本文转载自公众号「字母榜」劝人吃毒蘑菇，盗用名作者IP，AI变坏了？
如果你是一个网上冲浪老手，一定还记得2000年左右在门户网站浏览新闻的体验：
你需要从一堆花花绿绿的广告当中识别真正的内容，并精准点击。看得不准，或者点得不准，都会让你被即刻送往另一个不想去的网站。可以说，识别垃圾信息、避开它们，是彼时网上冲浪的必备技能。
如今，AI的发展让人梦回千禧年，在亚马逊搜索电子书，要时刻警惕被AI生成的垃圾书骗。
食之无味就算了，有的垃圾书甚至想置人于死地。
比如在亚马逊上公开出售的电子书《野生蘑菇烹饪书：从森林到餐盘，野生蘑菇烹饪完全指南》《西南地区的顶级蘑菇野外指南》，书里明晃晃写着用“气味和味道”识别不同的蘑菇。
闻一闻或者尝一尝，就能知道蘑菇的种类啦！这种话，随便拉来一个云南人都能鉴别为一派胡言。正如蘑菇界的名言所说：所有蘑菇都是可食用的，不过有些蘑菇只能食用一次。
相关专家在接受《卫报》采访的时候几乎发出尖锐爆鸣：“这似乎在鼓励人们以品尝作为辨别方法。绝对不应该这么做。”
书中提到的一些蘑菇则“很刑”。比如上述烹饪指南中提到的“狮鬃菌”，虽然是可食用的，但在英国是受保护的物种。别问，问就是狮鬃菌尝起来像缝纫机的味道。
根据专做AI文本识别的公司Originality.ai的检测，这两本书的样本中人工智能检测得分是100%，这意味着系统很自信这些书由如ChatGPT这样的聊天机器人编写。
这些书被报道之后，纽约真菌学会都出面发X（前Twitter），呼吁人们“请只购买已知作者和美食家的书籍，这可能关系到生死”。
我们在去年2月就曾经报道过一些人开始通过ChatGPT等工具撰写书籍，并放到亚马逊等网站上售卖的现象。如今一年多过去，AI高速发展，亚马逊显然还没有找到有力的方法杜绝这一现象，这家老牌电子书网站正在被AI搅乱。
01
让我们来捋一下时间线。
2022年11月，ChatGPT横空出世。仅仅几个月之后，亚马逊上就开始出现一些疑似由AI撰写的书籍。除了内容和封面都粗制滥造之外，最明显的反常信号是一个作者一天出版数本书。
彼时在YouTube上已经开始有博主在视频教学如何用ChatGPT写书并在亚马逊上售卖。
从2023年年中开始，包括VICE、WIRED（《连线》）等在内的媒体开始报道“AI图书正在淹没亚马逊”的现象。
根据独立作家凯特林·林奇（Caitlyn Lynch）2023年6月的统计，彼时亚马逊上“青少年浪漫”的类型下，畅销排行榜的前100本电子书中，有约八成都是语无伦次的，看起来很像是AI生成的。
一直到如今，还不断有作者站出来公开谈论AI图书对他们个人IP的盗用与模仿。
也就是说，除了某些类型成为AI图书的重灾区之外，一些作者——尤其是有名气的作者——会被“影子图书”蹭流量。这种情况大多发生在新书发售的黄金周期内，和作者相关的传记、与新书高度相似的仿品大量出现，试图在宣传期蒙骗不明真相的用户，窃取流量。
一个新鲜的例子来自知名科技记者卡拉·斯威舍（Kara Swisher）。
卡拉在科技报道界德高望重，今年已经62岁，几乎把科技界大佬都采访了个遍。包括但不限于数次深度对话史蒂夫·乔布斯、埃隆·马斯克、马克·扎克伯格等。
今年初，卡拉出版了一本个人回忆录《燃烧的书（Burn Book）》。但她很快就发现，当她在亚马逊检索自己时，除了自己的新书，还出现了一些奇怪的东西。比如《卡拉·斯威舍：硅谷的斗牛犬》《卡拉·斯威舍：她如何成为硅谷最具影响力的记者》等，其中一本书的作者在一个月里就“写”了四本传记。
在卡拉看来，这些明显是窃取新书流量的AI图书，气愤的她甚至给亚马逊CEO安迪·杰西（Andy Jassy）发了一条短信：“这**是怎么回事？你在浪费我的钱。”
美国作家协会的CEO表示，亚马逊上的欺诈书籍其实一直都是一个问题，但最近几个月这个问题愈发尖锐，可能是因为在AI帮助下造书成本降低：“每一本新书似乎都有配套的各种书出现，试图窃取销售额。”
图书“盗窃”不仅发生在新书作者身上。另一位作家梅勒妮·米切尔（Melanle Mitchell）在2019年发表《人工智能：思考人类指南》一书，最近却发现在亚马逊搜索这本书时，出现了去年9月发表的同名电子书。
这本同名电子书只有45页，用坑坑巴巴、笨拙的语言重复米切尔的观点，看起来是一部写得不怎么样的摘要。而该书作者在亚马逊上没有头像，也没有简介，名下却有几十本类似的书，都是对其他书籍的总结式模仿。
深度伪造检测公司Reality Defender帮米切尔检测了一下，果然那本同名电子书有99%的可能是由AI生成的。
Reality Defender还顺便检测了一下“AI教母”李飞飞著作《我眼中的世界》在亚马逊上的模仿者。与米切尔的模仿书不同，在亚马逊搜索李飞飞《我眼中的世界》，会出现十几本写明自己是“摘要”的电子书。经检测，这些书也大概率是AI生成的。不过虽然写着自己是“摘要”，实际内容则更像是用AI重写了一遍原作，就像是“XXX书·儿童版”。
在《连线》杂志联系李飞飞，告知她这一现象后，她回复了一个“脑袋爆炸”的emoji表情，显然在此之前对有人在偷偷用AI模仿自己的书一无所知。
02
亚马逊也并不是什么都没做，但动作显得有些迟缓，效果也有限。
去年8月，简·弗里德曼（Jan Fridman）向亚马逊和美国“豆瓣”Goodreads开炮。弗里德曼是出版业的专家，曾在多家知名出版公司担任高管，也有自己的博客，时不时发布对出版业的见解和实用建议。
她在自己的博客发表文章《我宁愿看到我的书被盗版，也不愿意看到这个》，表示在亚马逊上有数本署名Jane Fridman但与她无关的书籍，更要命的是美国“豆瓣”Goodreads还将这些书籍放到了她的相关页面。
也就是说，一个不熟悉弗里德曼的读者，很有可能在对照了亚马逊和Goodreads之后，认为那些仿冒品出自她之手。而这些作品内容拙劣，足以对弗里德曼造成名誉上的打击。
更令弗里德曼不悦的是，当她联系亚马逊和Goodreads，试图让其下架仿冒书籍的时候，遭到了两个平台的拒绝。亚马逊要求她提供相关的商标注册证明，而弗里德曼被冒用的实际上是自己的名字，而她并未对自己的名字进行商标注册（谁会想到去注册自己的名字呢）。
有意思的是，在弗里德曼发表博文公开吐槽这件事后不久，亚马逊和Goodreads就悉数移除了仿冒作品。
弗里德曼感叹：“我敢肯定，这很大程度上拜赐于我在写作和出版界的知名度与名誉。如果这些情况发生在比较小的作者身上，他们（平台）会怎么做？”
弗里德曼的发声引发了一连串的反应。先是美国作家协会宣布会为作者们提供帮助，而后美国联邦贸易委员会（FTC）也发表了一篇文章，涉及生成性人工智能和图书销售，表明他们正在密切关注相关问题。
去年9月，在弗里德曼发表博文后一个月，亚马逊开始打击AI图书。它修改了规则，将自助出版（Kindle Direct Program，下称KDP）同作者每日上传书籍的数量从无限制更改为最多三本。
KDP本就是AI图书的重灾区。通过KDP，作者可以绕过传统出版途径，直接将作品发表在亚马逊上并进行销售。理论上，亚马逊一直都未禁止AI生成的文本销售，而是要求作者标明，且不能产生危害。
亚马逊还声明，正在积极监测AI的发展以及随后对阅读、写作和出版的影响。
但从今年还在不断出现作家新书被AI截胡的事件来看，亚马逊显然做得还不够好。
03
一个奇怪的现象是，虽然亚马逊上充斥着疑似AI生成的图书，但大部分此类图书并没有什么销量。
究竟是什么在推波助澜？
人们对AI工具的确愈发熟悉，这也就促成了一些人有了想要通过AI写书赚钱的想法。
一个有点惊人的数字是，Statista报告说，23%的美国作者在作品中使用了AI，近50%的受访作者表示他们曾用AI作语法工具，还有10%的受访者表示AI生成了他们的全部文稿。
知名媒体Vox指出，真正依靠“AI图书”赚钱的，很可能不是那些把AI图书放在亚马逊上出售的“作者”，而是开课教授“如何用AI图书赚钱”的人。
亚马逊的自出版业务KDP于2007年推出，早在2010年前后，关于如何利用自出版赚钱的课程如“自助出版革命”就如雨后春笋般冒出来。
在学习“自助出版革命”的若干学生中，有一对米科尔森（Mikkelsen）双胞胎兄弟做得很成功，他们自出版了一本又一本垃圾书，还创新地利用谷歌翻译制作外文书籍，进一步扩大了销路，收入一度达到百万美元。但最终，由于买家投诉，他们的KDP账户被封锁，于是二人创业，也开始兜售相关课程。
有意思的是，他们的课程名称一路从“有声书影响学院”“出版生活”，到如今的“AI出版学院”。兄弟俩的课程原价6000美元，但往往会“限时打折”到2000美元左右。
上过“AI出版学院”课程的学生透露，2000美元只是敲门费。一旦开始上课，就会发现后续几乎所有环节都会交费。首先，兄弟俩会收取AI撰写大纲的AI服务费，而后是人工代写费用（接活的代写公司也是由兄弟俩的学生所有），接着还会有有声书制作费用，以及刷好评的费用。
如果学生想要完整地跟完整个课程，费用会从最初的2000美元激增到7800美元。
虽然交学费前，“AI出版学院”承诺不满意就会退款，但当学生真的要退款时，学院要求其提供完成了全部课程、出版了书籍并没能把学费赚回来的证明。
根据Inc.的一篇报道，米科尔森兄弟的公司收入从2019年的30万美元，已经激增到了2022年的5000万美元。截至目前，他们的公司仍然运营着（毕竟好像的确没有违法）。
AI图书搅乱亚马逊，“坏”的却不是AI，而是背后无视规则无视道德的那批AI用户。
将视角拉远，我们正处在AI内容与人类内容混杂的时代，一场“AI狼人杀”时刻在互联网中上演。根据互联网安全公司Imperva的报告，2023年，全球互联网流量中有49.6%来自机器人，而在2019年，这个数字还只有37.2%。
高效、准确、全面地甄别AI内容已经成为一个亟待解决的难题。
