2022 年前的书籍

对 AI 生成“垃圾内容”泛滥的感知

• 许多人认为，2022 年之后的内容（书籍、帖子、文档）越来越像是 AI 撰写的，浅薄而陈词滥调——看起来“很好看”，却空洞无物。
• 有人担心生产速度被加快了 1000 倍，而人类的阅读能力是固定的，因此消费者现在不得不无偿进行筛选。
• 也有人认为，这只是对原本就存在的垃圾内容的放大，并不是什么根本上新的现象。

2022 年前的分界线与“低背景钢”类比

• 现在有几位评论者更偏好阅读日期在大约 2022/23 年之前的书籍、帖子和参考资料，把它们视为“未受污染”内容。
• “低背景钢”这一隐喻被反复提及，用来形容未受污染的内容。
• 另一些人指出，AI 写的书在 2022 年之前就已经存在，因此这个分界线在某种程度上是任意的。

虚构与非虚构，以及技术类书籍

• 多人表示，明显的 AI “味道”主要出现在非虚构/技术类书籍中（例如编程、网络安全），尤其是一些出版社和 Amazon 自出版作品。
• 也有人说自己在近期虚构作品中还没有检测到 AI，或者认为这很少见，因为“文学很难写”。
• 一些技术作者明确表示拒绝使用 AI 辅助，尽管市场已经在贬低 2022 年后的书籍。

策展、把关者与发现

• 人们预计传统把关者（出版商、编辑、人才发掘者）以及声誉信号会重新变得重要，用来过滤 AI 垃圾内容。
• 也有人反驳说，出版社几十年来一直在推出平庸作品，而且往往更重视销售而非质量。
• 自出版被认为会变得更难以信任，但并未死亡；作者将需要更强的声誉。

真实性、检测与士气低落

• 有人分享说，AI 检测工具会把纯人类写作也标记出来，包括 1900 年前的书籍，并将其比作测谎仪。
• 有些人记录 git 中的草稿，或提出工作量证明系统，但其他人指出这些都无法证明没有 AI 帮助。
• 创作者表示，既因 LLM 的存在而感到沮丧，也因一有风吹草动就被指控使用 AI 而感到沮丧。

反驳意见与对 AI 的细腻用法

• 少数人认为这种恐慌被夸大了：大多数东西本来就不好；只要继续按质量判断就行。
• 有些人有限地使用 LLM（短语回忆、句子拆分、商业套话），同时坚持保留自己的“声音”。
• 还有人认为，社会不应该在创意领域容忍 AI。

应对策略与前景

• 策略包括：购买更老/二手书、依赖推荐、大学出版社、档案，以及把时间作为过滤器。
• 不少人指出，2020 年之前已经有足够多的优质材料可供一生阅读；也有人说长期依恋旧作并不可持续。
• 乐观与悲观并存：有人认为我们会适应并建立更好的事实核查/策展机制；另一些人则预见在线文本中的信任会发生深度且持久的崩塌。