奇怪的人工智能生成产品泛滥在线市场:如何驾驭混乱

- AI入侵:由人工智能生成的产品正大量涌入亚马逊和Etsy等在线市场,给消费者带来挑战。
- 需要透明度:缺乏对人工智能生成商品的披露和监管可能导致欺诈和质量问题。
- 准确性担忧:人工智能生成的内容可能更注重吸引力而非准确性,在某些领域可能对消费者构成潜在风险。
在亚马逊和Etsy等庞大的在线市场空间中,一种奇特的趋势正在浮现,如果不仔细查看,很容易被人忽视。像“Floral Whispers, Coloring Book for Women”这样的产品正在进入我们的生活,它们带有 unmistakable 的人工智能印记。这些人工智能生成的奇迹,从自助书籍到墙饰和马克杯,往往带有扭曲的特征和古怪的怪癖,暗示着它们非传统的起源。
人工智能生成商品的时代
易于获取的人工智能正在重塑我们沟通、工作和创造的方式。现在,它正在渗透电子商务,人工智能生成的自助书籍、马克杯、墙饰和涂色书在亚马逊和Etsy等在线市场中泛滥。负责这些产品的第三方卖家没有义务披露其人工智能生成的性质,这使得消费者几乎不可能区分人类制作和人工智能生成的物品。后果是什么?诈骗产品激增,涌入已经令人困惑的在线购物景观,可能导致不知情的买家收到低质量商品,或无意中损害真正艺术家的生计。
未识别的人工智能生成商品的危险
虽然一些人工智能创作者对其过程透明,并出于新奇目的生产人工智能生成产品,但其他人则从事不太光彩的做法。这些不择手段的卖家利用人工智能降低成本并加快生产,利用热门产品类别轻松获利。此外,围绕人工智能的版权和知识产权问题仍未解决。许多生成式人工智能工具,如OpenAI的ChatGPT和图像生成器Dall-E,是在从互联网上抓取的内容上训练的,包括受版权保护的材料,导致原创创作者未获补偿和署名。
人工智能甚至可以用来冒充特定的创作者,引起波兰艺术家Greg Rutkowski和作家Jane Friedman等艺术家的担忧,他们发现亚马逊上有一本使用她名字并模仿她写作风格的书。此类事件引发了关于人工智能生成内容的真实性及其可能误导消费者的问题。
准确性困境
除了真实性和合法性之外,人工智能生成的内容提出了一个更深刻的问题:准确性。人工智能生成的文本并非旨在生成真理;它旨在产生引人入胜的文本。这种生成引人入胜的内容与传达准确信息之间的差异可能会产生严重后果,特别是在健康或教育等领域。例如,亚马逊最近删除了一本关于采集蘑菇的指南,一些读者怀疑这是由人工智能生成的,可能会提供关于蘑菇可食性的错误建议。
寻求人工智能产品的解决方案
亚马逊和Etsy等大型电子商务公司并未禁止其平台上的人工智能生成内容,也不要求主要使用人工智能工具生产的产品进行标签或披露。这种缺乏监管使消费者处于脆弱地位。
代表其作品被用于训练人工智能工具的作家的Authors Guild倡导立法,并敦促公司在人工智能撰写书籍时进行披露。Authors Guild首席执行官Mary Rasenberger强调了消费者保护和保留人类创意作品市场的重要性。最终目标是确保人工智能受到监管、许可和合法化,并且作者获得应有的补偿。
亚马逊采取了一步措施,要求使用Kindle Direct Publishing自出版书籍的作者通知他们是否由人工智能生成。然而,目前这些信息对购物者不可见,使消费者面临风险。
科技组织的作用
为了应对人工智能生成产品的兴起,科技组织正在开发识别人工智能生成内容的工具。例如,谷歌正在开发一种不可见的水印工具来检测人工智能输出。这些工具旨在为消费者提供区分人类和人工智能创建产品的手段。
如何检测人工智能生成的产品
在法规和标签成为常态之前,消费者在在线购物时必须扮演侦探的角色。以下是一些帮助区分人工智能生成产品的策略:
1。仔细检查产品细节
检查所有可用的产品图片,放大进行仔细检查,并寻找异常。
注意背景,因为它们可能会揭示主体中不明显错误。
检查人物描绘是否有异常特征,如比例扭曲或身体部位错误。
数手指并确保解剖细节准确。
2。调查作者
研究作者的在线存在和社交媒体资料。
对自出版作者保持谨慎,尽管这本身并不表明是人工智能生成。
仔细检查产品描述的连贯性和相关性。
3。检查卖家资质
调查卖家的历史、其他产品和公司名称。
检查卖家运营了多久。
4。相信你的直觉
对商店中看起来异常新颖并模仿知名出版商热门产品的产品保持警惕。
寻找骗子可能使用的模式,例如来自热门书籍的常见套路。
在一个人工智能生成内容日益增多的世界里,消费者必须保持警惕和知情。虽然人工智能作为创作者的工具有其地位,但确保人工智能生成产品透明和受监管,并维护消费者期望的质量和真实性至关重要。在此之前,购物者有责任驾驭这一不断演变的人工智能生成商品景观。
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Glory Kaburu
Glory是一位精通AI工具与研究的知识渊博的记者。她热衷于人工智能领域,并撰写了多篇相关文章。她持续关注人工智能、机器学习和深度学习领域的最新进展,并定期发表相关评论。















