關於AI，我最近一直在思考一個問題。越想，越覺得擔憂。
今天的AI，似乎正在悄悄地“獵殺”人類的商業模式。
什麼意思？為什麼這麼說？
我們先從一樁公案，開始說起。
2023年，《紐約時報》起訴了OpenAI，和它背後的投資方微軟。理由是對方未經授權，使用了數百萬篇文章來訓練AI大模型。《紐約時報》要求這兩家公司不僅要賠償，還要銷燬所有使用了他們內容的AI模型和訓練資料。
訊息一齣，不少人都覺得《紐約時報》有點不可理喻。
有人說，這不就像買了本書，學了知識，然後用這些知識去服務客戶嗎？我賺到的錢，還需要再給書的作者分成嗎？這不對吧。
我們的交易，從買書那天，就結束了。我賺多少錢，不是我自己的本事嗎？
這樣理解，確實有道理。但是，事情真的是這樣嗎？
上次問道全球，我們在美國見到了Pieter Abbeel。他是加州大學伯克利分校的教授，機器人學習領域有重要影響力的科學家。
和很多人的看法不同，他認為《紐約時報》的指控，有道理。AI學習你的資料，應當獲得你的同意，如果用這些資料賺到了錢，也應該分給你。
為什麼這麼說？
因為人和AI，是完全不同的物種。我們的“服務頻寬”，有著本質的區別。
舉個例子。假設，一個人寫了本經營企業的書。一個企業顧問花100塊買了這本書，學明白了之後，用這些知識去幫別人家公司賺錢，自己也賺了不少。
不過，這個顧問再厲害，一年也就服務個幾十家公司。全世界那麼多公司，不可能都找他。所以，想要學習企業經營的人，可能也會去買這本書，慢慢地，書越賣越多。作者有了足夠的知名度和收入，就能繼續安心研究寫作了。
所以，你大概瞭解了。因為人類的"服務頻寬"是有限的，“做研究、寫書、賣書”這個商業模式，才得以成立。
但是，AI來了。它的“服務頻寬”是無限的。它可以24小時不睡覺，一天能服務幾百萬家公司，比人類顧問便宜得多，回答還特別快。
這意味著什麼？意味著這本書，可能最終只會賣出一本：給AI的那一本。
只有一本銷量的書，可養不活一位作者。理解了這個邏輯，你可能就會理解，為什麼Pieter Abbeel支援紐約時報了。
一家成熟的報社，必然僱傭了一個記者團隊。他們花費大量的時間、精力，甚至冒著生命危險，全世界去尋找新聞。比如，為了報道俄烏衝突，記者戴著鋼盔，去做戰地記者，帶來了一線見聞。這種一線見聞，就能給報紙帶來大量訂閱和廣告收入，獲得收益。
但如果，AI來了呢？
使用者只要問一句“烏克蘭現在什麼情況”，AI就能把所有相關報道消化後，給出一個清晰完整的解答。這樣，使用者就根本不需要去看原始報道了。《紐約時報》，也只能獲得AI給它付的那一次費。
收入在減少，而維持高質量新聞報道的成本卻少不了。長此以往，這個行業的商業模式，就相當於被AI“獵殺”了。
那為什麼，《紐約時報》不起訴谷歌呢？谷歌不也是抓取內容，提供給使用者嗎？
那是因為，谷歌是一個流量入口，一個流量生成器。
你在谷歌上搜索“特朗普加關稅”，谷歌會檢索關鍵字，給你一堆連結。這其中，可能就包含有《紐約時報》的一篇文章。你點選，就跳轉到了《紐約時報》的網頁上。看完這篇文章，你也同時看完了《紐約時報》的廣告，他們也因此賺到了錢。
但是，Chat GPT不是這樣。它提供的答案，雖然來自於《紐約時報》，但並不會把使用者導向《紐約時報》，而是自己生成一段內容。因為提供內容，Chat GPT因此得到了回報。但辛辛苦苦生產知識和內容的《紐約時報》們，卻不會因為貢獻，而獲得回報。
類似的情況，還出現在很多地方。比如，影片平臺。
你去網站上看影片的時候，是不是有一些貼片廣告？是的。不少影片平臺，就靠這些貼片廣告賺錢。影片博主，也經常會“恰飯”，接一些廣告，在內容裡邊植入。
但是，AI來了。你把連結丟給它，它就能扒出來完整的內容，總結，整理，還能告訴你影片博主的觀點，有哪些侷限，哪裡還可以更好。如果只是為了學習，你就大機率不會去看影片了。
於是，廣告的效果越來越差，廣告主慢慢地，也不投了。影片網站和影片作者的收益，大大下降。
甚至，一些付費課程也會受到影響。一些優質的課程，可能要賣幾千份才能回本，但如果第一個買課的學生直接把內容餵給AI，後邊的人直接問AI就行了。
這樣下去，會發生什麼？
越來越多原創的博主，可能就沒有生產內容的動力了。越來越多以研究、創造知識為生的人，也堅持不下去了。
人類大機率會在多個領域，失去創造知識的動力。
所以，AI可能一邊在享用人類創造的知識，一邊在摧毀創造這些知識的商業模式。
這就像一片森林。維基百科，紐約時報，知乎，社群……無數前人勞心費力，一顆顆地把樹種了下來，終於成就了一片森林。
但AI來了，只砍樹，不種樹。慢慢地，樹木就會越來越少，直至一片荒蕪。
那怎麼辦呢？
或許，真的要想想辦法，把錢分出去，分給《紐約時報》們。
但是，這個錢怎麼算，分多少，也是個難題。
今天的AI，還沒有能算清楚每一條收費的回答中，有多大比率，用了哪些內容創作者的知識的機制。
即便這套機制被開發出來，也很有可能因為太複雜，導致用2美分的計算成本，分給了作者1美分的內容收益，得不償失。
就像你喝了一杯水果混合果汁，要給果農分錢一樣。果汁裡到底有幾個水果的汁？從哪幾個果園裡來的？每個果園，要給果農多少錢？更要命的是，這杯果汁才賣幾塊錢。
算不清，算不清。
可是，當創造知識的人不再有動力創造知識，那AI以後學什麼？要知道，AI自己可能並不理解詞意，也不分真假，僅僅是根據統計資料，選擇“最可能”的組合。
發展到最後，可能會出現這樣的情況：整個網際網路上，只有AI自己，在不斷地反芻市面上已有的知識。水平停滯，再難寸進。
這種現象，我把它稱之為：內容反芻。
如果你認真觀察，能就會發現，這件事，可能已經正在發生了。越來越多的內容，出現了一股濃濃的AI味。很多都是把之前寫的東西，東拼西湊，改改詞、換換句子。
但沒辦法，成本太低了。讓AI寫一篇文章，成本可能就幾毛錢。但讓一個專業作者寫，可能要幾百上千。
網際網路上的內容，可能就會因此像一鍋剩飯，翻來覆去地加熱，炒熟，再冷掉。最後，毫無營養。
除非……除非AI可以自己獲取知識和資訊。
比如，讓機器人到處走，到處聽，到處看，自己觀察世界，獲取資訊，產生新知識，甚至進行思考，得以產生新的觀點，創造各種新東西。
或許，這一天遲早會到來。但至少今天，知識還需要人類去產出。
所以，如果創造知識的人類遲遲得不到回報，整個文明的知識體系，就會不可避免地向一個自我反芻和停滯的危機裡滑坡。
說到底，這就是一個經濟學問題：當成本大於收益，市場就會萎縮。就像我們不會去種一棵蘋果樹——如果摘下來的蘋果，連水費都不夠。
也許在未來，會誕生新的平臺，讓創作者和AI共同受益。也許會有新的商業模式，讓知識的創造和傳播變得更有價值。
但可能，得稍微快一點了。
否則，就會出現這樣一種情況：整個網際網路上，全是影印件在影印影印件。
那畫面，還挺嚇人的。
P.S.
這個世界，變化得越來越快了。
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不做現場直播。也不做事後回放。就讓我與你，獨家分享。
好了。我的朋友。
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6月7日，我們，現場見！
*個人觀點，僅供參考。
觀點/ 劉潤 主筆/ 景九 編輯 / 二蔓 版面 / 黃靜
這是劉潤公眾號的第2542原創文章