AI垃圾视频，月入百万

作者：青青 超过20%推荐给新用户的视频属于"AI垃圾"——这是视频编辑公司Kapwing近期调查的触目惊心的发现。 通过对全球15000个热门YouTube频道的研究，Kapwing发现了一个规模庞大且快速扩张的产业，它正在利用AI工具批量生成低质内容，通过攫取用户注意力来实现变现。这些垃圾内容频道累计获得超过630亿次播放、2.21亿名订阅者，估计每年产生约1.17亿美元的收入。

这不是孤立的现象。当研究人员注册一个全新的YouTube账户时，首页推荐的前500条视频中，竟有104条被归类为AI垃圾内容。如果加上其他以流量变现为目的的低质"内容"，这一比例更是高达三分之一。

换句话说，YouTube的算法推荐系统正在系统性地将低质AI生成内容优先展示给对平台最陌生的新用户——这些用户最容易被算法的推荐引导，最难区分内容的真伪。

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荒诞内容如何月入百万，垃圾视频的全球版图

这些被称为"AI slop"的低质视频内容，具有一种诡异而容易上瘾的特性。位于印度的频道"Bandar Apna Dost"（香蕉朋友）目前已累积24亿次播放，内容充斥着拟人化的猴子与肌肉发达的虚拟角色在荒诞的场景中搏斗——骑着番茄直升机战斗、从冰淇淋山滑下来、与各种虚拟怪物对抗。

这些视频没有逻辑、没有叙事框架、没有传统意义上的"故事"，却凭借其诡异的视觉冲击力吸引了数十亿次观看。根据Kapwing的估算，这个频道每年的收入可能高达425万美元。

类似的模式在全球各地复制。新加坡的"Pouty Frenchie"频道显然是在针对儿童观众，其中法国斗牛犬角色吃着"水晶寿司"、驾驶各种交通工具、进入魔幻场景。

20亿次播放的背后，是每年大约400万美元的潜在收入。美国频道"Cuentos Facinantes"（迷人故事）以动画形式呈现各类故事，拥有665万订阅者，是Kapwing调查中订阅量最多的AI垃圾频道。

更令人感到不适的是，一些频道在滥用真实灾难。巴基斯坦的"The AI World"频道发布大量由AI生成的该国洪灾场景视频，标题为《穷苦人家》《贫困家庭》《洪水厨房》，配上名为《助眠舒缓雨声、雷声与闪电氛围音》的背景音乐。这类内容既不是新闻报道，也不是救灾呼吁，仅仅是将真实的人类苦难转化为点击量——其13亿的播放量代表着庞大的变现价值。

这些频道的全球观众分布情况令人惊讶。在西班牙，大约2000万人（接近全国人口的一半）关注这类AI垃圾频道。埃及有1800万人、美国1450万人、巴西1350万人。Kapwing的研究显示，这并非某个地区的现象，而是真正意义上的全球性的内容污染。

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中等收入国家的内容农民，在油管上找到了"发财"之路

为什么如此多的AI垃圾内容生产者来自乌克兰、印度、肯尼亚、尼日利亚、巴西和越南等国家？答案很简单：在这些地区，YouTube的广告分润足以成为一份可观的收入。

科技记者Max Read在对AI垃圾产业链的追踪中指出，这类内容创作者之所以集中在中等收入国家，正是因为当地的人均收入水平使得哪怕是微薄的YouTube广告费用也显得相当诱人。

这个产业的基层工作者通过Telegram、WhatsApp、Discord和各类论坛进行协作与知识共享。他们交流如何制作"足够低质但能赚钱"的内容，讨论当前流行的"细分领域"——这是AI垃圾产业内部的专业术语，用于描述特定类型的高效变现内容。Max Read最近注意到的一个热门细分领域是"压力锅在燃气灶上爆炸"的AI视频，这类视频具有强烈的视觉冲击力和潜在的搜索流量优势。

然而，这个产业链并不如看起来那样直接。真正赚大钱的往往不是内容创作者本身，而是那些兜售"如何制作爆款内容"课程和工具的人。这些教程贩子声称掌握了算法的奥秘，能教人们如何快速生成爆款垃圾内容，但实际上他们从课程销售中获得的收入往往远超内容创作者。同时，YouTube和Meta等平台对于创作者计划的支付政策也缺乏透明度，这使得许多创作者对自己的收入感到困惑。

这个生态还充斥着诈骗。大量声称拥有"垄断性秘诀"的课程和工具在地下论坛中售卖，很多购买者最终发现自己被骗了，而真正的创作者可能已经因为平台的算法调整而获得不了多少流量。

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治理被算法破坏的内容生态，YouTube和Meta分别出招

在面对AI垃圾内容的泛滥时，各大平台开始采取行动，但力度和有效性差异很大。YouTube采用了自动化系统与人工审核相结合的方式，利用机器学习技术识别可能违规的内容。

该公司声称其自动化系统持续从人工审核结果获得数百万个数据点，从而不断改进识别能力。但问题在于，很多AI垃圾内容并不违反YouTube的社群规范——它们通常没有暴力、成人内容或仇恨言论，仅仅是无意义和低质。

YouTube近期推出了"likeness detection"工具，旨在打击利用AI进行的深度伪造内容，要求创作者提交身份证和面部视频进行身份验证。但这个工具针对的是身份冒充和肖像盗用问题，而非简单的低质内容生成。

YouTube官方回应称，"生成式AI只是一种工具，可以用来制作高质量或低质量的内容。我们的重点是将用户与高质量内容连接起来，无论这些内容是如何制作的。"这个立场虽然在逻辑上站得住脚，但实际上回避了算法系统倾向于推荐低质垃圾内容这一核心问题。

Meta采取了更激进的措施。该公司在7月启动了一项大规模整治计划，删除了超过一千万个假账号，并对非原创内容进行了明显的降级处理。根据Meta的数据，通过AI识别和降级重复内容后，这些非原创内容在推荐页和搜索结果中的分发量平均下降了60%以上。此外，Meta宣布将不再为发布冗长无关标题、试图吸引点击但内容无关的账号提供变现资格，试图从经济上遏制垃圾内容创作。

然而，这些措施都面临一个根本性的问题：它们在应对症状，而不是病根。YouTube和Meta的推荐算法本质上是"A/B测试机器"，它们持续测试各种内容类型在用户中的表现，然后推广表现最好的内容。

如Max Read所指出的，"问题不是算法推荐了什么，而是任何足够成瘾的、能够保留用户注意力的内容——无论质量如何——都会被算法优先推荐。"这意味着，只要AI垃圾内容能够驱动点击率和观看时长，算法就会继续推荐它。

对比之下，国内平台如抖音、快手等采取了更严格的措施。今年9月1日起生效的新规要求所有AI生成的内容都必须进行显著标识，对于不主动标识的AI内容，平台可以采取限流、下架甚至封号等处罚。虽然这种方式会导致一定的误判现象（有创作者反映原创内容被误判为AI生成），但它至少尝试了从源头进行管理的思路。

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这场"喂养战争"的真正赢家是谁

Kapwing的研究表明，这场AI垃圾内容的泛滥并非偶然。在Telegram、Discord等海外平台上，有大量的"教程社区"在教人们如何"规模化"地制作垃圾内容——不是制作一个视频，而是制作100个、1000个。他们使用各类AI工具（文本生成、图像生成、视频生成）来快速创建内容，然后通过批量上传和测试来找到哪些"主题"能带来最好的转化率。

这种方法论本身就说明了为什么平台的内容审核如此困难。垃圾内容的创作者采用了"大数法则"——他们不需要每个视频都成功，只要有足够多的视频上传，总会有一些触发算法的推荐。而算法恰好被设计成奖励那些能够吸引观看时长和点击的内容，不管这些内容是否有实际价值。

这个系统的真正赢家，首先是那些大平台本身。更多的内容意味着更多的观看时长，而观看时长直接转化为广告收入。其次是那些兜售内容创作"秘诀"的教程商人，他们通过出售课程和工具获利。最后才是最基层的内容创作者，他们获得的仅仅是分散的、不稳定的收入。

而真正的受害者是什么？首先是普通用户，他们看到的推荐内容质量在下降。其次是那些花费时间和创意制作高质量内容的创作者，他们正在被算法边缘化。再次是整个互联网的信息生态——当大量的无意义内容充斥网络时，有价值的信息被淹没其中变得越来越困难。

YouTube声称致力于连接用户和高质量内容，但Kapwing的研究数据表明，现实与这个理想之间的差距越来越大。在一个被算法驱动的内容分发时代，真正的改变不会来自于更好的审核或更新的检测工具，而是需要从根本上重新设计推荐系统的激励机制——不仅要考虑吸引力，更要考虑内容的真实价值。只要平台的收入模式继续基于观看时长和点击率，AI垃圾内容就会继续繁殖，而我们对于"高质量内容"的定义，也会在这种无声的喂养战争中不断被侵蚀。‍‍