每个时代都有精致、吸睛的电子时髦玩意儿。在1990年代末和2000年代初期，让人们疯狂传阅的是用Flash软件制作的动画程序，还有以笑话、隽永语录和小故事为题材的电子邮件插图；当时这些数码创作的病毒式传播效应（viral effect）和网络效应（network effect），不下于现在的抖音（TikTok）短视频，和人们通过推特（Twitter）和面子书（Facebook）转发的恶搞式贴图。
我觉得，我们只是在内容载体的技术上不断精进，从电子邮件附件-->个人网站-->部落格-->个性化社交媒体网络，一直演变进化到今时今日能够轻而易举传遍网络、蛊惑人心的抖音式短视频。
但是，如果你还收藏1990末和2000年初期所接收的Flash动画电子邮件附件（Flash animation email attachment）、各种JPG格式的图片电子邮件附件（image email attachment），在对比你在面子书、推特、领英（Linkedin）、抖音等平台上看到的各种图像和视频，你会发现我们所接触到的内容素质不仅没有增长，反而更趋单元、浅薄和俗不可耐。
世代交替和网络载体技术的翻新，并没有为我们提供更优质的阅听内容。平台最大化商业利益的演算法（algorithm），以推送争议性信息流，助推（nudge）网民发帖争辩、相互标签与抹黑的无止境循环，来达到提高网络流量和点击率的目的，极少促进不同观点网民之间的思维激荡。
ChatGPT所带来的内容通膨现象（详情请查阅《AI创造的内容通膨时代来临》），只会进一步加剧互联网通俗和同质性内容泛滥、原创内容稀缺、劣币驱良币的恶果。
内容通膨原本指的是互联网上的内容比过往任何时候都还要多，但对资讯受众而言，内容的价值和意义却正在迅速萎缩。
内容供过于求
由ChatGPT等生成式人工智能模型所触发的内容通膨现象，指的则是由AI资讯系统生成的内容量呈指数增长，但生成作品的质量和原创性，却并没有获得相应的提升，导致市场出现内容供过于求，造成内容创作者的收入大幅下跌。这现象背后的成因是，基于大型语言模型（Large Language Model）技术的生成式AI是在海量现有文本内容的基础上进行训练的，这导致大量内容类似或完全相同文本作品的涌现。
换句话说，生成式人工智能倾向于复制和重复，而不是创意和创新。这在某种程度上也正好限制了生成式人工智能系统的创意思维和想像力。
内容的同质化和平庸化现象对内容原创者、消费者和传播平台都构成了严峻的挑战。随著网络文本内容的泛滥，创作者越来越难以吸引阅听人的垂注；消费者则面临在海量千篇一律的内容中找到真正有价值、感兴趣之内容的茫然；而平台则需费思量，在维护用户的忠诚度与满意度、拓展平台流量，与防止虚假和误导性信息的传播之间取得平衡。
问题的解决之道，在于在内容的数量和质量之间取得平衡。创作者必须用心制作有原创性和高附加值的内容来吸引阅听人；而平台需要优先推广真正利惠资讯受众，能够留住忠诚用户的高质量内容。
综上所述，数码网络内容的时代在技术和内容交付机制方面取得了显著的进步。然而，内容的质量并没有跟上技术创新的步伐。由ChatGPT等大型语言模型驱动的内容通膨现象导致了平庸和同质化的内容大量涌现，使得创作者、消费者和平台越来越难以在瞬息多变、海量内容纵横交错的混乱生态中求存。解决这个难题需要所有利益相关者共同努力，将质量置于数量之上，积极推广具有创意的原创内容。
参考资料：
[1] https://www.thelifestyle-files.com/what-is-content-inflation-and-how-you-can-avoid-it/
[2] https://www.facebook.com/photo/?fbid=9274081735942928&set=a.245104905507368
