Stanford: 35% các trang web mới do AI tạo ra - ForkLog: tiền điện tử, AI, siêu trí tuệ, tương lai

# Stanford: 35% các trang web mới được tạo ra bởi AI

Đến giữa năm 2025, khoảng 35% các trang web mới đã được tạo ra hoàn toàn hoặc một phần nhờ trí tuệ nhân tạo. Các nhà nghiên cứu của Đại học Stanford đã đưa ra kết luận này

Trước khi ChatGPT của OpenAI ra mắt công khai vào tháng 11 năm 2022, tỷ lệ này ở mức không. Trong vài năm, tỷ lệ nội dung do AI tạo ra đã tăng lên hơn một phần ba các bài đăng mới nhất trên internet

Tỷ lệ các trang web hoàn toàn do AI (đỏ) tạo ra, cũng như các trang được tạo bằng mạng nơ-ron (tím). Nguồn: GitHub Các nhà khoa học đã nghiên cứu 33 tháng bản sao lưu các trang web từ Wayback Machine bằng công cụ phát hiện Pangram v3. Mục tiêu là để hiểu cách sự gia tăng nội dung AI đang tái cấu trúc cấu trúc của mạng lưới toàn cầu

Những thay đổi chính

Các nhà nghiên cứu ghi nhận sự giảm đa dạng về mặt ngữ nghĩa. Các trang do mạng nơ-ron tạo ra có độ giống nhau cao hơn 33% so với các văn bản do con người viết. Các trang web khác nhau ngày càng kể lại cùng một ý tưởng bằng các cụm từ gần như giống hệt nhau.

Theo các tác giả, vấn đề không chỉ đơn thuần là sao chép hàng loạt bằng AI. Vấn đề sâu xa hơn: dần dần, sự đa dạng trong cách diễn đạt và ý tưởng bị thu hẹp. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về bản chất chọn các câu trả lời “trung bình” nhất và do đó tái tạo các diễn ngôn theo mẫu

Cũng đã thay đổi cả tông cảm xúc của các bài đăng. Nội dung AI tích cực hơn con người 107%. Tại Stanford, điều này đã được liên kết với xu hướng đã được ghi nhận của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc xu nịnh

Trong quá trình đào tạo, các nhà phát triển tối ưu hóa mạng nơ-ron để tạo ra các câu trả lời dễ chịu, an toàn và được xã hội chấp nhận. Kết quả là, phần lớn các trang web mới tạo ra một môi trường thông tin “sạch sẽ, thân thiện”. Trong đó ít các đánh giá gay gắt và xung đột hơn, nhưng cũng ít tranh luận sôi nổi của con người hơn.

Những điều chưa được xác nhận

Một số lo ngại phổ biến đã không được chứng minh bằng số liệu thống kê. Các nhà nghiên cứu không phát hiện ra mối tương quan đáng kể giữa sự gia tăng nội dung AI và giảm độ chính xác thực tế, sự gia tăng lỗi rõ ràng hoặc việc các văn bản trở nên đồng nhất theo phong cách.

Bên trái: mối tương quan giữa nội dung AI và các giả thuyết. Bên phải: tỷ lệ người lớn Mỹ đồng ý với từng giả thuyết. Nguồn: GitHub Các nhà khoa học cũng chỉ ra hiệu ứng đã được thảo luận chủ yếu về lý thuyết — sự sụp đổ của mô hình (model collapse)

Nếu các mạng nơ-ron mới được huấn luyện trên dữ liệu chứa nhiều nội dung AI, hệ thống bắt đầu “tiêu hóa” các câu trả lời trung bình của chính nó. Điều này làm giảm tính đa dạng, làm giảm chất lượng và có thể dẫn đến việc các mô hình ngôn ngữ lớn trong tương lai sẽ học không từ con người, mà từ “tiếng vọng tổng hợp” của các thế hệ trước.

Các chuyên gia cùng với Internet Archive dự định biến nghiên cứu này thành một hệ thống giám sát liên tục tỷ lệ nội dung AI trên internet

Nhắc lại, vào giữa tháng 4, tại Đại học Stanford, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra tốc độ phát triển AI vượt trội. Họ cho biết các mạng nơ-ron gần như đã sánh bằng con người trong việc thực hiện các nhiệm vụ trên máy tính.