虽然谷歌发言人约翰·穆勒(John Mueller)没有明确解释谷歌识别人工智能产生的内容的能力，但很明显，利用人工智能产生SEO内容将是一场猫捉老鼠的游戏。 6. 歪曲事实 无论您是否使用人工智能，事实检查都应该成为您内容制作例程的一部分。即使是最好的语言模型，如 GPT-3，也会犯错误。这些错误很难发现，因为它们通常位于正确的段落之间。 人工智能工具被要求编写亚伯拉罕·林肯的人生故事。其输出如下： “林肯的父亲是一位农民和木匠，1778 年出生于弗吉尼亚州。他的母亲南希·汉克斯·林肯会说英语，有苏格兰-爱尔兰血统。她在亚伯拉罕 9 岁时去世。1816 年，林肯的父亲与莎拉结婚布什·约翰斯顿。
莎拉是一位寡妇，她帮助丈夫抚养亚伯拉罕和他的兄弟小托马斯。” 这听起来不错，而且 手机号码清单 有些事实也是如此，但林肯的父母于 1819 年结婚，而南希·汉克斯·林肯 (Nancy Hanks Lincoln) 是美国人。不准确的信息很容易被隐藏起来，因为大多数其他写入的信息都是准确的。 下面的例子中提到了另一个例子，人工智能的输出如下： “到 2030 年，人类知识的 50% 将存在于机器中” 事实上，根据 IBM 最近的一项研究，只有 30% 的高管认为人工智能将在 2025 年改变他们的行业。人工智能内容生成工具生成统计数据，但没有来源来验证所提供的数字。 人工智能的危险之一是产生不切实际的数字 图片(3) 7. 定向风险 人工智能根据接受训练的数据做出响应。
如果数据有偏差，语言模型也会有偏差。虽然大多数人工智能模型都有内置的保护措施来防止这种情况发生，但偏见总是可能发生。这就是为什么你总是需要人工监督来避免人工智能风险。 在机器学习专家发现该算法对女性存在偏见后，亚马逊被迫废弃其使用人工智能来选择候选人的招聘工具。用于训练算法的数据样本主要由男性简历组成，因此算法偏向于男性候选人。 因此，如果您使用人工智能内容生成工具，请确保采取措施防止重定向。 8、缺乏原创想法 人工智能无法创造新的想法或概念。该工具仅模仿训练数据中的模式，因此如果您完全依赖人工智能来生成内容，您将面临失去新想法的风险。 |
