没开玩笑，这事真真儿地就发生了。
事情的起因，是一位小姐姐正准备发布一篇数据分析文章，字数大约在3000左右。
但她觉得一边要分析数据一边要梳理文字内容，着实有点太麻烦，于是乎灵机一动，找来ChatGPT帮忙。
起初她并未对结果抱有太大的期待，但等盈利数字一出来，直接把本人给震惊到了：
日入2000美元（约14000元），很难相信一篇AI写的文章竟有如此影响力！
不仅如此，据小姐姐描述，这篇文章还被轰上了谷歌相关内容搜索第一。
不少网友对此结果表示惊叹的同时，也认为这是“人机结合”非常好的一个例子。
日入过万的AI文章是怎么炼成的？
这位小姐姐在偶然的一次机会，发现了Airtable网站中有一组带有公司数据的表格。
（Airtable可以视为一种云Excel。）
然后她觉得如果能把这些数据利用起来写一篇博客，会比冷冰冰的数字强得多。
但问题也接踵而至，谷歌虽然能通过爬虫把这些数据down下来，但对于数据的排名等工作效果并不理想。
这就影响了她在行文过程中对数据的分析和观点提炼；再者，要把这么多的数据塞进一篇3000字的文章，也是令她头痛不已。
于是乎，小姐姐便想到AI圈当红炸子鸡——。
首先，她把down下来的Airtable表格存储为PDF格式，并上传到了谷歌文档。
然后小姐姐在谷歌文档里对表格进行复制操作，并粘贴到了ChatGPT的对话框中（一次粘贴一小部分），下达命令：
根据这些数据，写一段话。
但小姐姐并没有直接“拿来主义”，而是当ChatGPT输入段落之后，她也是仔细审查了内容上是否存在错误，以及对文字进行了相应的编辑。
而后她又让ChatGPT根据文章起标题、写摘要；自己则是找了一些有版权的图塞进了文章。
最后，点击“推送”，完事。
至于结果，也正如刚才提到的，这篇文章让小姐姐的一夜爆赚2000美元。但其实更令她没有想到的是，竟然有一部分流量是来自谷歌！
要知道早在去年开始，谷歌便采取了行动，会在搜索过程中将AI生成的内容视为“垃圾信息”，导致对应网站搜索排序降级。
这就仿佛给小姐姐打开了一片新大陆。
因为她所做的工作，正是通过Niche站（利基站）做SEO（搜索引擎优化）。
利基站类似于国内网站版的淘宝客：帮淘宝卖家推广商品并按照成交效果获得佣金。
它的盈利模式，就是从谷歌获取搜索流量，通过优质的内容把客户引导到亚马逊这样的电商去下单，进而从中分成。
这时候就有小伙伴要问了，小姐姐的这篇文章，“人”和“机”的占比各是多少呢？
小姐姐对此直接公布了答案：
AI生成内容占比，约4成。
话说回来，ChatGPT写文章之所以能“又好又快”也不是毫无缘由的。
就像之前爆火的Stable Diffusion和DALL·E等模型在生成图片时会“借鉴”一众大师作品一样，ChatGPT在写文章时也会“参考”一下同行的作品。
据彭博社消息，为了知道ChatGPT在“写文”时具体会参考哪些网站，华尔街日报（WSJ）的一位小哥还特意向本尊求证了下：
ChatGPT接受过哪些具体的媒体内容来源的培训？列出数据库中。
ChatGPT这边也没有藏着掖着，刷刷刷直接列出了20家媒体机构：
路透社、纽约时报、BBC、彭博社等大媒体都赫然在列。
这下，不少媒体以及媒体从业者们都坐不住了（毕竟也是波及到自己的饭碗）：
OpenAI用我们的文章来训练ChatGPT，却白嫖不给钱？？？
甚至道琼斯出版公司的法律总顾问Jason Conti直接发布一份声明：
道琼斯没有与OpenAI达成相关协议，若想使用《华尔街日报》作品来训练AI，就必须从道琼斯那里获取授权。
我们会严肃对待滥用我们作品的行为，并正在审查这种情况。
同时，CNN也认为用其文章训练ChatGPT违反了它的服务条款，目前CNN的计划是与OpenAI接洽，要求后者支付内容授权费用。
虽然媒体这边的口径大都是，但还是有网友提出了不同的意见：
AI的详细说明了抓取策略，抓取网站不需要协议。除非你有更可靠的证据，否则这看起来像是一个不了解网络运作方式的推测性指控。
不过WSJ小哥也不示弱，直接搬来了美联社的，大致意思就是说：
在未作时可以不用授权；
内容的知识产权等仍在美联社这里；
不能用于任何；
媒体保留权利可以任何时间、无理由删除对方引用的内容。
当然，“侵权问题”似乎是所有AI都会面临的问题。
去年AI绘画爆火，后续产生的侵权风波也是一个接一个，今年1月底盖蒂图片社（Getty Images）就以侵犯版权的名义，在伦敦高等法院起诉了Stability AI。
AI编程工具Copilot更是被程序员集体诉讼，要求索赔90亿美元。
而现在开始轮到ChatGPT了，它的侵权风波又会如何度过呢？
One More Thing
用AI写文章这事，其实量子位在上周便搞过一次——《ChatGPT为啥这么强：万字长文详解 by WolframAlpha之父》。
而且这篇文章目前在知乎上被1300位用户收藏，甚至还有网友说：
这算是我看过的写Transformer和GPT系列语言模型最清楚的一篇文章了。
（人类小编：多冒昧啊）
