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當“投喂AI”成為一門生意

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AI時代的大幕拉開之后,業界有句著名的論斷:“未來十年,所有的生意都值得用AI重做一遍。”只要你對AI的能力有足夠多的了解,就知道這句話并不是夸夸其談。

只不過,恐怕連AI自己都想不到,對AI的投喂竟然也成了一門生意——GEO,即生成式引擎優化。其核心商業模式是,通過掌握AI的學習和抓取信息的規則、偏好,為客戶定制化生產植入品牌信息的內容,并讓這些內容出現在AI問答的結果當中。

從中不難看出,GEO本質上與傳統SEO(搜索引擎優化)并無二致。只不過后者是通過爬蟲抓取互聯網內容,并將結果呈現在搜索欄的下方(準確地說是競價廣告內容的下方)。而GEO則是依靠AI抓取互聯網內容,并將結果融合到AI給出的答案當中。

SEO的操作模式并不難理解,其核心是投放大量包含某個關鍵詞的網絡內容,當用戶的搜索信息中包含該關鍵詞時,這些內容就會出現在搜索結果當中。而包含廣告信息的內容能否出現在排名較前的位置,則取決于多重因素,比如承載這些內容的平臺本身的網絡權重。

在互聯網時代,許多廣告營銷公司通過幫助客戶做SEO優化賺得盆滿缽滿,這是一種十分成熟的商業模式,一方面商家愿意為SEO買單,另一方面,只要投放的內容不涉及虛假宣傳等違規行為,對公眾的利益也沒有實質性的損害。

然而與SEO一脈相承的GEO,其商業模式卻容易引發一些倫理爭議。原因在于:

1、鑒于AI強大的深度思考和生成式能力,公眾普遍傾向于相信AI提供的答案有著足夠的客觀性、權威性和準確性。而廣告營銷公司通過“投喂AI”來影響AI的答案,當用戶意識到這背后存在商業操控后,難免會產生“被欺騙”的感覺;

2、基于用戶對AI生成結果的信任,以及當前內容創作者對AI生成功能的濫用,AI的答案可能會在互聯網上產生二次傳播。這其中既包括商家投喂的信息,也包括AI本身的“幻覺”產生的不實信息,而這些信息最終又回流到AI的數據庫,導致數據源的反復“污染”;

3、GEO模式的出現,意味著AI的數據來源被撕開了一個口子,一旦廣告營銷公司掌握了AI學習和抓取數據的規則、偏好,大量定制化生產的投喂內容就會源源不斷地進入到AI的數據庫。理論上講,終有一日AI生成的結果會無限接近于商家想讓我們看到的結果。

盡管如此,我仍然不愿意將GEO視為一種“灰色產業”,當然,前提是廣告營銷公司投喂的信息能夠真實、客觀地描述相關產品或服務。如果涉嫌制造虛假信息,比如虛構專家角色“欺騙”AI,那就涉嫌虛假宣傳,超出了GEO的范圍。

關于以上容易引發倫理爭議的三個方面,我們不妨逐一展開分析,以此來求證GEO是否能夠像其前身一樣作為一門正當的生意來開展。

有關第一點,我想所有的用戶都應該認識到,AI生成的任何內容都依賴于對互聯網上已有數據的抓取、分析和整理。AI的客觀性、權威性和準確性,高度取決于其數據來源的客觀性、權威性和準確性。所以,理論上來講,AI根本不可能做到客觀、權威和準確。

另外,不同平臺引用的數據來源截然不同,這也會導致AI給出截然不同的答案。譬如百度的大模型優先引用的是旗下百家號的內容,騰訊的大模型優先引用微信公眾號內容,谷歌的大模型的信息來源則較為分散。

舉個例子,當我用百度和谷歌同時搜索“哪款沖鋒衣防水性能更好”,結果同一個問題產生了兩個完全不同的答案,在二者推薦的沖鋒衣品牌列表中,我甚至沒有找到一個相同的名字。

百度大模型給出的答案

谷歌大模型給出的答案

百度幾乎完全引用了百家號的文章作為數據來源,而谷歌的引用來源90%以上來自知乎。這說明不同的數據來源會導致AI生成完全不同的答案。因此,AI答案的權威、客觀和準確也就無從談起。這一點需要用戶有清醒的認識。

值得注意的是,谷歌在答案的最下方加了一行小字:“AI回答可能包含錯誤。”并提供了一個“了解詳情”的鏈接,供用戶進一步了解AI可能出現錯誤的原因。這一點值得百度學習。

關于容易引發倫理爭議的第二點和第三點。首先,AI的“幻覺”是AI技術現階段的普遍問題,沒有討論的必要性。而由內容創作者使用AI生成內容導致的數據污染,我認為是一個值得注意的問題。不同領域的創作者應該對AI生成的內容保持專業性的警惕,使用AI生成的內容必須明確標注。以此來避免錯誤信息的反復傳播。

其實,真正值得商榷的依然是廣告營銷公司投喂的內容,這種操作是否正當,對用戶會不會造成傷害?

我們不妨假設時間回到GEO模式出現之前,那時,對AI定制化生產的投喂內容還沒有出現在互聯網上,AI所有的數據來源都來自原有的網絡內容,AI引用這些數據加以分析和整理生成答案,但要注意,這些數據本身就已經包含了大量原本用于SEO優化的營銷信息。所以,從一開始,也就是GEO模式還未出現之前,AI的數據來源就已經遭到了“污染”。

而GEO則是利用了AI抓取數據的規則和偏好,實施針對性的“污染”。所以問題就變成了,對AI數據源進行“撒大網”式的污染和有針對性的污染,二者是否有優劣之分?

換句話說,不掌握AI投喂技巧的人和掌握了AI投喂技巧的人,是否有高尚和卑劣之分?這顯然是一個很難回答的問題。

我更傾向于將問題放到技術的范圍來討論,而不是將其轉變為一個道德問題。因為技術的問題可以通過技術來解決(比如不斷調整優化AI的算法和抓取規則),而道德問題通常會陷入無休無止的爭論。

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