AI 讓錯誤資訊更廉價了——所以我只看第一手內容
TL;DR: AI 讓錯誤資訊的生產成本趨近於零。我的應對方式是回到第一手內容——直接看原始 podcast、YouTube、報導原文，自己做驗證，不信任別人處理過的二手內容。
把去年的事寫成今年
最近滑 Facebook，看到一篇貼文在講科技新聞。讀到一半，我發現日期不對——它把去年發生的事寫成今年。
不是模糊的時間描述，是明確寫錯。
我的第一反應是：這也差太多了吧。第二反應是：這個人有認真看過自己產的內容嗎？
然後我就滑掉了。
這種貼文越來越多
這不是第一次。最近滑 Facebook 和 Twitter，我越來越常有這個反應：「這又是 AI 產的。」
不是猜測，是幾乎可以確定。固定的格式、「這不是 OOXX，而是 OOXX」的句型、還有像上面那種明顯的錯誤。產內容的人可能拿了一段 YouTube transcript 或英文報導，丟給 LLM，幾秒鐘就生出一篇中文貼文。
沒有附上來源，我怎麼知道這跟原始素材是一致的？
問題：錯誤的資訊更廉價了
這不是全新的問題。在 AI 之前，不負責任的媒體就會超譯外電報導，把原文的意思扭曲成自己的版本，散播錯誤資訊。讀者不知道真相，因為他們看不到原文。
現在同樣的問題變得更嚴重了。
產內容的人在意的不是內容對不對，而是能不能快速產出、快速傳播。AI 讓這件事的成本趨近於零。資訊變得廉價是一回事，糟糕的是，錯誤的資訊更廉價了。
我不是反對用 AI
其實我不是反對用 AI 來輔助內容生產。這篇文章就是我用 AI 輔助寫的——修飾文字、讓語意更通順、重組段落。
我反對的是：用 AI 產出大量沒有經過作者思考的內容。那些貼文看不出作者有什麼觀點，只是把別人的素材丟進去，讓 AI 吐出一篇「看起來像文章」的東西，修改一下格式就發出去了。
我用 AI 會確定裡面的內容都是經過我消化過的，有我自己的觀點。
我的應對：回到第一手內容
我發現自己的行為改變了。
這裡說的「第一手內容」，不是指我親身經歷的事，而是盡量靠近原始來源的東西——原始的 podcast、YouTube 影片、blog、或報導原文，而不是別人再加工過的版本。
當我判斷一篇內容可能是我有興趣的，我不會讀那篇加工過的二手文章。我會去找背後的第一手內容。
這個習慣其實不是因為 AI 才開始的。Pre-AI 時代，當我看到報導內容怪怪的，我就會試著找原文。只是現在這件事變得更頻繁、更必要。
另一個改變是：我開始 block 大量生產或轉貼 AI 內容的帳號。台灣的 Facebook 我現在幾乎不看了。
受不了了，自己做
那些從 YouTube transcript 轉成中文文章的貼文實在太多了。有一天我想：與其一直看別人加工過的東西，不如我自己來。
我寫了一個工具，可以直接抓 YouTube 影片的 transcript，然後請 AI 幫我整理重點。關鍵是：我要求 AI 標註每個重點出自 transcript 的幾分幾秒。這樣當我懷疑某個摘要的準確度時，我可以直接跳到那個時間點去確認。
用了一陣子之後，我發現這改變了我吸收資訊的方式。有了 transcript，我可以針對內容做問答，不只是被動地讀別人整理好的版本。想確認某個細節？直接跳到對應的 timestamp 看原文說了什麼。必要時還可以看影片、聽原始的 podcast。
雖然我寫了個工具，但其實這件事門檻沒有很高。我一開始也是手動取得 transcript，試了幾次之後才自動化。取得 YouTube transcript 的方式很簡單，去 Google 搜尋「youtube transcript」就有一堆線上網站可以用，或是裝個 Chrome extension 也行。
必要時，我也會請 AI 用 web search 來交叉確認某些資訊。
核心就兩件事：
- 從第一手內容開始——不信任別人處理過的二手內容
- 自己做驗證——不要把判斷外包給 AI
不是每篇都要這樣
我不是說每看到一篇文章就要去挖原始來源。那太累了。
我的原則比較像是：當這個主題對我來說真的很重要，我就不會只看二手整理。或者當我讀到一篇文章覺得怪怪的，我就會試著回去找它的來源。
不是每件事都值得花這個力氣，但重要的事值得。
下一步
如果你也對現在的資訊環境感到焦慮，這是我的建議：
不要消費二手內容。找到第一手內容，自己處理。
這聽起來像是更多工作，但其實不是。你本來花時間讀那些可能有錯的二手文章，現在換成花時間讀第一手內容。差別是：你知道自己讀的是什麼。
下次你看到一篇 AI 產的內容，花點時間去找原本的出處，直接試著消化原文。你會驚訝於這些垃圾內容農場到底錯誤有多少。