BBC 深度分析：AI 内容激增正在为人类创作形成"人类溢价"

Hacker News：AI 热帖· colinprince·2026-10-11 19:34· 3 小时前AI 评分55

AI 正在为人类创作的艺术创造一种“人类溢价”

AI 导读

BBC 主持人 Ros Atkins 发文探讨生成式 AI 是否让人更看重人类创作的艺术。Deezer 数据显示其平台上 44% 的上传曲目为 AI 生成，97% 的听众无法分辨，但超半数受访者表示在意作品是否由 AI 制作。

正文

AI 正在为人类创作的艺术创造一种“人类溢价”。但它能持续吗？

15 小时前

Ros Atkins《价值危机》主持人

几周前，在康沃尔郡法尔茅斯一座由旧银行建筑改造而成的音乐场地里，我在自己主办的一场名为 Rave Machine 的派对上打碟。那是一场喧闹、高能量、大汗淋漓的活动，正如一夜跳舞应有的样子。

所有元素——人群、表演者、工作人员、音乐、回家的路程——交织在一起，创造出某种特别的东西，一次性的体验。它也完全是人类的。

从理论上说，这是技术可能提供的任何东西都远远无法企及的。

然而在 DJ 界，技术已经改变了局面。20 世纪 90 年代，DJ 不仅得挑选曲目，还得仅凭黑胶唱片、一对唱盘和一台混音台把它们串接起来。如今，可用的辅助手段多得多，包括只要你开口就能让不同曲目的节拍同步的软件（我不用）。Apple Music 和 Spotify 也有 AI 混音选项。

如果你正在外面跳舞，DJ 其实并没有真正在打碟，这对你来说重要吗？如果你喜欢播放的音乐，你会在意是技术在干活吗？

这是生成式 AI——即创造内容的那类 AI——向我们所有人提出的问题。在法尔茅斯那一晚的兴奋点之一，就是看到我们的特别嘉宾、来自 Groove Armada 的 Andy Cato 巧妙地编织一连串曲目。如果 DJ 只是按下播放键，我会作何感想？（而这种情况确实存在）。

我提到这一切，是因为在法尔茅斯的那次体验关联着一个更广泛的问题：我们是否真的在意一件艺术作品是由人类创作的，无论是绘画、歌曲、书籍、诗歌，还是任何其他类型的艺术。

文艺复兴壁画与国际象棋冠军

音乐平台 Deezer 表示，上传到其平台的曲目中有 44% 是 AI 生成的。其研究还发现，97% 的听众分不清哪些是 AI 生成的、哪些不是。但还有第三项统计数据：超过半数的受访者表示，他们确实在意作品是否由 AI 制作。他们希望有人类参与其中。

伦敦国王学院经济学教授 Daniel Susskind 表示，我们许多人都极其看重人类在艺术创作中的作用。他认为，正是这一点让创作过程不同于那些更偏功能、实用的任务。

“我曾在一个满屋子会计师的场合，其中一人站起来说，‘我的客户来找我，是为了那份人情味，那种人的过程’，”他回忆道。“我说，‘那不是他们来找你的原因，他们来是因为他们想把税好好办了’。”

但他说，艺术则不同。“如果我走进西斯廷教堂，仰望天花板，我想那不仅美得非凡，而且令人惊叹的是，一只像我一样有血有肉的人类之手创造了它。一个像我一样的头脑构想出了它，”他说。

正如 Susskind 所描述的，我们看重的不仅是终点，还有这样一个认知：是一个人类——我们中的一员——把我们带到了那里。我们可以为这一成就而惊叹。

当然，有人可能会说，计算机和人工智能软件本身就是人类创造的。如果萨斯坎德走进西斯廷教堂时感到敬畏，那么其他人在使用像ChatGPT这样的聊天机器人时，可能会体验到另一种类型的敬畏。

萨斯坎德又举了另一个例子，这次是1997年的一场国际象棋比赛，当时的世界冠军加里·卡斯帕罗夫首次输给了计算机“深蓝”。当时，人们担心计算机的成功会意味着我们对国际象棋的兴趣会减弱。事实上，国际象棋比以往任何时候都更受欢迎，有数百万人在下。

萨斯坎德认为：“人们关心的不仅仅是棋盘上的走子。重要的是，坐在棋盘后面、移动那些棋子的是一个人。”

有些人认为，人工智能的出现实际上赋予了人类创造的事物额外的价值。你可以称之为“人类溢价”。

人情味

《纽约客》专注于科技的记者凯尔·柴卡表示，人工智能写作现在被广泛认为是“千篇一律、谄媚和乏味的”。因此，他说：“我认为读者开始看重非常明显的个人化写作，甚至可能是更凌乱、结构上不那么严谨或完善、不如他们曾经可能期望的那样精雕细琢的写作。”

柴卡接着说：“我认为插图和平面设计也在朝着同样的方向发展，因为平均水平的东西太容易获得了，所以设计师们倾向于变得更古怪、更引人注目、更不寻常，试图找到人工智能不那么容易生成的东西。”

为了应对人工智能生成内容的激增，学者们正在竞相开发一种普遍认可的符号，用来表示某物是“人类制造”的（类似于20世纪80年代出现的“公平贸易”标签）。像“无AI”这样的标签已经出现在一些书籍、电影和专辑的封面上。

对于犹他大学的哲学教授C·Thi·阮来说，这是一个关乎我们根本价值观的问题。

他说，你通常可以通过追踪他所谓的“为什么链条”来弄清自己的价值观。如果你喜欢某样东西或想做某件事，就问“为什么？”。如果答案是为了赚钱或获得成功，就继续问“为什么？”。他解释说，当这个过程结束时，那才是你真正看重的东西。

他说，问题在于，人类的参与和共享的人类经验是否会在“为什么链条”的末端保持其位置。

作家约翰·兰彻斯特持乐观态度。他认为，只有人类才能做到的事情的价值将会胜出。事实上，他赞同“人类溢价”这一理念。

他告诉我：“如果你把一种东西商品化，那些你无法商品化的东西就开始显得更重要了。”

算法循环

对于希望人类将继续处于文化创造核心的人来说，所有这些听起来可能令人振奋。

但我不那么确定。人工智能生成的内容数量增长如此之快，以至于我们可能很快就会难以区分哪些内容涉及了人工智能，哪些没有。

你很可能已经看过关于AI“演员”Tilly Norwood的报道，她由一家自称全球“首家AI人才工作室”的公司于去年打造。美国演员工会对此并不买账。他们写道：“她没有可供汲取的人生经验，没有情感，而且从我们所见来看，观众对脱离人类体验的计算机生成内容并不感兴趣。”

我并不是说AI会取代演员——当然不会。但如今感觉脱离现实、怪异的东西，在某些情况下，假以时日或许就不那么怪异了。

同样值得记住的是，早在大型语言模型成为主流之前，我们就已经允许技术塑造我们的文化品味了。

就在2000年代，我们仍然会主动寻找大量自己消费的文化内容。我们会买书、买电影票、买专辑。有时我们仍然如此。

但文化越来越多地只是自动到来——以无尽的流的形式，由不断预测我们口味的算法筛选和推送。

乍一看，这听起来很方便。工作由算法替我们做了。但随着算法的作用上升，人的作用就下降了。

“有个神话般的人物，比如你哥哥的朋友之类的，把好的音乐品味传给你，”Chayka说，他的书《Filterworld》探讨了算法对文化的影响。“而现在我们依赖算法推荐来为我们做同样的事。来向我们介绍新东西。”

我从自己的习惯中认出了这一点。早在1990年代，当我开始收集舞曲时，我会通过唱片店和我信任的人的推荐来发现新音乐。我现在仍然可以这样做，也确实在做。但如今算法为我完成了大量这样的工作——而且它可能真的很有帮助。我会找到否则不会发现的曲子。

在某种程度上，我是在让技术引导我。

Chayka认为算法让我们变懒了，并“阻止我们在文化品味上走得更深”。有时我们可能会遇到一件需要付出努力的艺术作品——也许是一本冗长难读的书，或者一部看起来怪异的电影。“它起初可能会让我们疏远，但最终会启发我们，”Chayka说。

“我认为那种文化已经没落了，取而代之的是作为内容来消费的文化，它不会改变你的生活，只会让你的大脑关机几个小时。”

而且这是一个自我强化的循环；创作者在寻求算法所能提供的关注时，会调整自己的作品。

关键点在于：这种转变——通过算法发现文化——是我们已经在很大程度上接受了的。那么当AI开始大量创作书籍、电影和音乐时——我们会不会也只是耸耸肩，同样接受呢？

计算器引发的反弹

早在1986年，在华盛顿特区，抗议的教师们在一家会议中心外沿街排开。他们愤怒的不是工资或预算削减。这一次，他们愤怒的对象是计算器。数学教师John Saxon发起了这场运动。“孩子们不学数学事实，因为他们对计算器上瘾了，”他宣称。“如果他们给我一个黑盒子，我就不知道……六乘八等于48，因为它押韵，而七乘九等于63，因为它不押韵。”

我们都有自己记忆乘法表的方法。

不用说，这是撒克逊人输掉的一场争论。但其中一些论点让人感到似曾相识。

当然，有些事情肯定超出了技术的范围，至少目前是这样。想想几周前我在法尔茅斯那个汗流浃背的DJ之夜，和另外250名狂欢者一起。

Alex Mahon说，她注意到人们对这类线下体验的欣赏有所上升——也许是对我们如今大量时间花在智能手机屏幕上的一种反弹。

她是Superstruct Entertainment的首席执行官，这是全球领先的音乐节和现场娱乐集团之一。

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“人们想去参加更多的现场活动，”她说。“他们想要那些无法预见……不可预测的事情。特别的时刻是现场的。那种兴奋、那种发现，是与他人一起亲耳听到的。”

就文化而言，什么时候可以外包给技术，什么时候不可以？我越审视这个问题，就越不确定我们能假定自己会做出什么选择。

我们每个人都必须决定，某样东西是否由人类制造，在什么时候才是重要的。

头图来源：Getty。

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