哇。我们现在开始追踪 ChatGPT 的引用了。
这是对谷歌的一次不可思议的“劫案”！
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谷歌难道不应该每年付给 Reddit 6000 万美元，以将其内容用作学习模型吗？我好奇他们是否会对 ChatGPT 说：要么付钱，要么移除内容。
由于我认同无政府主义（agorism）和互助主义（mutualism），并以此生活，且坚信唯有合法的社群才能夺回那些被投掷炸弹所剥夺的自由，因此我深知，他们所有人都是一样的。
电影《活死人》（They Live, 1988）能部分阐释这一点。这始终是主导性的企业/机构与个人自由之间的对抗。其核心始终在于维持他们的权力。
考虑到我们这样一个小社区都在为应对大量由AI辅助生成的主题而苦苦挣扎，对于大型网站来说，这必然是一个更为严重的问题。究竟到了什么时候，大型科技公司开始用那些早已被旧模型污染过的内容来重新训练它们的模型？
蛇什么时候开始吞食自己？
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我觉得他们其实已经在这么做了。最新 Claude 模型的文风让所有接触到这种“省略式永恒对话”的人都头疼不已，哪怕只是处理一个非常简单的任务。
我的意思是：(i) 开头的重新措辞，(ii) 大段文字，(iii) 转折，(iv) 不完整的结论。
他们可能需要在每个提示词中加入一定量的熵，以配合他们新的“水印”功能。或者是在其中注入一些谄媚的废话。没人真正知道这一切为什么会发生。
他们并不是通过人类互动来训练模型，而是使用 RLVR 系统。因此，这些语言读起来像英语，但已经不再是真正的英语了。
我原本用英语使用这些模型，期待得到更好的输出。然后我用我的母语尝试，结果一样：省略式的散文毫无方向，听起来不错但毫无意义，必须翻译一下才能明白重点——如果有的话。
新模型开始不遵守提示词，而是做它们“认为”更好的事情。与之合作简直是一场噩梦。
问题在于他们已经向每个人注入了多巴胺。社交媒体可以类比；没人喜欢它，但几乎每个人都在用。
说实话，我对 Claude 的印象并不太好，它往往会胡编乱造。
相比之下，OpenAI 5.6 的模型在处理特定任务时似乎更不容易跑偏。
我们最近使用 Luna 实现了自动翻译功能，效果确实不错，尽管还有一些小瑕疵。
举个例子，为了促进用户互动，我们注意到一些原本各自为政的群体现在开始围绕共同兴趣进行交流了。这极大地拓宽了更小众语言群体的发展空间。
所以，情况也并非一无是处。
我知道，但我也知道 GPT 在被削弱之前确实很强，然后 Claude Opus 4.6 成了最好的，直到它也被削弱。Opus 5 也经历了同样的情况，而 GPT 5.6 也会遭遇同样的命运。
我们都记得 Gemini 3.1 的美好时光。现在是 3.7 的时代了。这一切都关乎炒作；在这个阶段，这些工具只是在基准测试中有所提升。
让我们看看当补贴停止，订阅或付费 API 的价格飙升（或使用量减少）5 到 10 倍时会发生什么。
你基本上把目前主流的各种说法都概括了一遍，我想知道是否有实际的研究来支持这些观点。
例如，我们能否将一年前的代币价格与当前的价格进行对比，或者更强大的模型在处理每100万个代币时是否会更具生产力？
我完全不担心token成本，技术正在快速进步，而且目前供应严重过剩。在情况改变之前，这属于买方市场。不过，基于个人经验，我确实对模型输出的一致性感到担忧。
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我会直截了当地说，但始终带着尊重：要将旧的生成内容与真实内容进行对比，你需要什么样的研究？
顺便说一句，如果你真的想了解，这里有一些内容可以查看：
所以，基本上，如果你的论坛主要是人们提出技术问题，那么AI很可能会占据其中很大一部分。如果论坛不是关于获取直接答案的技术问题，情况就会好得多：如果你没有一个具体的问题要问，你就无法向AI寻求帮助……
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我们是一个技术论坛，而这种情况并不适用。如果你把“技术”定义为像换轮胎或插插头这样琐碎的事情，那倒也可以。但如果你指的是需要专业知识、背景理解、细微差别等的高度技术性内容，那么 AI 在这方面表现得很糟糕——它只会用模糊而笼统的方式，把沿途所有可能的（甚至不可能的）选择都罗列一遍。
它能回答的那类内容，我们其实并不想在论坛上看到。
事实上，我们看到的更多流量，恰恰来自那些最不具备解读 AI 回复能力的人，他们钻进了死胡同却一无所获。
这也是我们尽可能屏蔽机器人和爬虫的原因之一。
我们的问题在于，新成员通常从简单的问题开始。在我们技术论坛（一个编程语言社区）中，最显著的用户流失体现在新发帖人的数量上。
我们正在失去进入这个社区最常见的入口。
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编程领域正在努力应对AI代码生成器带来的挑战。我们有一个专门讨论集成、智能家居等内容的版块，所以经常能看到一些几乎没有或完全没有开发经验的新手发布他们用AI生成的工作流，并且经常求助于人，希望有人能帮忙修复那些意想不到的行为——问了一个糟糕的问题，自然也就得到一个糟糕的答案 
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我认为我们可以从那个有趣的网站 https://dontpastetheai.com/ 上借用一些句子，来教大家如何保持自然的人际互动：
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我可能在重复自己说过的话。我和一些人吵过架，他们把一些想法丢给本地友好的聊天机器人，让它生成一篇论文，然后连项目符号、标题等格式一起粘贴过来。在他们看来，这不算 AI 生成的，而是他们自己的文字。他们似乎对现实及相关概念有着根本不同的理解。他们意识不到，说话时你不会使用项目符号和引用，那为什么换成文字媒介时却要这么做呢？
我猜这是因为在口头对话中，你没法直接复制粘贴。
哦等等，他们发明了语音消息来干这个——拥有真正与人交谈的乐趣，却不用承担被打断、无法进行有意义互动的风险。
对我们来说，行之有效的一点是，我们（一直！）都将“简洁”作为社区的核心准则之一。而大语言模型的输出往往恰恰与简洁背道而驰。
我也经历过类似的激烈争论，但通过清楚地解释大语言模型的输出为什么存在问题，情况得到了显著改善。不知为何，对文本生成方式的批评往往会被个人化地看待，而对内容本身的批评则不会。我想这也不足为奇——毕竟他们又不是内容的作者！
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我认为这类论坛比其他主题的论坛更容易受到 AI 对流量冲击的影响，因为（也许只是我个人的看法）AI 在编程方面非常实用，可能会让一些程序员变得懒惰。我往往只需要某个功能的特定语法，而向 AI 询问非常方便。在 AI 擅长的众多领域中，掌握各种编程语言的语法可以说是它最拿手的。
你还可以粘贴一段几分钟前还在正常运行的代码，结果不知怎么就坏了，自己又找不到问题所在。AI 在查找错误方面表现得非常出色。
顺便说一下：我不是专业程序员——只是业余爱好者
是的，目前确实存在很大的张力。我们本周在这里一直在讨论这个问题：
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嗯，在我看来，你整个立场都非常值得商榷。这里可能有一个根本性的问题，即究竟该重视“内容”还是“形式”。我会站在“他们”那一边，认为“想法”（或者在支持场景下的“解决方案”）才是重要的部分，而不是谁生成了表达这些内容的文字序列。
如果你因为预设它应该“听起来像口语”而关心“它是如何表达的”，那完全是你的看法。他们的看法不同：重要的是从根本上传达了“什么”。
如果AI生成的输出是几十个漫长且复杂的提示词的结果，那么这更多是“他们”的信息，而非AI的。根据你说的，这正是他们的想法。在我看来，这是正确的。