什么是 AIGC 数据污染？人类未来该如何避免“数据耗尽”？

什么是AIGC 数据污染？

你有没有发现，网上越来越多 AI 自动生成的内容？它们质量参差不齐，占据了训练数据池，让原创声越来越小。连大模型训练都在“吃自己做的饭”，最后AI应用表现越跑越差。这种现象，我们就叫它 AIGC 数据污染。

根据 Epoch AI 的预测，互联网上的人类生成公开文本大概有 300 万亿 tokens 的总量，如果这种趋势持续下去，2026 年到 2028 年，中高质量文本数据可能就会被耗尽——这就是业内称的“数据墙”问题

数据污染对 AI 和行业造成哪些影响？

近期有一则新闻讲的是一部名为《特朗普爱上白宫保洁》的短剧在海外仅用三个月便斩获1.5亿美元的收益。这条新闻不仅吸引很多流量博主纷纷转发，甚至一度让部分主流媒体信以为真。但实际上它是AI生成的虚假信息。由此可见AIGC数据污染对行业造成的严重影响。

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下面表格展示了数据污染带来哪些严重后果。

问题	可能带来的后果
模型表现	输出越来越随意、不精确，让人摸不着头脑
垂直行业	翻译、医疗、自动驾驶场景里，错一次可能酿成难以挽回的责任
内容环境	假消息多、判断成本高，新闻和教育的信任度严重滑坡

面对这些问题，咱们该怎么办才靠谱？

首先，AI 训练数据里要清楚分开人写的内容和 AI 自己生成的内容，不能让模型一直拿 AI 写的内容训练。其次，我们可以用一些工具识别或标记那些质量不好的 AIGC 内容，比如检测工具或水印，这样可以在训练时自动把这些内容过滤掉。同时，我们还要把真实人工标注的数据和适量的合成数据混合使用。人工标注保证“质”，合成数据保证“量”。最后，需要把文字、图片、音频、视频这些内容整理成清晰的结构化格式，维护起来也更省力。