AI Slop – Part 1：信任與可信度

從以前「類比時代」（Analogue Age）到「數位時代」（Digital Age）再到「人工智慧時代」（AI Age），現今的 AI 科技提供人類社會無限的可能性、空前創意以及快速、便利的資訊。人工智慧在數據分析、文書撰寫、創意思考和學術研究等各項領域可以大大縮減許多時間，減少作者們的精神消耗。與其花費大量時間整理資料，透過 AI 強大的雲端資料庫一下子就可以彙整出一個完整的報告；想寫個小說但沒靈感？輸入幾個關鍵字、主題和一些基本描述，很快就有一本堪比名著作的文稿出現；羨慕畫家和音樂家能創作出令人目不轉睛的圖畫和陶醉的歌曲？這些都可以經由AI完成，再也不是遙不可及的夢想。

AI 不會受到體力和精神上的消耗，它會依照輸入的指令無時無刻、盡心盡力的完成需求，讓大家更容易在工作與生活之間取得健康的平衡。

聽起來很不錯，對吧？

然而，方便的工具有利也有弊；在我們快速擴大 AI 產業之時，擁有模擬人腦的人工智慧帶來的是一個令人充滿懷疑的世界，無數的創作和資訊時時刻刻都需要被檢視、猜忌：「這則新聞是否是真的？該影片、音樂、文章等是否可信？眼前看到的人，是否是真人？」

總體而言，一個可以移除靈感及能力的限制，讓大家都能成為專業創作者的工具，同時也可以污染我們的數位化社會，讓一個簡單的訊息都經常被懷疑其真實性和原創性，而這種污染也容易負面影響到學術研究和論文寫作。

信任與可信度

相信各位讀者都知道，AI 本身就是演算法與大數據庫的綜合體；它是透過指令來搜尋自己的資料庫，依照演算法來生出答案和作品。無論 AI 再怎麼聰明，它還是得透過網路上的資訊來訓練自己，而有瑕疵的演算法、來不及更新的軟硬體設備、過時的資訊、不實或無法求證的資料等，都有可能會影響到生成式內容的品質，導致使用者所得到的答案仍需要再額外的檢查、求證。不過，因為 AI 的便利性太過誘人，大家都期望能成為專業領域的一員，進而忽略這些不利的因素。我們無需花大量時間和精神，直接透過演算法及關鍵字 AI 生成式資訊就可以快速刊登在網路和期刊上。這時，我們需要問：「誰可以被信任？」

刊登在國際期刊《Nature》的《The democratization dilemma: When everyone is an expert, who do we trust?》2025年研究裡， Sachit Mahajan 說：「信任來自可以被能力驗證的背景。當 AI 能生成專業等級的資訊而無需任何相關能力來驗證時，它將破壞自己所生成的內容和專業知識的框架。」¹

為何社會要求我們從小到大透過層層的學習和考試來獲取相關的認證、執照和職位？那是因為透過不斷的學習，我們可以證明自己的貢獻、能耐和技術給所有人看。當然，大部分的人很難成為全能球員，在球場上同時一人擔任多個位置，攻守俱佳；通常我們可以精通幾項能力，獲取相關技術，證明給大家：「我們是可以信任的專業人士」，而 AI 徹底顛覆這個概念。

透過人工智慧，我們可以模擬某項專業的技能，例如創作音樂或是寫出一篇讓人驚嘆不已的文章。無需執照、無需考試、無需閱讀前人所寫的深奧書籍， 一些原本自己無法達成的目標，現在只要利用 AI 都可以被實現。看似很不錯的結果，實際上是一種「技能幻象」，表面上看起來我們懂得創作，有提出原創貢獻，但相關方面的理論和知識理解卻一竅不通¹。

專業技能和知識是透過多年學習和經驗累積下來的；有些特殊情況下，例如診斷病因，還是需要靠專業醫師本身的應變和思考能力。AI 只能依靠現有的資料來模擬人腦，因此它還是在有一定限制的環境下運作。這個限制也會導致同樣的錯誤或不實資訊一而再，再而三的在資料庫裡循環，所產生出來的內容也會一直被放大，污染線上數位資訊的環境。

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生成式內容快速滲透網路：AI Slop

現在各種線上平台，例如臉書、YouTube等，出現許多 AI 生成式文章、影片和音樂²。

熱門的 Spotify 音樂平台光是在2024年就移除了七千五百萬首 AI 生成式音樂³。道德和版權的問題暫且不說，人類的藝術和創意慢慢的被人工智慧給取代，可以被欣賞的創作將開始失去它們的價值。這時，我們不得不思考所謂的「價值觀」和「藝術感」是為何物？我們該如何確保文化的保存、作者的原創性和貢獻？

Dr. Jun-E Tan 的研究蒐集了各種網站、維基百科，學術期刊，小說等內容，重整了相關數據，最後所得到的結論是：「光是去年，用AI生成的網站就有717% 成長」²，「在2024的研究裡，研究員利用檢測軟體爬了維基百科網站發現5% 的新文章都是用 AI 所生產」²；同樣的，「在2024年的研究裡，研究員檢查了2020年一月到2024年二月期間的學術文章（950,965篇），得到的結論是 Large Language Models（LLM）被大幅的使用，尤其在電腦科學領域裡，高達17.5% 被影響」²。

這就是 Tan 所說的「AI Slop」。「AI Slop」是建立於看似可信任卻在深層檢視時，完全沒有實質價值、無法核對事實的內容²。但因為生成式的 AI 內容對於使用者來說，成本極小，所獲得的利益極大，因此現在網路上有不少該性質的內容正流竄著，如同病毒般的肆虐和入侵網路世界。

在這種如野火燃燒般的「AI Slop」影響下，試問：「我們所看到的、所聽到的是否為真實、可信的內容？」以學術文章來說，學者們使用 AI 來完成研究、撰寫論文、潤飾論文，是否最終的原創性和品質可以讓國際期刊接受？另外，因受到運算的限制，資料品質的污染，AI 模型已經慢慢變得不穩定，所提供的答案答非所問；加上如抄襲剽竊、著作權等道德上的問題，期刊也開始拒絕用 AI 生成的論文。

讓人更加要思慮的是，根據《Scientific American》，倫敦大學研究員 Andrew Gray 的研究顯示2023年「至少60,000篇論文——稍微多於所有全球刊登的科學論文1%——有可能使用了 LLM」⁴。如果越來越多學者使用 AI 來撰寫論文，重量而不重質，所提供的開放式資訊是否也會被 AI 所截取，更加強化「AI Slop」的現象，更加的污染資訊？

所以，我們需要思考是否使用 AI 是值得的，以及期刊是否能接受由生成式 AI 所撰寫出來的論文。AI 作為輔助工具是很不錯的科技，它可以協助學者們減少分析資料和撰寫的時間，但當資訊的準確性和可信度受到影響時，我們作為創作者就得要更加謹慎的運用該科技。

下個禮拜，我們在【AI Slop – Part 2：生活的影響和人類的智慧演變】繼續延伸討論「AI Slop」是如何滲透網絡並負面影響學者們所搜尋和生產的資訊及稿件。

References:

1. Sachit, Mahajan. (2025, March 31). The democratization dilemma: When everyone is an expert, who do we trust?. Nature. https://www.nature.com/articles/s41599-025-04734-x
2. Jun-E Tan. (2025, October 29). AI Slop I: Pollution in Our Communication Environment. Khazanah Research Institute. https://www.krinstitute.org/publications/ai-slop-i-pollution-in-our-communication-environment
3. Dan Milmo. (2025, September 25). Spotify removes 75m spam tracks in past year as AI increases ability to make fake music. The Guardian. https://www.theguardian.com/music/2025/sep/25/spotify-removes-75m-spam-tracks-past-year-ai-increases-ability-make-fake-music
4. Chris Stokel-Walker. (2024, May 1). AI Chatbots Have Thoroughly Infiltrated Scientific Publishing. Scientific American. https://www.scientificamerican.com/article/chatbots-have-thoroughly-infiltrated-scientific-publishing/

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AI 作為輔助工具是很不錯的科技，它可以協助學者們減少分析資料和撰寫的時間，但當資訊的準確性和可信度受到影響時，我們作為創作者就得要更加謹慎的運用該科技。

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Jeff K.

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