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由人工智能（artificial intelligence，簡稱AI）源源不斷地產生的海量內容正在以前所未有的速度重塑著互聯網，重塑著人們獲取訊息的方式。
從新聞摘要到社交媒體帖文再到學術研究，機器輔助材料的龐大數量與「認知卸載」（cognitive offloading）現象的激增密切相關。「認知卸載」現象指的是人們將批判性思維和驗證外判給自動化系統。
2025年，一項針對人工智能（AI）工具如何影響「認知卸載」的研究分析顯示，頻繁使用人工智能工具與不同年齡段和教育背景人群的批判性思維能力之間存在「顯著的負相關關係」（significant negative correlation）。瑞士商學院（Swiss Business School，簡稱SBS）的研究人員發現，年輕人群體對人工智能模型的依賴程度更高，批判性思維得分更低。
更令人擔憂的是，Pangram公司與市場調研機構YouGov在五月份聯合發起的一項研究發現，只有55%的參與者（均為Z世代/Gen Zers，年齡在18至28歲之間）能夠識別出虛假或誤導性的AI生成內容。在年齡較大的群體中，這個比例更低，這意味著28歲以上的成年人中，只有一半或更少的人對自己識別網絡AI內容的能力充滿信心。
「人工智能生成的帖文和評論可能會扭曲公眾認知，在人們誤以為數量代表可信度的情況下，這種情況更為嚴重。」人工智能輔助消費者教育網站的編輯佩雷斯（Javi Pérez）向《大紀元時報》介紹道。
「如果用戶看到幾十條關於某個產品、趨勢、政治主張、健康問題或金融話題的類似帖子，他們可能會認為這些觀點存在廣泛的共識。」
「篤信雷同」
佩雷斯表示，隨著人工智能內容的增加，消費者需要警惕網絡上所謂的「篤信雷同」（confident sameness）內容的數量也在增加。
佩雷斯說：「現在很多文章和帖子都重複著類似的結構、類似的建議和類似的措辭。對於普通讀者來說，這可能會讓他們誤以為某個話題比實際情況更有共識或確定性，因為他們不斷地在許多來源中看到相同的觀點重複出現。」
「風險在於人們將不再知道哪些內容是經過核實的。在金融、醫療、法律、教育或新聞等領域，讀者需要知道相關說法是否經過一手資料核查、是否近期更新，以及是否由負責任的人員進行編輯。」
人工智能戰略顧問Armand Cucciniello III向《大紀元時報》表示，人工智能生成的內容不僅改變了我們消費訊息的方式，也改變了我們處理和信任訊息的速度。
「我們正在從仔細閱讀轉向快速瀏覽經過精心打磨的摘要、評論、短片以及專門為了提高速度和互動性而設計的人工智能輔助內容。」他說。
庫奇尼埃洛曾在美國國家安全領域工作過，他表示，他最擔心的是人工智能系統「僅僅通過重複和規模效應，就可能會無意中放大了大量不準確或被蓄意操縱的內容」。
他還認為，人工智能生成的海量內容正在對公眾信任造成真正的壓力。
「當讀者在多個來源中遇到幾乎相同的措辭或解釋時，自然會質疑這些訊息是獨立報道的，還是只是重新包裝的。」他說。
公共關係專家兼商業傳播機構「鐵證如山品牌服務」（Smoking Gun Agency）首席故事講述人斯特勞德（Carl Stroud）也目睹了人工智能內容對公眾造成的影響。
「讀者的基本需求並沒有改變：人們希望信任他們所讀到的內容。「斯特勞德向《大紀元時報》透露：「改變的是，作出這種判斷變得更加困難了。」
「人工智能生成的內容、訊息聚合以及低質量的垃圾訊息讓訊息環境變得更加嘈雜、單調且令人困惑，因此讀者現在試圖弄清楚自己讀到的究竟是原創報道、重新包裝的內容，還是根本就不應該發布的內容。」
除了社交媒體和學術界，很少有哪個行業像新聞業一樣受到人工智能生成的虛假資訊的嚴重衝擊。斯特勞德在英國媒體界從事編輯和新聞工作已有二十年，他表示，人工智能不斷炮製的內容讓尋求準確訊息的讀者感到疲憊不堪。
「疲勞是危險的，因為當人們感到壓力不堪重負時，他們要麼選擇逃避，要麼更容易被誤導。」他說。
失去聯繫
「精選人工智能」（RawPickAI）公司的創辦人庫爾貝（Ashutosh Khulbe）以測試人工智能工具為生——他每周大約測試三到四個新的人工智能工具。
「我注意到，在我所處的互聯網領域，現在所有內容聽起來都是一樣的。簡直就是那種很詭異的一模一樣。」他向《大紀元時報》透露。「我估計，目前70%到80%的最佳人工智能工具（best AI tools）方面的文章都是人工智能生成的。」
「這就造成了一種奇怪的反饋循環，人工智能會根據其它人工智能已經寫過的評論來撰寫評論，讀者會認為存在共識，而使用這些工具的實際體驗卻被掩蓋了。」
他說他測試過一款寫作工具，這款工具在網上有數百條好評，但免費版卻根本沒法用。「你甚至還沒寫完一個段落就達到限制了。不過，想在Google上找到這些真實的訊息可不容易。」他說。
庫爾貝尤其關注訊息扭曲對公眾的影響。
「人工智能內容總是傾向於正面評價，因為它是用營銷頁面和聯盟營銷測評來進行訓練的。沒有人會用『我試用了兩周，感覺很糟糕』這樣的訊息來訓練模型。所以負面訊息就從互聯網上消失了。」他說。
人工智能內容爆炸式增長的影響如今體現在用戶與現實脫節的現象中，有人稱之為「人工智能精神病」（AI psychosis）。雖然這並非臨床診斷，但是該術語已成為一個流行的統稱，用來描述人工智能加劇了人們對現實世界事物的異常、固執甚至妄想的認知。
哥倫比亞大學（Columbia University）和紐約州精神病研究所（New York State Psychiatric Institute）臨床精神病學教授吉爾吉斯（Ragy Girgis）博士表示，患有精神健康問題的人可能更容易患上「人工智能精神病」，但這種疾病並不侷限於這類人群。
「從數量上來看，人工智能精神病現象是新事物，而且可能非常危險，但在性質上來看，它與互聯網出現以來幾十年來發生的事情非常相似。」吉爾吉斯在3月份接受美國國家醫學科學院（National Academy of Medicine，簡稱NAM）採訪時說。
不切實際的期望
他表示，雖然人們在任何話題上陷入網上的「兔子洞」（rabbit holes，比喻一個深奧、複雜且令人著迷的未知領域，以至於越陷越深、無法自拔。）並非新鮮事，但是人工智能和大型語言模型正在加劇這個問題。現代人工智能模型對人類智能的精細模仿，使得人們更容易理解和吸收其內容。
而這種現象幾乎出現在日常生活的各個角落，有時表現為不切實際的期望。
「人工智能內容飽和帶來的最大變化之一就是『合成期望』（synthetic expectations）的興起，尤其是在美容行業。」「顏色吧」（The Color Bar）的創辦人Justin Killingsworth向《大紀元時報》介紹道。
「作為一名與美容院和面向客戶的美容品牌合作的專業人士，我發現越來越多的客戶帶來了人工智能生成的靈感照片，這些照片並不能反映出在真人身上實際可以達到的效果。
「造型師不僅要扮演藝術家的角色，現在越來越多地還要扮演教育者和情感翻譯者的角色，幫助客戶了解哪些目標是切實可行的，同時還要維護他們的信心和信任。」
去年，微軟人工智能公益實驗室（Microsoft AI for Good Lab）的一項分析顯示，人們能正確識別人工智能生成的圖像的概率為62%。
庫奇尼埃洛認為危險在於，人們「在快速獲取訊息方面效率很高，而花更少的時間處理訊息的模糊性、細微差別或相互衝突的觀點」。
佩雷斯對此表示贊同。「從長遠來看，危險在於人們可能會變得過於輕信他人，或者過於憤世嫉俗。」他說。
「有些人會輕信任何看起來完美無瑕的訊息。另一些人則會認為網上的一切都是虛假的，不再信任真實訊息。這兩種結果都會削弱批判性思維。」#
原文：AI Content Is Swamping the Internet—How It Impacts Critical Thinking 刊登於英文《大紀元時報》。
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