Jeszcze kilka lat temu Teoria martwego internetu brzmia\u0142a jak scenariusz dystopijnego filmu. Zrodzona na niszowych forach internetowych, takich jak 4chan, malowa\u0142a obraz sieci-widma, cyfrowego cmentarzyska, gdzie wi\u0119kszo\u015b\u0107 tre\u015bci jest generowana przez boty, a autentyczne ludzkie interakcje stanowi\u0105 zaledwie nik\u0142y procent ca\u0142o\u015bci. By\u0142a to hipoteza \u0142atwa do zignorowania, traktowana jako przejaw technologicznej paranoi lub futurologiczna fantazja. Jednak to, co wczoraj by\u0142o fantazj\u0105, dzi\u015b znajduje potwierdzenie w danych, kt\u00f3re uk\u0142ada\u0142y si\u0119 w niepokoj\u0105cy wz\u00f3r na d\u0142ugo przed obecn\u0105 rewolucj\u0105 AI.<\/p>
Fundament pod t\u0119 teori\u0119 po\u0142o\u017cy\u0142y liczby. Raport \u201e2024 Imperva Bad Bot Report\u201d<\/mark><\/a>, analizuj\u0105cy ruch sieciowy w 2023 roku, przyni\u00f3s\u0142 zatrwa\u017caj\u0105cy wniosek: niemal po\u0142owa (48,9%) ca\u0142ego internetu by\u0142a ju\u017c wtedy zdominowana przez boty. Cho\u0107 w tej liczbie mieszcz\u0105 si\u0119 zar\u00f3wno programy szkodliwe, jak i te po\u017cyteczne, trend by\u0142 jednoznaczny. Internet stawa\u0142 si\u0119 coraz mniej ludzki. By\u0142 to sygna\u0142 ostrzegawczy, cichy zwiastun zmiany, kt\u00f3ra mia\u0142a dopiero nadej\u015b\u0107 z pe\u0142n\u0105 si\u0142\u0105.<\/p> Ale to nie wszystko. Analiza<\/mark><\/a> firmy Graphite obejmuj\u0105ca 65 tysi\u0119cy artyku\u0142\u00f3w opublikowanych od 2020 do 2025 roku wykaza\u0142a, \u017ce ponad po\u0142owa z nich zosta\u0142a napisana przez modele j\u0119zykowe AI<\/strong>. To nie pojedyncze przypadki. To strukturalna zmiana, kt\u00f3ra redefiniuje obraz sieci jako medium kreowanego g\u0142\u00f3wnie przez ludzi.<\/p> Niekt\u00f3re g\u0142osy ostrzega\u0142y przed tym wcze\u015bniej. Jak zauwa\u017cy\u0142a Kaitlyn Tiffany w \u201eThe Atlantic\u201d<\/a><\/mark>:<\/p> \u201cIn some sense, the people who believe the dead internet theory are right.\u201d<\/em><\/p> Jej s\u0142owa, wypowiedziane w kontek\u015bcie rosn\u0105cej automatyzacji tre\u015bci dzi\u015b brzmi\u0105 o wiele mniej jak publicystyczna prowokacja, a bardziej jak trafna diagnoza. Bo cho\u0107 pierwotna teoria m\u00f3wi\u0142a o rz\u0105dowych spiskach i ukrywaniu prawdy, to jej fundamentalna intuicja \u2013 internet coraz mniej tworzony przez ludzi – zaczyna mie\u0107 twarde podstawy.<\/p> Katalizatorem, kt\u00f3ry zamieni\u0142 powolny trend w gwa\u0142town\u0105 lawin\u0119 okaza\u0142a si\u0119 eksplozja generatywnej sztucznej inteligencji. Upowszechnienie pot\u0119\u017cnych modeli j\u0119zykowych i graficznych sprawi\u0142o, \u017ce kluczowe za\u0142o\u017cenia Teorii martwego internetu przesta\u0142y by\u0107 hipotez\u0105, a sta\u0142y si\u0119 realnym, mierzalnym zjawiskiem. Skala i tempo automatycznego tworzenia tre\u015bci przeros\u0142y wszelkie dotychczasowe wyobra\u017cenia, zaburzaj\u0105c fundamentaln\u0105 proporcj\u0119 mi\u0119dzy tym, co autentyczne, a tym, co syntetyczne.<\/p> Problem ten nie jest ju\u017c abstrakcyjny. Mamy coraz wi\u0119cej danych ukazuj\u0105cych jego materializacj\u0119. Organizacja NewsGuard monitoruj\u0105ca wiarygodno\u015b\u0107 \u017ar\u00f3de\u0142 w sieci w swoim regularnie aktualizowanym raporcie \u201eAI-Generated News Tracking Center\u201d<\/a><\/mark> zidentyfikowa\u0142a ju\u017c ponad 1200 niewiarygodnych portali informacyjnych, kt\u00f3re dzia\u0142aj\u0105 w 17 j\u0119zykach i s\u0105 w ca\u0142o\u015bci lub w du\u017cej mierze generowane przez AI. Te farmy tre\u015bci zalewaj\u0105 wyniki wyszukiwania niskiej jako\u015bci artyku\u0142ami SEO, poradnikami pozbawionymi warto\u015bci i fa\u0142szywymi newsami, kt\u00f3rych jedynym celem jest przyci\u0105gni\u0119cie ruchu.<\/p> Badanie<\/a><\/mark> opublikowane przez Originality.ai wykaza\u0142o, \u017ce 41,18% d\u0142u\u017cszych post\u00f3w na Facebooku (powy\u017cej 100 s\u0142\u00f3w)<\/strong> zosta\u0142o wygenerowanych przez modele j\u0119zykowe AI.<\/p> Oznacza to, \u017ce niemal co drugi d\u0142u\u017cszy wpis, kt\u00f3ry widzi przeci\u0119tny u\u017cytkownik nie powsta\u0142 w wyniku ludzkiej refleksji, do\u015bwiadczenia ani opinii, lecz jako wynik dzia\u0142ania algorytmu.<\/p> Podobne procesy zachodz\u0105 na platformie X. Badania Harvard Misinformation Review<\/a><\/mark> pokaza\u0142y, \u017ce syntetyczne obrazy i wideo wygenerowane przez narz\u0119dzia takie jak Midjourney V5 osi\u0105gn\u0119\u0142y ponad 1,5 miliarda wy\u015bwietle\u0144<\/strong>. To ogromna liczba \u015bwiadcz\u0105ca o tym, \u017ce odbiorcy konsumuj\u0105 tre\u015bci syntetyczne nie\u015bwiadomie i na masow\u0105 skal\u0119.<\/p> Problem jednak nie ko\u0144czy si\u0119 na tym, \u017ce internet staje si\u0119 mniej ludzki. Zaczyna si\u0119 co\u015b znacznie powa\u017cniejszego. Internet staje si\u0119 tak\u017ce mniej u\u017cyteczny jako zbi\u00f3r danych do trenowania modeli AI. Wyja\u015bnia to koncepcja model collapse<\/em> – degradacji modeli, kt\u00f3re ucz\u0105 si\u0119 na tre\u015bciach generowanych przez inne modele, zamiast na tre\u015bciach tworzonych przez ludzi.<\/p> Jak napisali badacze w publikacji w Nature (Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y. et al.<\/em> AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature<\/em> 631<\/strong>, 755\u2013759):<\/p> \u201cRecursive training on synthetic data leads to irreversible defects in the tails of the original content distribution.\u201d<\/em><\/p><\/blockquote> Innymi s\u0142owy: im wi\u0119cej modele ucz\u0105 si\u0119 same od siebie, tym szybciej trac\u0105 zdolno\u015b\u0107 do odwzorowywania rzeczywisto\u015bci.<\/p> Z kolei badacze z University of Texas w Austin, Texas A&M i Purdue obserwuj\u0105 zjawisko, kt\u00f3re okre\u015blaj\u0105 jako LLM brain rot<\/em><\/a><\/mark>. Twierdz\u0105 oni:<\/p> \u201cModels exposed to viral, engagement-optimized content exhibit measurable cognitive decay.\u201d<\/em><\/p> Gdy systemy trenuj\u0105 si\u0119 na tre\u015bciach zoptymalizowanych pod zasi\u0119g – uproszczonych, skondensowanych i pozbawionych g\u0142\u0119bi, to same zaczynaj\u0105 my\u015ble\u0107 w spos\u00f3b uproszczony. To mechanizm, kt\u00f3ry mo\u017ce wprowadzi\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w spiral\u0119 autodegradacji.<\/p> Je\u015bli internet faktycznie przechyla si\u0119 w stron\u0119 syntetyczno\u015bci, konsekwencje dotycz\u0105 nie tylko jako\u015bci publikowanych tre\u015bci. Dotykaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c gospodarki, technologii oraz przysz\u0142o\u015bci modeli AI, kt\u00f3re potrzebuj\u0105 wysokiej jako\u015bci danych jak paliwa.<\/p> Po pierwsze, ro\u015bnie znaczenie tzw. \u201eczystych danych\u201d. Tre\u015bci sprzed ogromnego wybuchu generatywnej AI. Organizacje, kt\u00f3re maj\u0105 do nich dost\u0119p zyskuj\u0105 przewag\u0119 strategiczn\u0105, poniewa\u017c mog\u0105 trenowa\u0107 modele na materia\u0142ach nieska\u017conych syntetyczno\u015bci\u0105. W praktyce oznacza to, \u017ce r\u00f3\u017cnice jako\u015bci mi\u0119dzy firmami mog\u0105 wynika\u0107 nie z algorytm\u00f3w, lecz w\u0142a\u015bnie z dost\u0119pno\u015bci odpowiednich zbior\u00f3w danych.<\/p><\/a>Mniej ludzi, wi\u0119cej algorytm\u00f3w<\/h4>
<\/a>Tre\u015b\u0107 jako toksyczne paliwo dla AI<\/h4>
<\/a>Skutki wykraczaj\u0105ce znacznie poza internet<\/h4>