整理 | 郑丽媛
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
微软可能怎么也没想到,有一天,连自家高管都开始被“AI 垃圾”折磨得受不了了。
最近,微软负责 Office 和 LinkedIn 业务的执行副总裁 Ryan Roslansky 在 LinkedIn 上发了一篇帖子。他抱怨称,如今“AI slop(AI 垃圾内容)”已经不只是充斥社交网络,就连日常办公也被侵蚀了。甚至,Roslansky 还给这种现象起了一个相当形象的名字:“doom loop”,即“死亡循环”。
帖子本身没什么问题,甚至可以说相当有道理——可尴尬的是,这位高管来自微软,而微软恰恰是过去几年推动 AI 大规模进入办公、社交和操作系统的科技巨头之一。
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一场可笑的“自爆”
事情是这样的。上周 Ryan Roslansky 在 LinkedIn 发了一段吐槽:
“AI 垃圾(AI slop)不只出现在社交网络上……它已经渗透到日常工作中了。有人给我发了一份文档,明摆着就是 AI 生成的。我读完,发现是 AI 写的,然后让我的 AI总结了一下,结果啥新思路都没得到……这就是个死亡循环(doom loop)。”
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看到这段发言,很多人脑子里大概就蹦出俩字:废话。
要知道,Roslansky 管着的Office和LinkedIn,正是微软大力推广Copilot的主战场。自家高管抱怨自家产品制造的内容是“垃圾”——这波操作,堪称年度最佳“自爆”。
可笑的是,这条吐槽帖子还被微软总裁 Brad Smith 点了赞。
而就在今年年初,微软 CEO 萨提亚·纳德拉才刚刚呼吁大家别再纠结“AI 垃圾”这个说法,希望 2026 年能成为所有人接受 AI “大势所趋”的一年——结果呢?不仅外界不买账,连自家高管都开始公开抱怨了。
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无意间戳中了AI最要命的问题
不过,虽然 Roslansky 的这段话看似在吐槽职场烦恼,实际上无意间点出了目前整个 AI 行业最致命的问题之一。
不论是微软 Copilot、ChatGPT 还是 Gemini,这些所谓的“内容生成平台”,背后的训练数据几乎全部来源于对人类创作内容的抓取和剽窃。而 2023 年之后的 AI 数据集,正面临一个尴尬的现实:人类创作的新内容越来越少,AI不得不拿AI生成的东西来训练自己。
对此,学术界早就给这种现象起了个名字——“模型崩溃”(model collapse)。
什么意思呢?简单来说,如果一代又一代的AI都吃自己吐出来的东西长大,模型的输出会越来越单一、越来越同质化,会逐渐丢失人类数据中的多样性和“长尾”信息。就像近亲繁殖一样,基因库越来越窄,最后产出的东西千篇一律、毫无新意。
而 Roslansky 口中所说的“死亡循环”,恰恰就是这个意思。
研究者还发现,哪怕训练数据中只有千分之一的合成数据,都可能导致模型崩溃。可现实是,当下的互联网正在被 AI 生成的内容迅速淹没——AI 写的小说、AI 画的图、AI 编的评论……这些内容又会被下一批 AI 模型吃掉,形成一个自我吞噬的怪圈。
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Reddit忍不了了,Google的6000万美元也留不住它?
这个“死亡循环”最直接的受害者,恰恰是那些原本提供人类原创内容的平台,其中最典型的例子就是 Reddit。
2024 年,Reddit 与 Google 签订了一份每年价值约 6000 万美元的协议,允许 Google 抓取其论坛内容用于 AI 训练。但 Reddit 很快发现,Google 的 AI 摘要功能直接截胡了本该流向 Reddit 的流量——用户不用点进帖子就能看到答案,那谁还去逛论坛?
今年 7 月,据知情人士透露,Reddit 内部已讨论切断 Google 对其内容的 AI 访问权限。到了 8 月,Reddit 甚至采取了更直接的措施,限制 ChatGPT 抓取其平台内容。
此时,一个过去看起来非常合理的商业模式:“互联网平台提供内容,AI 公司抓取内容训练模型”,正在出现裂缝。因为平台突然意识到:如果 AI 把自己的内容全部拿走,再通过 AI 搜索、摘要等方式直接回答用户,用户甚至可能不再回到原来的平台。
最终,内容生产者失去流量,平台失去收入,AI 又越来越依赖 AI 生成的数据。
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微软可能正是推动这一切的公司之一
正因为如此,Roslansky 的那篇帖子才会显得格外讽刺:微软高管终于意识到 AI 生成的内容有多烂了,但他有没有想过,微软也是眼下这场混乱的“始作俑者”之一?
这几年,微软几乎把 AI 塞进了整个产品体系:
Windows 有 Copilot,Office 有 Copilot,Edge、Bing、GitHub、LinkedIn 等产品也在持续增加 AI 能力。微软甚至还想把 AI 变成下一代 Windows 和办公体验的核心入口。
从商业角度看,这当然是微软押注 AI 的战略转型;但从用户角度看,AI 功能越来越多,就表示会有越来越多自动生成的内容、越来越多按钮和越来越多需要用户判断的信息。
与此同时,微软还在大规模扩建 AI 数据中心——这就又带来了另外一场争议:AI 不仅制造了数字世界里的“垃圾”,还开始给现实世界制造冲突。
今年以来,美国和欧洲多个地区都出现了针对 AI 数据中心的抗议。最新数据显示,美国围绕数据中心的争议已经逐渐成为政治议题,社区担心的主要问题包括电力、水资源、噪音、土地利用和潜在的电费上涨。
甚至微软参与建设的一些大型数据中心项目,也遭遇当地居民和环保组织的质疑。例如英国利兹一项规模达 54 亿美元的微软超大规模数据中心项目,就引发了超过 4.1 万人签名反对。
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AI到底应该替人类做什么?
这或许才是 Roslansky 这篇帖子真正值得讨论的地方。AI 的价值从来不应该简单等同于“生成更多东西”:
如果过去一个员工一天写 5 封高质量邮件,现在可以一天生成 500 封,但所有人收到的都是套路相似、内容空洞的 AI 邮件,那么生产力真的提高了吗?
如果程序员用 AI 在一天内生成过去一周才能写出的代码,但之后需要花更多时间检查、调试和维护,那么所谓的效率提升又该怎么算?
同样,如果一家公司要求员工全面使用 AI,最后所有报告、方案、邮件和社交媒体帖子都变成一个模子刻出来的“废话”,那企业得到的究竟是生产力,还是一座更庞大的“内容垃圾场”?
Roslansky 给出的答案其实很明确:AI应该帮助人类做更多事情,而不是帮助人类停止思考。
只是,对于微软来说,这句话也意味着一个更难回答的问题:既然你已经意识到 AI slop 正在成为问题,那么推动 AI 进入每一个产品、每一个工作流程、每一个互联网角落的科技巨头,是不是也应该承担相应的责任?
毕竟,真正需要避免的“死亡循环”,不只是员工给高管发了一份 AI 写的报告。而是整个行业都在不断生产、复制、总结和再生产同一种内容——最后,所有人都以为自己提高了效率,却发现真正有价值的新东西越来越少了。
那么,你对于“AI slop(AI 垃圾内容)”又有何看法,它是否也影响到了你的日常办公?
参考链接:https://www.windowscentral.com/artificial-intelligence/microsoft-executive-vice-president-bemoans-employees-sending-him-ai-slop-saying-this-is-a-doom-loop-maybe-take-some-responsibility
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