Google I/O 宣布搜寻导入 AI 生成内容,AI 将如何影响内容产业、注意力经济与未来的社群网路?

Google I/O 宣布搜寻导入 AI 生成内容,AI 将如何影响内容产业、注意力经济与未来的社群网路?

本文作者黄昱嘉,原文刊登於本质思维,INSIDE 经授权转载。

Google 在五月中的发表会 Google I/O 上,宣布会将 AI 生成内容导入搜寻结果。市场的反应是股价大涨。对比二月 Google 显然是因为 New Bing 恐慌而仓促举办的发表会,市场失去的信心终於在五月重新拾回。

不过,我的思考点是:这将如何影响内容与媒体产业?

有了社群媒体之後,UGC(User Generated Content)增加,再加上串流影视、Podcast、Youtube,使得世界上的内容生产过剩,进一步压缩利润。於是,我们看到传统媒体整并与转型,网路媒体破产(如 Vice)与拆分(如 BuzzFeed),出版图书市场持续萎缩。博客来 2023 Q1 面临十年来最大亏损,单季亏损 741 万。

而大型语言模型(LLM,Large Language Model)与社会统称生成式 AI(Generative AI)的兴起,更让内容的生产成本大幅降低。当内容生产过剩,AI 将如何影响内容产业,以及人们获取资讯的方式?

这是一个我想了两个月的问题,最後得出了蛮有意思的结论:

  1. 大型语言模型(LLM)会促使网路趋向封闭。
  2. 「真实」成为新的稀缺,进而催生新的社群 —— 很可能是付费社群。
  3. 然而这一切,会让社会更加两极,资讯与贫富落差更大。

    为了说明,我试图从媒体的过去切入,并进一步分析现在的「注意力经济」,以及一些反注意力经济的尝试(Medium、Substack),最後试着猜测,当 Google 将 AIGC 引入搜寻,可能会产生什麽影响。

    不过,写完才发现字数大爆炸⋯⋯不得不把一部分内容拆到下一篇⋯⋯

媒体的过去:内容直接销售的时代

在内容非常稀缺、甚至是特许行业的年代,只要有能力生产内容,就能直接拿内容销售。

全世界都经历过这个时代。在台湾是老三台三大报,在美国则是三大电视网。内容稀缺的特性,就是内容也不用多好,例如以现在的目光,去看过去的畅销书,可能会怀疑为什麽这个品质可以畅销。

这也是为什麽,当媒体与出版步入网路时代,多数都会面临挣扎。在过去,纸本出版是一个相当不错的商业模式,前期投入一点成本,後面就能持续生产出高毛利的产品:

  • 第一刷确保能大致 cover 掉固定成本如编辑、校对、排版
  • 後面只要一直印,就会一直有八九成的毛利涌进来

然而,当一本书只能卖一两千本时,出版就不再有规模化的优势。因为每本书大概只能卖出一刷,每出一本书,都得精打细算能不能损平,很难期待後续高毛利的时期,出版也因此成为不那麽漂亮的商业模式。

传统媒体行业也是如此,只要提供内容就会有观众,因为没有其他获取新闻、娱乐的管道。而且,不只内容稀缺,通路也稀缺。广播可用的频宽有限,第四台的频道也有限。广播的广告商模,以及有线电视的订阅商模都奠基於此。

这个模式所仰赖的稀缺,因为两件事的出现而被打破:「网路」和「社群媒体」。

网路的出现,打破了通路的稀缺,使内容传播不再掌握於少数人手里。社群媒体,则进一步打破了内容的稀缺,使大量内容得以在网路上被生产、传播。

媒体的现在:内容不值钱,销售注意力的时代

网路使内容的传播不用成本。任何人都可以在网路上建造一个通路,且没有数量上限。

然而有接近无限多的网页,观众怎麽知道要去哪里找到自己要的资讯?於是有了入口网站(如 Yahoo)与搜寻引擎(如 Google)。此时,因为内容供给众多,价格下降;新的稀缺出现在「流量」。Yahoo、Google 这类的聚合者(Aggregator),便负责分配流量给每个网页。

社群媒体出现後,则让内容供给再一次增加。每个人都可以分享生活,自拍上传。於是,现在不只有无限多的网页,在社群上,还有无限多的照片、迷因、影片⋯⋯

社群媒体也参与流量的分配。一方面推送使用者感兴趣的内容,增加黏着度;另一方面推送广告连结,从中收费。於是光靠线上广告,就足以撑起 Google 和 Meta 两大巨头。他们各自掌握了流量分配,并从中收费。

然而社群媒体增加的不只是内容供给,还增加了流量。原先会去 Google 搜寻的人,可能只有少数擅长电脑的 geek;当每个人都在手机上滑社群,流量也因此变多了。

经历过 2010~2015 电商黄金时期的人,常说早期 Facebook 有「流量红利」—— 因为流量的供应在这几年突然增多,以致於只需要极低的成本,就能导入大量的流量。

而随着流量的需求增多(也就是在网路上卖东西的人变多),以及 Instagram、TikTok 等新社群网路出现,流量红利也渐渐消失。此时,新的稀缺出现在「注意力」。二十年前,我们一天之中可能只有一两个小时在看部落格,现在光手机的萤幕使用时间就上升到五小时,却还是觉得内容看不完。

这正是所谓的「注意力经济」(Attention Economy)。

现在的网路销售,早已不是做素材下广告导流量这麽单纯,更是抢夺注意力的竞争。近几年电商都能注意到,网路广告成本上升,因为竞争对手不只是同行,更是五花八门的 IG 限动、TikTok 迷因和 Youtuber。金钱会流往稀缺的地方,从古早的直接销售内容,转移到以广告购买流量,最後转移到以广告购买注意力。

逆反潮流的尝试:付费会员制阅读(Medium、Substack 与 Twitter)

在这波抢夺注意力的竞争里,有三个玩家尝试逆着潮流走,分别是 Medium、Substack 与 Elon Musk 接手後的 Twitter。

本来这边还放了一大段,分别讨论这三家的走向,但是因为字数(显然)已经爆了,所以决定留到下篇再谈。这边快速提一下我的想法:

Medium 是一次大型的付费阅读实验,却因为经历从免费转型成付费而挣扎,而且其命根「流量」是掌握在搜寻引擎手里。由於使用者愈来愈多,平均文章品质也自然下滑,促使 Medium 需要采取一些措施(如:偷偷使部份文章无法被搜寻),以免整个网站评分都被 Google 降低。

起先是想打造一个公开的长文平台,最後却走向封闭。当我们讨论「AI 加入产生大量廉价的文字後,会发生什麽事」,便可以用 Medium 做参考 —— 答案是会走向封闭。

Substack 则因为比较年轻,还没有面临使用者增加、文章品质下滑的困境。然而,Substack 却面临成长趋缓。近几年,Substack 在营收上几乎没有显着成长。为了应对,Substack 推出 Podcast、Recommendations、Notes 等产品,并且进行了不寻常的群众募资。

我认为,Substack 的最佳解,是加入广告商模,Notes 和 Podcast 都是很好的机会。然而,Substack 创立的宗旨,就是反对广告。以下是引用自 Substack 发布 Notes 时的说明:

我的看法是,Substack 能否继续成长,或是退回低营运成本的小型企业,取决於他们是否能放下不加入广告的坚持。

Twitter 在 Elon Musk 接手後状况不明,推出的「Twitter Blue(蓝勾勾)」似乎也有些挣扎。Elon Musk 的愿景是打造一个「付费的社群网路」,并曾经在 Substack 推出几乎和 Twitter 一模一样的 Notes 功能後,使出低级招式,降低 Substack 相关推文的互动。

然而「付费社群」确实很可能在所谓「生成式 AI」更普及後,成为社群媒体的未来走向之一,我将在以下章节说明。

媒体的未来?大型语言模型(LLM)将促使网路趋於封闭

五月中举行的 Google I/O 里,焦点之一是 Google 会将 AI 应用於搜寻。与 New Bing 呈现一个对话式侧边栏不同,Google 的呈现形式更加「融合」—— 针对非商品类的搜寻,由 AI 直接写一段回答;如果是商品类的搜寻,则一样会先出现商品连结。

Google 现在就已经是这样的模式了,只不过现在是引用,并将包含答案的那句话上色标示。

这在几年前曾经引发抗议。网站生产内容,却被搜寻引擎白白拿去回答问题,流量因此被卡在 Google 那里。许多人批评这是 Google 想赚更多广告费,搜寻的自然流量下滑,内容方就只好用广告取胜。(换个角度,也可以想成:Google 在控制流量的供给量,进而提高流量的价格。)

Google 与媒体的角力

导入 AI 生成内容之後,事情可能会更严重。因为这次,Google 不再是引用单一网站的内容,而是参考多个网站,直接给出回答。如果 AI 回答得够好,使用者当然就不必点进网站看全文。

然而内容生产者没有办法阻挡 Google,因为作为搜寻引擎,它本来就得看到网站的的内容。内容生产方因而面临两难:如果不让 Google 看内容,就会失去搜寻的流量;如果让 Google 看了,又会被拿去训练语言模型,依然得不到流量。

Medium 正在面对这个困难。即使架设了付费墙,Medium 依然得开後门让 Google 的机器人看到全文,否则 SEO 效果将会很差,进而伤害到自身的收益。

因此,我推测,接下来将有两种发展的趋势。首先,Google 势必会在未来某个时刻,与内容方达成协议。例如以某种标签,宣告自己的内容不愿意被 AI 引用;而这可能伴随着 Google 降低这些不愿被引用者的排序,理由是与使用者想得到的答案无关。

其中的角力值得观察,触发的时间点,推测会是某个网站的独特内容被放入 AI 的回答中,引发作者反弹 —— 有点类似现在艺术家抵制 AI 生成图片。2023 年二月,华尔街日报、CNN 等媒体,便提出过抗议,认为 ChatGPT 使用其内容训练模型应该付费。

大型语言模型,将促使网路趋於封闭

第二个趋势是,AI 会加速推进内容产业,从「免费&广告」商模,走向「免费&广告+付费订阅」的混合制。

对於内容方而言,面对大型语言模型的解法,是降低依赖 Google 的流量,改为建立自有名单,直接与读者对话。然而全面订阅制是一大风险,案例之一是 2022 年被 New York Times 收购的体育媒体 The Athletic,坚持「不要钓鱼标题,不要广告,不做精彩好球,只专注在深度故事。」结果就是持续亏损。New York Times 收购後,不久便宣布要加上广告。

更大胆的猜测是,大型语言模型将会促使网路趋於封闭。OpenAI 与 Google 之所以可以训练出语言模型,是因为网路上有大量免费的文字内容,使得训练资料的成本极低。

然而这些文字内容之所以免费,是因为过去网路是开放的,并仰赖广告商业模式。一旦 Google 将 AI 生成内容(AIGC)引入搜寻,「免费流量+广告」的商业模式便逐渐不再成立,免费的文字内容也将逐渐减少。

因而可以预见,不只新闻媒体,将有更多自媒体、个人创作者,把部分内容放在订阅付费之後。毕竟没有人希望自己写的文章,被 AI 拿去变成清单体摘要,这几乎就像是 Google 直接成为网路上最大型的内容农场。而迫於微软的竞争,这个趋势可能并不是 Google 能自己决定的。

社群的未来?当 AI 加入生产内容,真实成为稀缺

当有价值的内容,大多被放在付费订阅之後,似乎隐约可以推断付费社群的合理性。Elon Musk 曾经在一则推文中提到,AI 将有办法绕过任何测试,创立海量机器人帐号成本很低。如果不收费,到时候社群上都会是机器人,只有收费可以提高门槛。

但他并没有说为什麽机器人是个问题。有人批评,一般人根本不会被机器人困扰,彷佛 Elon Musk 只为了名人在做 Twitter。

然而,当大型语言模型持续进化,而且人人都能轻松上手时,即使不是机器人,社群小编也可能利用 AI 快速写出文案。由於内容的生产进一步下降到几乎无成本,这将导致整个社群上,都充满了由 AI 生产的、了无新意的内容。即使不是机器人帐号,内容品质也跟机器人差不多。

此时,稀缺将是「真实」本身。

人们似乎有追求真实的本能。从 2022 年中昙花一现的新兴社群 BeReal,我们可以观察到 Z 世代(九年级生或 00 後)所喜爱的社群,不再是光鲜亮丽的包装,反而是强调真实感、即时感。当 AI 可以生成接近完美的图像,瑕疵反而才是真实的证明。

在文字与内容产业,「真实」则体现在独特的观点、内容策展(curate)与筛选(filter),而创作者并不想白白将这些内容交给 Google,变成 AI 回答的素材。於是可以推测,这将催生出付费的社群网路:只有付费,才能看到筛选後的重要资讯,排除 AI 生成的廉价内容;更重要的是 —— 与作者和其他读者产生连结。

这还是 Elon Musk 原先的主张吗?我觉得一半一半。Elon Musk 可能直觉想到类似的概念,但是没有在自己的推特上详细说明。

付费的社群网路,其实也不是新概念。事实上这是一个最古老的概念:兄弟会、共济会、狮子会⋯⋯你得加入秘密结社,才能获得内线消息与人脉网路。

因此,我们将再次迎来内容媒体的典范转移。从贩售内容本身,变成贩售注意力,再变成贩售「真实」与「身份」。只有付费加入某个小圈圈,才能获得独特的见解。真实变成稀缺资源,有钱的人才能享有。

影响:假消息、资讯差扩大与内容产业的重新洗牌

这会带来什麽影响?最直觉的是假消息问题。大家如今都知道,大型语言模型如 ChatGPT 会一本正经说干话,也就是 hallucination(幻觉),像是凭空捏造一家不存在的餐厅。

但是,危险还在於,当有心人士想要操作市场、选举、舆论,有能力生成影像、模仿声音的 AI 将会使假消息问题更严重。而这点,则自然会使政府进一步加强管制 AI。

另一个影响是资讯差的扩大,进而导致贫富差距变大。当更新、更真实、更独特的观点,都被放在付费墙之後,阶级较高的人,便可以订阅更多资讯,免於被混乱的资讯影响,做出更好的决策;贫穷的人,则只能看网路上 AI 生成的免费资讯,训练资料还都是过时的旧内容。AI 不会促成阶级流动,弭平差距,反而会加大。

最後,则是内容产业的重新洗牌。媒体业会继续分拆、整并或破产,试图找出新的商业模式,并在与 Google 的角力中,遭遇营收下滑的阵痛。而在「广告+订阅」的 hybrid 混合模式里,可能的走向是:广告商模,专做流量类的内容,并利用 AI 尽可能降低成本;订阅商模,则专做深度内容。

世界会不会因此更美好?至少在内容与资讯的取得方面,恐怕只会更加两极。

责任编辑:Mia
核稿编辑:Jocelyn

科技生活家

0 0 投票数
Article Rating
订阅评论
提醒
guest
0 Comments
内联反馈
查看所有评论
0
希望看到您的想法,请您发表评论x