普通人可以接受的程度，而且随着优化和竞争，这个价格还会降低，普通人使用已经对价格因素无感。

有别于其他大模型，DS不需要科学上网什么的复杂操作，也不需要构建什么特别大的设备，PC，手机就可以轻易获得使用，稍微有能力的人就更是搭建了更专业的工具来进行创作。

我看了很多现在的有关DS的主播，都是教大家怎么去运用DS和一些辅助工具来改爆款文案，这个的确对普通人很有诱惑，试想一个简单操作，甚至只需要把文案地址发给工具就可以出来一个“原创”的仿品，这个信息爆炸是相当颠覆的。

某自媒体矩阵运营者坦言："用AI一天能生成3000篇伪原创，这是人工团队半年的工作量。"太恐怖了吧。

利用一些智能平台"双流信息架构"：用机器流（实时更新）进行信息采集，人工流（深度验证）简单干预就可以很及时获取和二创，与之前全由人工编排、筛选，已经不可同日而语，而后果也是一样，人人都会，这信息垃圾也会越积越多。

这个最可怕，利用一些工具平台，可以使得智能工作流可以及时反馈信息源的更新，第一时间根据更新信息二创。比如定制一个军事博主的文章，博主辛苦采集的信息创作出来的文章，可以说基本上是同步被修改成“伪原创”作品，得来全不费工夫！

成本低、获取容易、创作快速、时效性好、个性化定制。这些都是AI工具的优势，但同时也是双刃剑。比如，成本低意味着更多人可以用AI生成内容，但这也可能导致大量低质内容被快速生产出来。需要验证这些因素如何相互作用，导致信息垃圾增多。

这种情况下带来的影响也是显而易见的。

记忆重构：神经科学实验证明，重复接触AI生成的虚假历史叙述，可使受试者错误记忆形成率提升55%。普通人由于AI大模型的“幻觉”错误，由这些模型生成的AI信息会带来不易觉察的错误信息。

价值稀释：维基百科数据显示，人工编辑的优质词条占比从2019年的72%骤降至2023年的31%。内容创作者的原创内容很容易就被AI生成的内容淹没。

信任解体：全球数字信任指数显示，18-25岁群体对网络信息的默认信任度仅为17%，创历史新低。而企业管理者会由于可能更关注信息过载对业务决策的影响，或基于谨慎推高信息采集和决策成本。

智能革命的到来，我们需要的不是抵制AI，而是重建人机协作的"价值罗盘"。当机器负责生产信息，人类更应该成为意义的守护者——因为真正的智慧，永远生长在真实与虚构的裂缝之中。

来源：赵孟烦