AI 视频为何总在毁灭城市：一场关于毁灭奇观的讨论

AI 创作者 @CurieuxExplorer 于 10 月 13 日发布系列帖，探讨一个现象：AI 视频信息流中充斥地震、海啸、导弹袭城等灾难性毁灭画面，且这类内容动辄获得数百万播放。他自认也在用 AI 创作并惊叹于技术能力，但质疑为何创作者总是扎堆奔向同一种奇观式毁灭，而非技术或责任本身出了问题。

已确认

• 作者引用 2024 年发表于 Nature 的研究：在不充分保留真实数据的情况下，反复用 AI 生成输出训练模型会导致「模型坍塌」（model collapse）——稀有模式消失、误差累积、多样性受损。
• 一项研究分析 95,282 篇新闻文章与 5.79 亿+ 社交帖子，发现含负面内容的新闻链接被分享的可能性高出 1.91 倍。
• 另一项发表于 Nature Human Behaviour 的研究：分析 3.7 亿+ 曝光量的新闻标题后发现，标题每增加一个负面词，点击率约提升 2.3%。

尚未确认

• 关于「批量生成灾难视频是否等于在教 AI 学毁灭」，作者本人持审慎态度：生成的视频不一定进入训练数据，不会自动造成影响；但如果合成内容进入未来的数据集，就会影响未来模型的学习内容。

为什么重要

• 作者梳理出一条注意力反馈循环：创作者追随注意力，观众奖励让自己震惊的内容，平台学习什么最能留住互动，创作者再复制有效模式。引用研究表明社交媒体上的正反馈会强化未来的愤怒表达，由此提出 AI 视频中的「视觉毁灭」奇观可能形成类似的创作闭环。
• 在责任归属上，作者认为 AI 视频里充斥的爆炸与毁灭内容，责任不在工具而在链条上的每个人——创作者、观众、平台、训练与部署模型的开发者、决定用途的机构，并将话题延伸至激活后可无需人类干预行动的自主武器问题。

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