什麼是AI Slop?寫作平台Medium「AI廢文逼近40%」:它們該如何數位淨灘?
什麼是AI Slop?寫作平台Medium「AI廢文逼近40%」:它們該如何數位淨灘?

你有看過蝦子耶穌(Shrimp Jesus,如首圖)嗎?像蝦子耶穌這樣的生成式AI垃圾,正在淹沒社群網路。

AI垃圾侵襲Medium

史丹佛大學2024年3月的研究報告指出,Facebook的演算法正在對用戶推薦一些奇怪、空泛的AI生成圖片,一些帳號利用意義不明或能引起用戶特定情緒的AI圖片吸引點擊,將用戶導向平台外的AI內容農場,在上面銷售劣質產品,或獲取用戶個資。

蝦子耶穌、大眼睛的小孩捧著生日蛋糕、剛果兒童用竹子建造出大型雕像……,各式各樣看似無害卻無意義的虛構AI圖片,正在Facebook、X(Twitter)上獲得數以萬計的按讚和分享。

在史丹佛大學研究中採樣了120個網站,這些AI生成圖總計獲得了數億次互動。其中一篇包含AI圖片的貼文甚至成為Facebook在2023年第3季中觀看次數最多的20篇內容之一,觀看次數達到4,000萬次。

AI生成垃圾(AI-generated Garbage)是否正在攻佔網路世界?其中,社群媒體和部落格網站首當其衝,作為全球最大的部落格平台Medium,也遭遇到AI垃圾湧現的問題。

臉書AI垃圾範例
一張由AI生成的照片中,一名剛果的小男孩站在巨大的編織作品前,內文寫道:「我自己做的,但沒人欣賞」,貼文獲得了110萬讚數和1.9萬次轉發。

AI垃圾攻佔版面,網路已死?

AI垃圾,或稱AI Slop(Slop原指廢棄的液體),是指由生成式AI產出的大量劣質內容,類似於電子郵件的Spam(詐騙郵件),其形式可以包含文字、圖片、影片,甚至是整個內容農場網站。

自從生成式AI變得普及以來,網路上開始充斥大量的AI垃圾。

美國媒體《連線》(WIRED)報導,今年上半年,AI偵測公司Pangram Labs分析了部落格平台Medium上27.4萬篇新文章,發現約有超過47%的內容可能是由AI生成。

另一家偵測公司Originality AI也對Medium進行分析,發現2018年Medium文章可能為AI生成的比例約3.4%,然而到2024年卻大幅增加到超過40%。

儘管偵測工具無法100%確認內容是否由AI生成,但是2家不知道彼此分析結果的公司,卻都得出了相似的結論:有越來越多的AI生成內容,正佔據著用戶的螢幕和觀看時間。

其他類型的平台也無法免於AI垃圾的侵襲。《路透社》報導,許多缺乏事實查核的AI垃圾文章正偽裝成新聞,發表片面或錯誤的資訊,以在特定政治議題上帶風向,或是賺取數位廣告收入。獲取正確的資訊對一般人來說逐漸變得困難。

AI垃圾的大量出現,讓一些人開始懷疑「網路已死論」是否即將成真。

根據《富比士》的文章解釋,「網路已死理論」(Dead Internet Theory)相信網路上大多數的流量、貼文和用戶都已經被機器人和AI生成內容取代,人們上網大多是在不知情的情況下與AI生成的內容互動,而非其他真人,且人類也不再主導網路發展的方向。

雖然「網路已死理論」普遍被認為是一種陰謀論,目前也沒有證據能夠證明其為真,但隨著近年生成式AI垃圾淹沒網路,此理論也重新獲得了大眾討論的熱度。

Medium嘗試打擊劣質內容

Medium正在嘗試打擊AI垃圾。

今年3月,Medium官方在網站上發布了文章〈我們正在加強保護Medium社群免於垃圾訊息和詐騙的侵害〉,宣布Medium即將停止分潤、停止創作者計畫給發布「AI生成內容」和「劣質內容」的創作者,並表達Medium堅決反對劣質內容的立場。

Medium打擊AI垃圾文章頁首截圖
Medium發布〈我們正在加強保護Medium社群免於垃圾訊息和詐騙的侵害〉文章,表達平台堅決反對AI垃圾內容的立場。

Medium執行長Tony Stubblebine接受《連線》採訪表示,Medium現在主要運用2個方法應對大量湧入的劣質文章:一般的篩選系統,以及人工挑選。

他表示,「人」是Medium品質管控的核心,「現在Medium基本上是依靠人工策展運作的。」Medium上許多用戶自行產生的內容,他們會找尋人工編輯來把關文章,Medium還有額外的人員負責篩選適合被「推廣」的文章,目的是希望能讓好內容被更多人看到,而劣質內容則會在廣大的內容海中被淹沒。

Stubblebine相信人工挑選可以篩出文章品質優劣,也是避免AI垃圾受到關注的重要機制,因為大部分的劣質內容——包含許多AI垃圾——會在人工篩選機制下被自然淘汰,「如果要吹毛求疵,可以說我們是在過濾AI內容,但我們的目標超越了這一點,我們只是想過濾掉那些品質不佳的內容。」

然而,AI內容是否就完全等同於劣質內容仍值得討論。《連線》發現,Medium上有數篇被檢測公司認為可能是AI生成的文章,在平台上獲得了數百個「掌聲」(等同於按讚數),顯示AI內容不一定會如Stubblebine所說,被篩選機制視為劣質內容而被淘汰。

有些人相信就像垃圾信件的過濾系統,最終世界上會出現能夠過濾掉AI內容的工具,然而隨著AI技術的快速進步,可以預期辨識AI內容的難度也將越來越高。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #社群平台 #AI
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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