AI 和即将到来的媒体崩溃

如今，记者们经常警告人工智能可能会对人类产生灾难性的影响。然而，这些担忧在整个人类范围内有些被夸大。但是，相对于记者自己来说，这些担忧却是非常有先见之明的。

为了理解为什么会这样，让我们仔细看看我们通常称为人工智能的子学科。人工智能是最广泛的术语，但我们可以将其分为基于规则的系统和机器学习系统。机器学习系统可以根据其应用（视频、图像、自然语言等）进行划分。在这些子学科中，我们最近在自然语言处理方面取得了最大的进步。特别是，我们见证了 2017 年变压器模型的发明，其后变压器的规模迅速增长。一旦模型超过 7 亿个参数，它通常被称为 大型语言模型 (LLM)。

LLM 的核心“技能”（如果可以这么称呼的话）是其预测不完整文本块中最可能的下一个词的能力。我们可以使用这种预测机制从头开始生成大量文本，只需让 LLM 一次预测一个词。

如果您在具有可变质量的大量数据集上训练 LLM，则此预测机制通常会产生糟糕的写作。这是 ChatGPT 今天的状态。这就是为什么每当我与记者讨论这个话题时，我都会遇到怀疑——记者们看到 ChatGPT 写得有多差，他们就认为人工智能对他们构不成威胁，因为它很无能。

但是，ChatGPT 并不是唯一的 LLM。如果 LLM 是在由最佳记者（而不是其他人）撰写的文本数据集上进行训练的，那么它将发展出像最佳记者一样写作的能力。

然而，与记者不同的是，这个 LLM 不需要工资。

写作与知道写什么

在我们继续讨论之前，我们需要区分写作的机制和知道什么值得写的创造力。人工智能无法采访举报人或让政客说出真相。

人工智能无法收集信息。但是，它可以用优雅的方式描述由人类收集的信息。这是一项记者和作家曾经垄断的技能。他们不再垄断了。

根据当前的进展速度，人工智能可能会在一年内写得比 99% 的记者和专业作家都好。它将免费、按需、无限量地做到这一点。

零成本写作的经济学

任何拥有需要传达的事实清单的人都可以将这些事实转化为一篇写得很好的文章。任何找到一篇关于某个主题的文章的人都可以制作另一篇关于同一主题的文章。这种衍生文章将与第一篇文章一样好，并且不会抄袭或违反其版权..

写作内容的 边际成本 将变为零。

目前，书面媒体的经济学基于人类劳动。写得好的内容稀缺，因此具有价值。整个行业都是围绕这一价值而建立的。

当人工智能可以免费生产高质量的内容时，这些行业的财务基础将会崩溃。

出版物的废除

让我们考虑传统出版物。几十年来，像《纽约时报》这样的公司雇佣了熟练的作家，每天生产有限数量的文章（通常约为 300 篇）。这个模型本质上受到作家数量和相关成本的限制。

在人工智能可以无成本生成无限数量文章的世界中，为什么要将生产限制在固定的数量？为什么不为每个读者创建个性化内容，根据他们的兴趣定制，并按需生成？

在这种新范式中，传统的周期性问题和固定文章数量的模型变得过时。出版物可以转向一个模型，即内容不断被创建和个性化，以满足个别读者的特定需求。一个读者可能每天需要一篇文章，而另一个读者可能需要 5000 篇。

那些以将 300 篇文章打包成一个日常问题为主要产品的出版物将会灭绝。

搜索引擎成为答案引擎

搜索引擎作为分销商，连接用户到预先存在的内容。为了实现这一点， 他们执行四个步骤。

首先，他们索引大量的预先编写的内容。第二，他们从用户那里接收一个查询。第三，他们搜索预先编写的内容以找到与用户查询相关的项目。第四，他们对检索到的内容进行排名，并向用户呈现一个排序后的结果列表。

到目前为止，一切都很好。但是，如果内容可以按需免费创建，那么搜索引擎为什么要将预先存在的内容返回给用户？他们可以简单地生成答案。用户肯定会更喜欢对其查询有一个单一的答案，而不是一个可能质量参差不齐的结果列表。

现在，让我们考虑下一步的逻辑。如果搜索引擎不再将用户引导到他人编写的内容，那么会发生什么？“内容”经济会发生什么？

互联网上的大多数内容都是为了获利而编写的。人们编写文章，在 Google 上排名，获得流量，并将其转化为收入（使用广告、联盟链接或直接销售产品或服务）。

当流量消失时会发生什么？

社交媒体：下一个多米诺骨牌

社交媒体平台最初被设计为促进用户之间的交互。我还记得人们登录 Facebook 的日子，当时人们会在朋友的墙上写消息、戳人或向某人扔虚拟的羊。

今天的社交媒体不同了。Instagram 上最常见的关注者数量是零。第二最常见的关注者数量是 1。大多数浏览量、分享量、评论量和关注者都被少数专业创作者所占据。大多数用户发布的内容为零，也没有人关注他们。

简单来说，大多数用户访问社交媒体是为了找到他们可能会喜欢的内容。社交媒体公司与搜索引擎一样，扮演着分销商的角色。Facebook 和 Google 之间的主要区别在于，Google 使用查询来选择内容，而 Facebook 则没有查询就选择内容。

如果是这样，那么下一步就很明显了。社交媒体为什么要推广用户生成的内容，而不是按需生成基于人工智能的内容？最初可能是文本，然后可能是图像和视频。

当社交媒体不再将用户引导到创作者制作的内容时，会发生什么？“创作者经济”会受到什么影响？

星际迷航复制器类比

我们正在进入一个新范式，人工智能作为内容的 星际迷航复制器。

在星际迷航中，不需要农民种植食物、商店出售食物、厨师烹饪食物或服务员提供食物。复制器可以创建任何你想要的食物，按需，并直接将原材料转化为最终产品。

同样，我认为在我们的未来中，不需要任何创建书面内容、分发书面内容、以某种方式混合书面内容或向用户提供预先存在的书面内容的公司。唯一有价值的功能将是获取原材料并将其转化为最终产品。

我们仍然需要创建以前不存在的信息并收集以前未公开的信息的方法。其他一切都将通过人工智能引擎来完成，它们将可用的信息转化为个性化内容。

对内容创作者和分销商的影响

交易者经常谈论“正向 敞口”和“负向敞口”。最简单的理解方法是问自己——如果这个东西上涨，我会受益还是受损？

人工智能正在上涨。尤其是在自然语言和其他人工生成内容等领域，它的发展速度非常快。每个专业人士都需要问自己——我现在对人工智能有正向敞口还是负向敞口？

如果你是一名内容创作者——比如新闻出版物——而你的成本结构为非零，那么你可能会遇到麻烦。你很快就会与那些没有成本的内容创作者竞争，这是一场你无法赢的竞争。可能你只有 3 个选择：退出市场；将你的成本降至零（通过成为一家人工智能公司）；或者破产。

如果你处于分销的这一端，你可能有更多的时间来应对其对你的影响。网络效应将帮助你在几年内抵御这种干扰。但是，最终，必然发生的事情终将发生。搜索引擎取代了网络目录。Feed 取代了搜索引擎以前提供的许多功能。很快，按需内容创作将取代这两者。

政府和监管的作用

作为在苏联出生的人，我不是政府监管言论的粉丝。道德风险通常高于任何暂时的好处。

然而，我认为政府可能在决定这一进展的方式方面发挥着重要作用。

我们有政府法规的好例子和坏例子，以及它们对行业的影响。“创造互联网的 26 个字”使一个初生的行业发展到价值数万亿美元。然而，90 年代对 ISP 的监管使美国的 ISP 数量从 3000 多家降至 6 家，导致美国消费者拥有发达世界中最差的带宽。

当被问及我的建议时，我通常指出政府监管可以通过三种方式帮助，而不是阻碍这个新生态系统的发展：

1. 规定 互操作性，并使消费者更容易切换提供商。

资本主义的运作方式与自然选择类似——做事更好或更高效的公司将比不这样做的公司发展得更快。“锁定”机制使切换更加困难，例如无法将数据导出服务并将其移植到竞争对手，这会减慢这种进化的速度并导致增长较慢。

如果政府可以在整个科技行业内规定互操作性，我们将看到更多好的功能和好的行为得到奖励。我们将为公司创造激励，创新人们想要的东西，而不是创新方法来从被困的观众中榨取更多东西。

2. 通过关注垄断滥用而不是垄断风险来执行反垄断法。

我们都知道，当两家公司合并时，所产生的实体可能变得庞大，并相对于其客户拥有过大的权力。但是，过大的权力并不总是导致糟糕的服务或掠夺性定价。

与此同时，已经拥有过大权力的公司经常在我们眼前从事反竞争行为。然而，FTC 关注的是阻止合并和收购。

如果政府专注于禁止和严格执行反竞争行为，例如 倾销 和 捆绑，尤其是在大多数人口使用的技术产品方面，那么整个系统将变得不堵塞。

一些具体的例子可能有助于说明这一点。

免费提供浏览器（这是一个非常复杂的软件，开发成本数十亿美元）——这是倾销的明显例子。像 Cliq 或 Brave 这样的新浏览器公司发现很难在这个领域创新，因为他们的竞争对手免费提供这种昂贵的产品。结果是，今天所有浏览器看起来都一样，从 2016 年以来，这个领域就没有发生过重大的创新。

将企业即时通讯应用程序作为文档编辑套件的一部分提供（每家企业都必须购买），这是捆绑的明显例子。甚至像 Slack 这样非常成功的初创公司也被迫将自己卖给一家更大的公司，只是为了能够在这个领域作为付费产品竞争，而他们的主要竞争对手是与客户必须拥有的其他东西捆绑在一起的。

随着人工智能发展成为一个比互联网更大的新生态系统，我们将看到这个新兴领域中更大的滥用——除非政府介入，确保倾销和捆绑不会带来好处。

3. 考虑补贴或保护原创内容创作的方法。

政府通过补助和其他补贴支持基础研究和科学。它还通过专利保护研究人员在研究中发现的新思想。这些机制之所以必要，是因为复制一个有效的想法比创造一个新的有效想法要便宜得多。没有干预，这可能会导致一个公地悲剧，大家都从邻居那里复制，而没有人创造任何新东西。

在新闻和内容创作中，这些机制是不必要的，因为在不违反版权的情况下复制他人的作品是一个困难的过程。但是，随着人工智能的出现，这已经不再是事实了。随着改述他人写作的成本接近于零，我们将需要机制来激励其他东西——而不是改述，最好的答案可能看起来与我们今天在基础研究中看到的答案非常相似。

充分利用这一挑战

人工智能带来的转变是当今人类面临的最重大挑战之一。记者和其他内容创作者将首先受到影响。内容分销商很快就会跟进。我们最终将进入一个完全新的范式，我将其称为“星际迷航复制器”模型，用于内容创作和分销。

我们在这里有一个机会，建立一些比现在更好的东西。就像印刷机的发明导致了启蒙运动一样，人工智能的发明可能会导致第二次启蒙运动。但是，不幸的是，并非所有可能的未来都是良性的。

我们需要在正确的方向上引导这一进化。