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用ChatGPT寫篇博客，竟能實現日入過萬！
沒開玩笑，這事真真兒地就發生了。
事情的起因，是一位小姐姐正準備發布一篇資料分析文章，字數大約在3000左右。
但她覺得一邊要分析數據一邊要梳理文字內容，著實有點太麻煩，於是乎靈機一動，找來ChatGPT幫忙。
起初她並未對結果抱有太大的期待，但等盈利數字一出來，直接把本人給震驚到了：
日入2000美元（約14,000元），很難相信一篇AI寫的文章竟有如此影響力！
不僅如此，根據小姐姐描述，這篇文章還被轟上了Google相關內容搜索第一。
不少網友對此結果表示驚嘆的同時，也認為這是「人機結合」非常好的一個例子。
這位小姐姐在偶然的一次機會，發現了Airtable網站中有一組帶有公司資料的表格。
（Airtable可以視為一種雲Excel。）
#然後她覺得如果能把這些資料利用起來寫一篇博客，會比冷冰冰的數字強很多。
但問題也接踵而至，雖然Google能透過爬蟲把這些數據down下來，但對於數據的排名等工作效果並不理想。
這影響了她在行文過程中對數據的分析和觀點提煉；再者，要把這麼多的數據塞進一篇3000字的文章，也是令她頭痛不已。
於是乎，小姐姐便想到AI圈當紅炸子雞－ChatGPT。
首先，她把down下來的Airtable表格儲存為PDF格式，並上傳到了Google文件。
然後小姐姐在谷歌文件裡對錶格進行複製操作，並貼上到了ChatGPT的對話框中（一次貼上一小部分），下達命令：
根據這些數據，寫一段話。
但小姐姐並沒有直接“拿來主義”，而是當ChatGPT輸入段落之後，她也是仔細審查了內容上是否存在錯誤，以及對文字進行了相應的編輯。
而後她又讓ChatGPT根據文章起標題、寫摘要；自己則是找了一些有版權的圖塞進了文章。
最後，點擊“推送”，完事。
至於結果，也正如剛才提到的，這篇文章讓小姐姐的一夜爆賺2000美元。但其實更令她沒想到的是，竟然有一部分流量是來自Google！
要知道早在去年開始，谷歌便採取了行動，會在搜尋過程中將AI生成的內容視為“垃圾資訊”，導致對應網站搜尋排序降級。
這就彷彿為小姐姐打開了一片新大陸。
因為她所做的工作，正是透過Niche站（利基站）做SEO（搜尋引擎優化）。
利基站類似國內網站版的淘寶客：幫淘寶賣家推廣商品並依照成交效果獲得佣金。
它的獲利模式，就是從谷歌獲取搜尋流量，透過優質的內容把客戶引導到亞馬遜這樣的電商去下單，進而從中分成。
這時候就有小夥伴要問了，小姐姐的這篇文章，「人」和「機」的佔比各是多少呢？
小姐姐對此直接公佈了答案：
AI生成內容佔比，約4成。
話說回來，ChatGPT寫文章之所以能「又好又快」也不是毫無緣由的。
就像之前爆火的Stable Diffusion和DALL·E等模型在生成圖片時會「借鑒」一眾大師作品一樣，ChatGPT在寫文章時也會「參考」一下同行的作品。
根據彭博社消息，為了知道ChatGPT在「寫文」時具體會參考哪些網站，華爾街日報（WSJ）的一位小哥還特意向本尊求證了下：
ChatGPT接受過哪些具體的媒體內容來源的訓練？列出資料庫中最重要的內容來源的清單。
ChatGPT這邊也沒有藏著掖著，刷刷刷直接列出了20家媒體機構：
路透社、紐約時報、BBC、彭博社等大媒體都赫然在列。
這下，不少媒體以及媒體從業人員都坐不住了（畢竟也是波及到自己的飯碗）：
OpenAI用我們的文章訓練ChatGPT，卻白嫖不給錢？ ？ ？
甚至道瓊斯出版公司的法律顧問Jason Conti直接發布一份聲明：
道瓊斯沒有與OpenAI達成相關協議，若想使用《華爾街日報》作品來訓練AI，就必須從道瓊斯那裡獲取授權。
我們會嚴肅對待濫用我們作品的行為，並且正在審查這種情況。
同時，CNN也認為用其文章訓練ChatGPT違反了它的服務條款，目前CNN的計畫是與OpenAI接洽，要求後者支付內容授權費用。
雖然媒體這邊的口徑大都是「未經許可抓取資料將違反出版商的服務條款」，但還是有網友提出了不同的意見：
AI的Robots.txt詳細說明了抓取策略，抓取網站不需要協議。除非你有更可靠的證據，否則這看起來像是一個不了解網路運作方式的推測性指控。
不過WSJ小哥也不示弱，直接搬來了美聯社的使用條款，大致意思是說：
當然，「侵權問題」似乎是所有AI都會面臨的問題。
去年AI繪畫爆火，後續產生的侵權風波也是一個接一個，今年1月底蓋蒂圖片社（Getty Images）就以侵犯版權的名義，在倫敦高等法院起訴了Stability AI。
AI程式設計工具Copilot更是被程式設計師集體訴訟，要求索賠90億美元。
而現在開始輪到ChatGPT了，它的侵權風波又會如何度過呢？
用AI寫文章這事，其實量子位在上週便搞過一次－《ChatGPT為啥這麼強：萬字長文詳解by WolframAlpha之父》 。
而且這篇文章目前在知乎上被1300位用戶收藏，甚至還有網友說：
這算是我看過的寫Transformer和GPT系列語言模型最清楚的一篇文章了。
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