AI垃圾，產(chǎn)能已經(jīng)絕對過剩

2024年11月，互聯(lián)網(wǎng)上AI生成的文章，在數(shù)量上第一次超過人類。

ChatGPT發(fā)布一年多一點，它和它同類就完成了在文字上灌水淹沒人類的壯舉。

AI生成的內(nèi)容熟練上來了，質(zhì)量卻很堪憂，不少低質(zhì)量或者虛假內(nèi)容大行其道。

最近就有報道說，AI生成網(wǎng)文已經(jīng)非常成熟，只需輸入故事大綱、人物設定，在大模型中加以訓練，就能生成相應文章——畢竟這些低質(zhì)量網(wǎng)文很是套路，在第幾章扇幾個耳光，下幾次藥都能猜到，讓AI寫速度顯然更快。

官媒認為這些低質(zhì)量AI生成內(nèi)容，對青少年有相當大的毒害作用。

不過說白了，這些低質(zhì)量AI文字、視頻生成內(nèi)容頂多有些辣眼睛，影響心情。

批量生成的AI垃圾還有更大的危害，不在AI生成文字或者視頻上，而在AI編程上。

今年3月，我國日均token調(diào)用量已超過140萬億，相比2025年底增長了40%多。

多出來的這部分，很大程度上是使用OpenClaw消耗的。

很多人用OpenClaw沒白沒黑地寫代碼，認識到了AI編程的妙處。

以前有個笑話，說當年全民創(chuàng)業(yè)，總有人一拍腦袋想到一個好項目，就差個程序員就能創(chuàng)業(yè)了。

現(xiàn)在很多人得到了他們夢想中的程序員，還是個AI，不吃不睡，簡直完美！

于是很多人用AI做出了他們一直想做的應用。

然而，絕大部分人的想法很平庸，他們的想法變成App也不會優(yōu)質(zhì)到哪里去。更何況很多人不會編程，全靠AI編程，生成的代碼也不會檢查，結果就是生成了一堆垃圾App。

他們還要把這些垃圾App上傳到蘋果App Store上，導致蘋果App Store申請被垃圾淹沒，不知所措，如今蘋果App Store上架審核因為垃圾申請?zhí)?/strong>，審核時間從24-48小時增至最長45天。

看到這有人就說了，不是說好了AI智能體取代App嗎？App已經(jīng)是冢中枯骨，無足輕重，只要大力發(fā)展智能體，繞過App，大家都不用App了，現(xiàn)在App Store被垃圾淹沒的問題自然就會解決。

問題來了，你以為智能體，就逃得過被AI灌水，被垃圾淹沒的命運嗎？

智能體最近大火，本質(zhì)上是因為它能自動拆解任務，調(diào)用工具解決問題，而智能體調(diào)用的工具叫skill，具體問題都是通過skill解決。

skill顯然不是天上掉下來的，也是人編出來的。

最近有篇論文，統(tǒng)計了skill的常用獲取渠道skills.sh上的四萬多個skill，發(fā)現(xiàn)其中一半左右連名字都是重復的，更別說功能了。

如果都是些重復的垃圾也無所謂，就怕里面含有有害垃圾——你猜怎么著，還真有！

該論文把skill 對你的信息權限分成了四檔

安全：只讀公共數(shù)據(jù)，無副作用；

隱私風險：讀取敏感數(shù)據(jù)/個人信息，無狀態(tài)變更；

中等風險：有限的狀態(tài)變更操作，可逆轉(zhuǎn)；

嚴重風險：金融操作、不可逆數(shù)據(jù)銷毀、系統(tǒng)級配置、任意代碼執(zhí)行。

其中光是嚴重風險那檔的skill就占據(jù)這四萬多個skill里的9%。

☉數(shù)據(jù)來源：Agent Skills: A Data-Driven Analysis of Claude Skills for Extending Large Language Model Functionality

也就是說，你在skill.sh上隨意部署十個skill，就可能有一個能刪掉你的數(shù)據(jù)或者轉(zhuǎn)走你的錢。

都說OpenClaw權限大，本地部署有危險，我看安裝其他skill照樣有危險。

App Store好歹有審核，雖然審核現(xiàn)在因為垃圾App太多慢下來了——skill審核都不嚴格，上面很多有害垃圾，隨時可能卷走你的錢，你就不怕嗎？

智能體太能干活了，以至于大家現(xiàn)在都還處于初期興奮狀態(tài)。等到冷靜下來，就會發(fā)現(xiàn)，給智能體的權限太大，實在太危險了。

這已經(jīng)不是簡單的垃圾淹沒互聯(lián)網(wǎng)的問題了，是垃圾里混合著毒藥，還鼓勵你一口都吃下去。

吃成個大胃袋都算好事了，可別把自己吃死了。