【盘点2024年的“AI 事故”：内容垃圾、幻觉与滥用】
对于 #AI# 领域的从业者来说，过去的一年无疑是非常繁忙的，一系列产品发布多得数不胜数，甚至还有 #诺贝尔奖# 。然而，事情并不总是一帆风顺。
很大程度上，AI 是一种难以预测的技术。随着 #生成式AI# 模型的广泛应用，人们开始以各种新的、奇怪的、甚至是有害的方式测试其极限。以下是 2024 年 AI 领域的重大失误案例。
生成式 AI 的出现让大批量的文本、图片、视频以及其他素材的创作变得轻而易举。从输入提示到生成结果，仅需短短几秒。这种高效工具迅速成为大规模内容生产的快捷方式。然而，2024 年我们为这些通常质量欠佳的产物赋予了一个新名称 —— AI 内容垃圾。
这种低门槛的生成方式使得 AI 内容垃圾几乎渗透到互联网的每个角落：从电子邮件中的新闻简报，到亚马逊出售的书籍；从网络广告和文章，到社交媒体上粗制滥造的图片。
尤其是那些容易引发情感共鸣的图片，比如受伤的退伍军人、哭泣的儿童等等，这些往往更易被分享，进而为精明的创作者带来更多互动量和广告收入。
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盘点2024年的“AI 事故”：内容垃圾、幻觉与滥用
对于 #AI# 领域的从业者来说，过去的一年无疑是非常繁忙的，一系列产品发布多得数不胜数，甚至还有 #诺贝尔奖# 。然而，事情并不总是一帆风顺。
很大程度上，AI 是一种难以预测的技术。随着 #生成式AI# 模型的广泛应用，人们开始以各种新的、奇怪的、甚至是有害的方式测试其极限。以下是 2024 年 AI 领域的重大失误案例。
生成式 AI 的出现让大批量的文本、图片、视频以及其他素材的创作变得轻而易举。从输入提示到生成结果，仅需短短几秒。这种高效工具迅速成为大规模内容生产的快捷方式。然而，2024 年我们为这些通常质量欠佳的产物赋予了一个新名称 —— AI 内容垃圾。
这种低门槛的生成方式使得 AI 内容垃圾几乎渗透到互联网的每个角落：从电子邮件中的新闻简报，到亚马逊出售的书籍；从网络广告和文章，到社交媒体上粗制滥造的图片。
尤其是那些容易引发情感共鸣的图片，比如受伤的退伍军人、哭泣的儿童等等，这些往往更易被分享，进而为精明的创作者带来更多互动量和广告收入。
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盘点2024年的“AI 事故”：内容垃圾、幻觉与滥用
