文章核心观点 - 行业领袖提出“互联网已死”理论，认为由AI生成内容泛滥导致人类真实活动在互联网上比重下降，但此观点存在争议 [2][3] - AIGC对内容创作生态是“砒霜”还是“蜜糖”取决于使用方式，对于具备叙事能力的创作者而言，AIGC是提升效率、实现创意的有效工具 [8][9] - 使用AI生成的合成数据训练AI模型存在“模型崩溃”风险，行业正通过内容溯源、数字水印等技术标准与法规进行应对 [11][13][14] - 技术迭代引发的行业洗牌是历史常态，AIGC可能淘汰部分传统UGC形式，但会催生新的市场需求与机会 [18][19] - 互联网正从“纯碳基驱动”向“碳硅基共建”进化，用“内容含人量”判定互联网生死是过时的话术 [20] AIGC内容泛滥现状 - AI生成内容已无孔不入，例如在视频网站，利用语音克隆工具对传统曲艺进行二创的视频播放量动辄上百万 [4] - AIGC的泛滥模糊了UGC与AIGC的界限，对以“人类真实活动比重”衡量互联网生命力的传统标准构成挑战 [7] AIGC对创作者的价值 - AIGC工具能将创作者从力所不能及的表现形式中解放，例如自动生成插画、背景音乐、配音，让创作者专注于核心叙事 [8] - 一位粉丝量不足8000的创作者利用AIGC工具制作的20分钟故事片章，在B站获得了15万播放量，证明高质量AIGC辅助内容对受众具有吸引力 [9] - AIGC对创作者的价值类比于19世纪锡管颜料对画家的意义，是推动创作方式变革的高效工具，但工具本身不能替代创作主导权 [9][10] AI模型训练的数据风险与行业应对 - 剑桥、牛津等机构的研究表明，使用合成数据训练AI模型会导致生成结果劣化，误差积累最终引发“模型崩溃” [11][13] - 行业正推动内容真实性标准，例如C2PA标准已被Adobe、微软等公司集成至产品中，用于标记AI生成内容 [14] - Google等公司在发展数字水印技术，同时社交媒体平台开始要求对易误解的AIGC内容添加显著标注 [14] 技术迭代的历史视角与未来展望 - 历史上技术迭代会淘汰旧形式并催生新行业，例如电影淘汰立体视觉卡片却催生了电影配乐行业 [18] - 即使AIGC在未来取代部分传统UGC，只要市场满足的是人的需求，新的机会与赛道就会不断出现 [19] - 互联网的进化是常态，应将其视为从“纯碳基驱动”向“碳硅基共建”的必然发展，而非生死问题 [20]