当 AI 开始引用 AI 自己时会发生什么？

介绍：互联网“死了”

互联网某些角落中，人们越来越相信互联网本身正在“走向死亡”。像任何极端网络理论一样，这个框架起源于一个名为愚蠢名字的留言板——这里是Wizardchan——由一位匿名网友写的，网名更荒谬：光明会海盗。

Pirate先生的帖子题为《死互联网理论：大部分互联网是假的》，这是一个反政府阴谋论，设想了一个“死互联网”，所有主要网站都被宣传机器人淹没，试图控制人口并减少人际互动。

这一观点最早于2022年提出，距ChatGPT上线仅几个月。

次年，生成式人工智能成为主流，“死互联网”概念从对国家支持的全景监控会议的抨击演变为对AI生成内容快速增长的存在主义焦虑。2026年，“死互联网”是人类的合成投影，其大部分内容由大型语言模型和机器人生成。

通常，我对任何起源于一个叫Wizardchan的留言板上的网络理论都持怀疑态度，所以我想自己调查一下关于互联网衰亡的说法。我们的数字生活变得多么人为化，当人类的知识库不再由人类策划时会发生什么？

当人工智能开始自我引用时会发生什么？

早在互联网出现之前（大约2450年前），就有柏拉图的洞穴。在他的书中共和国时期柏拉图假设了一个世界，人类被囚禁在洞穴中，只能通过洞壁投下的阴影来理解外界。

有一天，一名囚犯逃脱，却发现这些影子般的投影实际上是对真实人类生活的扭曲表现。

柏拉图的洞穴几乎是我们数字生活中过于整洁的寓言;只需将“洞穴”替换为“TikTok”或“Twitter”，将“影子”替换为“假新闻”或“人工智能垃圾”即可。

人类被信息淹没，每天约有440万篇在线文章发布——基本上是440万条洞穴阴影。

截至2026年4月，研究人员估计这些新发布的数字内容中有一半来自生成式人工智能，而2022年占5%。

如果你三年前给我看这个，我可能会说，“那很糟糕，但ChatGPT主要是在抓取维基百科，所以只是重复我信任的来源。”那是过去的事了。

经过三年大量AI粗糙的产出，情况大不相同。

根据Graphite于2026年6月发布的一项研究，ChatGPT引用的来源中有43%是LLM生成的——相当于一个喜欢自己声音的人。

知识现在可以存在于AI生成的孤岛中，这些孤岛由聊天机器人合成或幻觉，随后将幻觉当作事实复述。这引发了一个相当令人不快的脑力急转弯：如果互联网现在有50%是AI生成的，那么当大型语言模型训练自身输出时会发生什么？

下游效应最好总结为“垃圾进，垃圾出”，尽管科技行业用更专业的语言来包装这一现象：反应崩溃。

反应崩溃源于两个截然不同的问题，彼此相互强化。

第一个问题是趋同，模型开始生成狭窄的答案范围，在类似提示时重复相同的观点和结论。

第二个问题是像Claude和Perplexity这样的聊天机器人模型性能下降，它们更倾向于自己的输出而非更好的人工回答。

这种对人类精心策划真相的人工漂移正值人们对AI生成的摘要和推荐越来越信任之际。

根据最近一项关于谷歌搜索行为的研究，68%的搜索现在无需点击就结束了，因为AI生成的简介会在用户浏览到下面的文章推荐前回答用户的问题。

当AI摘要出现时，搜索过程更可能止于此，综合摘要会被表面接受。

我们对大写T的“真理”的共同理解曾是人类培养的;如今，这一集体知识库正外包给人工智能系统，正值人们几乎无意识地开始信任他们的输出。

目前来看，这也许没问题。这些聊天机器人仍然可以追溯到像维基百科这样的一手资料。然而，几代人之后，ChatGPT可能会引用三年前它写的一篇文章，而该文章又引用了五年前的另一篇AI生成的文章，直到这条链最终指向人类曾经写过的内容。

因此，《死互联网》是一个我们阅读的许多内容，无论是社交帖子还是教育文章，越来越缺乏人性的地方：一种对多年前某人写下的东西的合成投射，那是在“以前的时代”。

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总结：LinkedIn，互联网上“死寂”的地方

如果你读的是像这样高尚的刊物大西洋或该 纽约时报你每周会看到几篇关于“[插入某个自由主义原则或社会结构]终结的文章”。就我个人而言，我读过太多这些文章，以至于我养成了伴随它们阅读的仪式：

1. 我读了那篇文章，得知某种迫在眉睫的灾难，那是通往遥远未来地狱景象的第一步。
2. 我完成了文章。
3. 我心想，“嗯，这短时间内不太可能发生。看来我的孩子们会继承一个更糟糕的地球版本。”
4. 解离结束后，我继续过我的一天。

在为这篇文章做研究的最后阶段，我的本能是退回到这个心智模型的舒适中。预言未来灾难是多么有趣，尤其是当你对自己的预测不负责任时。

但如果反应崩溃和合成知识的蔓延已经来临呢？如果这不是某个遥远的未来状态呢？如果“死互联网”在LinkedIn上依然活跃呢？没错——LinkedIn，就是互联网上最糟糕的地方，除了4chan之外。

根据人工智能检测器Pangram最近的一份报告，近45%的LinkedIn帖子来自大型语言模型。

我觉得这个数据相当令人惊讶;我原以为这个数字更高。一个毫不讽刺地围绕工作营造社交体验的平台，毫无疑问将成为第一个被机器人取代的社交网络。

LinkedIn或许是AI知识漂移的典型例子：

• 2003年至2023年：那些“擅长”LinkedIn的人通过反复试验磨练了他们的方法，辨别其他用户想看到的内容类型，并反复解决平台的算法。
• 2023年至2025年间：使用ChatGPT和Claude的人受益于早期采用。世界奖励并分享了他们的“刷刷心态”内容，却不知道这些帖子其实是虚构的。
• 自2025年起：关于什么算是成功帖子的训练数据被AI生成的内容淹没了。ChatGPT的输出开始模仿LinkedIn最成功的帖子——其中大多数都是由大型语言模型生成的。
• 2036年：已经很久没有人类在LinkedIn上发布过病毒式传播的帖子了。这个社交网络上散布的内容，是人类分享自己对最爱的生产技巧和日常仪式想法的复印版。LinkedIn要么因为缺乏人性而无法使用，要么因为ChatGPT和Gemini已经趋同于最优的LinkedIn发帖公式而极度上瘾。

当然，LinkedIn 可能会避免这种完全未来的状态，但很难想象一个网站没有被生成式人工智能淹没的世界。真正的问题是，这种命运是否会是 LinkedIn 和职场的冷漠独有的：这个平台是例外吗——因为它一直是最糟糕的——还是 LinkedIn 在人类远离自然表达的转变中走得更远？

像LinkedIn这样的网站很可能正走向“死亡”，但死亡并不意味着灭绝。更可能的是，互联网将变得更加平凡，由合成的人格投射组成，而这些投射反而对人类极具吸引力，矛盾的是。

像Wizardchan这样的平台很可能会在“死互联网时代”中繁荣;真正“消亡”的是曾经创作这些帖子的人性。

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