互联网现状的核心争论 - 行业领袖提出“互联网已死”理论，认为互联网上人类真实活动内容正变得稀缺，而由机器人操作、准人工智能产物和LinkedIn上的“糟粕”内容泛滥[2][3] - AI行业标志性人物Sam Altman指出，观察到大量由大语言模型驱动的Twitter账户正在运行[5] - 争论的焦点在于，当UGC与AIGC的界限被模糊后，以“人类真实活动比重”来衡量互联网生命力是否还有意义[12] AIGC内容的泛滥与影响 - AIGC内容渗透已达到“无孔不入”的程度，例如在视频网站上，利用AI工具重新配音剪辑的二创小品与相声节目，播放量动辄冲上百万[8] - 大量AIGC二创内容的涌现，可能稀释经典文化内容的含金量和国民辨识度[12] - 对于创作者而言，AIGC工具的价值被类比为19世纪锡管颜料对于画家的意义，它降低了创作门槛，使编剧等文字工作者能向全栈式导演进化，实现七成的创作梦想[13][14][15] - 有创作者在Bilibili平台上传20分钟的AIGC辅助创作内容，获得总播放量约15万，而其粉丝量不到8000，显示此类内容对特定受众具备吸引力[14] AI模型训练的数据危机与解决方案 - AI行业面临“数据荒”难题，部分企业开始使用AI生成的合成数据来训练模型，形成“自给自足”的循环模式[18] - 剑桥和牛津等院校的研究指出，使用合成数据训练AI模型会导致生成结果劣化，误差会积累并污染后续训练集，最终可能导致模型崩溃[18][20][21] - 为应对此风险，行业正在推动内容溯源与真实性标准，例如C2PA标准，以及AI数字水印技术如Google的SynthID，同时辅助检测工具如turnitin和Copyleaks正走向实用化[21] - 全球多地出台法令，要求主流社交媒体平台对可能引发误解的AIGC内容添加醒目声明和标注[22] 技术迭代的历史视角与行业未来 - 技术迭代引发的行业洗牌在历史上屡见不鲜，例如动态影像艺术淘汰了维多利亚时代盛行的立体视觉卡片[27] - 类比历史，即便AIGC在未来彻底取代传统UGC，只要市场满足的仍然是“人”的需求，新的机会、赛道和风口就不会缺席[28] - “互联网已死”的论调本质上是“摇滚已死”等经典话术的延续，应将其视为互联网新陈代谢式的进化，而非真正的终结[29] - 互联网正在从“纯碳基驱动”向“碳硅基共建”演变，这是技术发展的必然趋势[30]