OpenAI 的聊天机器人商店正被垃圾内容填满

GPT 商店概念被普遍认为失败

• 许多人认为 GPT 商店是一次失手：大多只是“预打包的提示词”，除基础版 ChatGPT 之外几乎没有真正的能力。
• 用户反馈说，他们试过的几乎任何 GPT 都让人感觉和直接询问 GPT‑4 没什么区别。
• 有人认为，有意义的创新之所以受限，是因为界面（聊天）和后端（模型）都被 OpenAI 固定死了。

垃圾内容、质量与审核

• 这个商店被描述为充斥着低成本、抄袭式、SEO 风格的 GPT，以及看起来像假的评分。
• 发帖者表示，几乎没有或完全没有进入门槛，垃圾内容泛滥是不可避免的结果。
• 人们质疑为什么 OpenAI 不积极用自己的模型来做审核和发现；有人猜测这要么是有意为之，要么是无能，要么是为了增长/收入所做的权衡。
• 还有人担心，垃圾内容过载日后可能会成为推出付费“boost”/推广产品的理由。

对开发者的商业与平台风险

• 前插件开发者表示，GPT 破坏了插件的发现和收入；GPT 更容易创建，如今又挤占了插件的空间。
• 例子：一个 OCR 插件在 6 个月内赚了约 2 万美元，但此后被边缘化；OpenAI 的多模态模型在一定程度上复制了它的价值。
• 讨论“平台风险”/“分成耕作”：在别人的平台上开发，会招致被夺走、被克隆或“劣化”（enshittification）。
• 不过也有人仍然认为，快速、机会主义地开发（即使知道有风险）在开发成本较低时仍是理性的。

与应用商店和进入门槛的比较

• Apple/Google 商店被拿来作为更高技能和流程门槛的例子（编程、费用、审核），这些门槛会过滤掉一部分垃圾。
• 一些人认为，面向消费者的应用平台只有在进入困难时才有效；OpenAI 走了相反的路（“无需代码”），鼓励了洪水级别的数量增长。

AI、垃圾内容与更广泛的网络

• 一个强烈的共识是，AI 与垃圾内容紧密相连：LLM 大幅降低了为 SEO、邮件和内容农场生成看似合理文本的成本。
• 人们担心，搜索引擎和整个网络会被 AI 生成的污泥淹没，而我们却还得依赖同样的公司来过滤这些内容。

伦理、学术与招聘

• 对于在求职信和学术工作中使用 AI 是否可接受存在争论；不同机构和面试官的规范差异很大。
• 有人认为 AI 写的申请材料具有欺骗性；也有人认为，在一个已经使用自动化筛选的系统里，借助 AI 是务实的。