人工智能生成的“垃圾内容”正在互联网上泛滥。随着人类创作与机器创作的界限日益模糊，真实与虚假的图像相互交织，我们应如何看待当下的文化？在《观点》栏目中，观点版文化编辑娜佳·施皮格尔曼与专栏作家特雷西·麦克米伦·科顿以及创意顾问艾米丽·基金展开对话，探讨人工智能“垃圾内容”的用途、受益者以及未来的走向。
施皮格尔曼首先提问：“特雷西和艾米丽，你们第一次在网上接触某样东西，以为它是真的，后来却发现是人工智能生成的，那是什么时候？”
科顿坦言，她很容易被街头采访式的搞笑内容说服并快速转发。她曾分享过一个她觉得非常有趣的视频，但直觉告诉她“那太完美了”。重新审视后，她发现了人物脸上不自然的表情——这目前仍是识别人工智能“垃圾内容”的一个迹象。她随即取消了分享，以避免参与这种“垃圾内容”的传播。她承认，当内容有趣时，自己的防御力会大大降低，并认为这可能是普遍现象。
基金则分享了一个更令人不安的例子：她曾被上周末流传的关于委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗被捕的伪造照片所欺骗。这些照片由她信任的人在Instagram上分享，并附有与2003年萨达姆·侯赛因照片的类比，使她信以为真长达24小时。作为曾经的新闻杂志图片编辑，她对此感到尴尬，并指出在社交媒体上快速浏览小尺寸图像，使得仔细审视和辨别真伪变得困难。
施皮格尔曼指出，最令人担忧的不仅是“过于完美”的搞笑内容，更是对重大世界事件的操纵，以及我们能否信任所见的新闻。她询问人们是否正变得更精明，还是信任的崩塌令人担忧。
科顿认为，人们无法单纯通过提升技能来应对这个问题。数字技术的特性——应用程序或工具引导注意力的方式——旨在超越任何我们试图训练人们掌握的技能。过去十年我们培养的信息素养，如检查来源、信任特定域名，如今已不足以应对技术发展的速度和规模。她认为，信任危机早已存在，人工智能“垃圾内容”只是加剧了它，而非创造了它。
基金完全同意，并以近期明尼苏达州ICE枪击事件的视频为例，指出即使是真实影像，人们也会因观看角度不同而产生分歧解读。如果对真实影像都无法达成共识，在无法确定影像真伪的世界里，共识将更加困难。
谈及媒体组织的应对之策，基金认为，传统媒体有机会成为人们寻找真实、可信信息的去处。它们拥有专门核实图像和事实的团队，其标识有助于验证信息的真实性。但她强调，当前问题很大程度上源于社交媒体平台的设计。这些围绕图像传播构建的平台（如Instagram、X、Threads）几乎没有做任何设计工作来确保用户能正确理解所见的图像。相比之下，印刷媒体长期以来致力于通过文字和版式设计为图像提供语境，而社交媒体缺乏这种努力。
科顿的观点更为尖锐。她指出，这些平台没有经济激励去让消费者变得更知情或更有媒介素养，事实上，激励恰恰相反。当工具（如Grok、Sora）变得足够廉价和普及时，操纵图像的能力就被“民主化”了，可供更多行为体使用。她以Twitter（现X）为例，说明当文本内容充斥可疑信息时，用户信任度会下降，但使用行为未必改变。因此，对于社交媒体平台而言，激励在于让用户产生情感反应、易于使用，而非成为可信的媒体平台。她认为，关键在于政府立法和公众呼声，要求一个更好的媒体环境，而不能仅靠经济激励。
关于人工智能能否创造艺术，以及其美学特征，对话展开了深入探讨。基金认为，人工智能可以成为艺术工具，当艺术家有意识地将其作为创作实践的一部分，探讨媒介本身时，就能产生艺术。她区分了艺术性的使用和随手生成的“垃圾内容”。科顿则强调，大量“垃圾内容”的产生并非源于数十亿人逐一输入提示词，而是生成式人工智能可以自动创建提示，人类可以从循环中被完全移除。这种缺乏人类情感和立场注入的产物，往往给人空洞、虚无之感，即便其美学上可能越来越逼真。
施皮格尔曼观察到人工智能生成内容的审美趋势在快速变化，从早期的“光滑塑料感”转向模仿胶片颗粒感和复古风格。她询问这是否会引发一股回归实体手工艺的“模拟”浪潮。基金认为这确实是一种审美趋势，但人工智能也会随之变形模仿。科顿虽然欣赏手工艺文化的回归，但不确定这是否能抵消人们对人工智能“垃圾内容”的深层恐惧。
基金提到，一些公司（如苹果）开始在广告中展示制作幕后，以证明其人类创作的成分，试图在数字时代建立信任。科顿认为，尽管未来可能会经历一个充斥劣质人工智能内容的“黑暗时期”，但这最终可能反而激发人们对真实写作、真实对话和真实接触的渴望。她相信，从长远看，人类体验及其需求终将胜出。基金也以摄影术发明后绘画依然保有更高价值为例，说明人们始终看重艺术创作中“人类之手”的参与。
最后，关于如何辨别人工智能内容，基金坦言，对于普通消费者而言，依赖可信的来源（如《纽约时报》等权威媒体）可能是目前最可靠的方式。科顿则建议，当某个内容强烈驱动你想要行动（如分享、愤怒）或让你“过于喜欢”、“过于认同”时，就应该停下来审视它。如果无法轻易核实，或许就不应分享，只将其视为转瞬即逝的网络片段。
对话在鼓励人们走出户外、接触真实世界的呼吁中结束。施皮格尔曼总结道，这些讨论引发了关于我们想要从世界获得什么、以及身而为人的意义的深刻思考，这本身是充满希望且有益的。
分析大模型：gemma2
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原因：
文章讨论的是全球范围内人工智能生成内容（A.I. slop）对网络文化和信息信任的普遍性挑战，并未特别提及中国，也未表达任何对中国的正面评价或立场。内容焦点在于技术现象及其社会影响，与中国无直接关联。
原文地址：Opinion | The Internet May Look Different After You Listen to This
新闻日期：2026-01-13
