以火攻火：Reddit 用 LLM 掃蕩 LLM 製造的垃圾，曝光量降兩成

生成式 AI 讓垃圾內容的產製成本趨近於零，Reddit 的對策是用同一種技術反打。TechCrunch 報導了 Reddit 反垃圾系統的最新成績：平台每天擋下 2,300 萬次垃圾內容瀏覽、每天抓出約 2.5 萬則新的垃圾貼文與留言，今年 1 到 3 月用戶接觸到垃圾內容的量，比前三個月下降 20%。

技術重點在 LLM 補上了規則系統的盲區。傳統反垃圾靠關鍵字、頻率、帳號特徵這類訊號，對「一群帳號用通順人話互相吹捧某個產品」這種協同行為幾乎無感；LLM 能讀懂語意脈絡，抓出高度細微的協同造假模式與人工炒作——正是 LLM 自己最擅長生產的那種內容。

Reddit 的動機比多數平台更迫切。它跟 Google 簽了資料授權協議，Reddit 內容大量出現在 AI 搜尋摘要裡，「Reddit 上的真人推薦」變成行銷業眼中的黃金版位，操縱誘因暴增。垃圾內容若污染了語料，砸的是自家資料生意的招牌。

本站讀者應該會想起第 27 期報導的 AO3「AI 獵巫」之亂：偵測 AI 內容的工具誤傷真人創作者。Reddit 選的路線繞開了這個坑——與其判斷「內容是不是 AI 寫的」，它判斷「行為是不是協同造假」。前者注定誤判滿地，後者至少瞄準了真正的危害。