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你听说过 “低本底钢”(Low-background steel)吗?

@Steed 的围脖:你听说过 “低本底钢”(Low-background steel)吗?

故事要从上世纪中叶说起。1945 年,第一颗原子弹的蘑菇云升起,人类进入了核时代。此后数十年,频繁的核武器试验向大气中释放了大量的放射性同位素。这些看不见的尘埃随着全球大气循环,飘散到世界每个角落,悄无声息地融入了我们生产的一切事物中 —— 包括新炼出来的钢铁。

对普通人来说,这点微乎其微的辐射无伤大雅。但对于需要制造极精密辐射探测仪器(比如盖革计数器、太空探测器)的科学家来说,这却是致命的。新生产的钢铁本身就带有 “背景辐射”,会干扰测量结果,就像在一片嘈杂中试图听清一根针掉落的声音。

怎么办?科学家想出了一个绝妙的主意:去寻找那些在 1945 年核试验开始之前制造的钢铁。于是,他们将目光投向了深邃的大海。那些在二战中被击沉的战舰、潜艇,它们厚重的钢板在海底静静地躺了几十年,完美地避开了核时代的放射性尘埃。这些从沉船上打捞起来的钢材,就是珍贵的 “低本底钢”。

你可能觉得这只是个有趣的冷战历史片段。但今天,一个惊人相似的故事正在我们身边上演。只不过,这次我们急于寻找和囤积的不再是钢铁,而是 “低本底内容”—— 那些在人工智能(AI)浪潮席卷世界前,由纯粹人类创作的文本、图像和思想。

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信息海洋里的 “放射性尘埃”

这个故事的新主角,是一个名为 lowbackgroundsteel.ai 的网站。它的创建者,前 Cloudflare 高管约翰・格雷厄姆 - 卡明,敏锐地捕捉到了这个时代的隐喻。他认为,正如核试验污染了全球的钢铁,2022 年以来以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 的爆发,也正在 “污染” 我们的信息海洋。

在过去,你在网上读到的一段文字、看到的一张图片,几乎可以肯定是出自某个人类之手。但现在,AI 可以瞬间生成以假乱真的文章、代码、画作甚至新闻。这些 AI 生成物与人类的创作混杂在一起,让整个互联网的 “背景噪音” 急剧升高。

这场 “污染” 已经造成了实际的伤害。一个叫 wordfreq 的语言学研究项目就是第一个广为人知的 “牺牲品”。这个项目通过分析海量网络文本(来自维基百科、新闻、社交媒体等)来追踪超过 40 种语言的词频变化,是语言学家和开发者研究语言演变的重要工具。然而在 2024 年 9 月,该项目宣布永久停止更新。理由简单而绝望:“如今的互联网,充斥着大型语言模型制造的垃圾,它们由虚无写就,也不为传递任何信息。”

当 AI 开始学习被 AI 自己 “污染” 过的数据,还会引发一种更深层次的忧虑,科学家称之为 “模型崩溃”(Model Collapse)。这就像复印机的复印件再拿去复印,一代代下去,图像只会越来越模糊失真。AI 不断 “近亲繁殖”,可能会导致整个 AI 生态的质量不断退化,最终陷入平庸的泥潭。

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建造一艘 “数字诺亚方舟”

面对这场可能模糊人类历史和创造力边界的 “信息污染”,格雷厄姆 - 卡明决定行动起来。他发起的 lowbackgroundsteel.ai 项目,就是一个旨在为后人保存 “纯净” 人类思想的 “数字诺亚方舟”。

这艘 “数字方舟” 上装载了哪些宝物呢?

▶ 一份冻结在 2022 年 8 月(ChatGPT 发布前)的维基百科完整数据快照。
▶ 收录了海量公共领域图书的古登堡计划(Project Gutenberg)。
▶ 美国国会图书馆的珍贵照片档案。
▶ 甚至还有 GitHub 的北极代码库 —— 这是一个在 2020 年被封存、埋藏在北极圈附近一座废弃煤矿深处的开源代码 “时间胶囊”。

这些被精心挑选出来的资源,共同构成了一个未经 AI “污染” 的人类智慧样本库。它们就像那些沉船里的 “低本底钢”,为我们这个时代划下了一条清晰的界线:一边是纯粹的人类创造,另一边是人与机器共创的未来。

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为未来保留一个参照系

格雷厄姆 - 卡明强调,这个项目并非为了反对 AI,而是为了记录和保存。就像大气中的放射性最终会衰变回自然水平,“低本底钢” 对大多数领域已不再那么重要。或许有一天,我们也能从容地分辨和利用 AI 内容,不再需要这样一个 “保护区”。

但在此刻,建立这样一个 “加密方舟” 或 “数字考古遗址” 无疑是明智的。它不仅能帮助未来的研究者避免 “模型崩溃”,更重要的是,它为后代历史学家留下了一个可供验证的、真实的人类思想记录。当未来的孩子想要了解,在机器还没有加入我们的对话之前,人类是如何思考、如何沟通、如何创造时,他们将有一个可靠的参照系。

这个小小的网站,就像在数字时代的沙滩上画下的一道线,标记了一个时代的结束和另一个时代的开始。它提醒着我们,在拥抱技术飞速发展的同时,永远不要忘记回头看看,那些曾完全由我们自己一笔一划构建起来的世界,是多么的珍贵。

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