本文来自微信公众号： 技术领导力 ，作者：Mr.K
数据中间商ISBNdb最近很忙，忙着接AI公司的大单。
这家公司原本服务图书馆和书商，手握超过1.11亿本图书的目录信息，现在业务重心已经悄悄转向AI行业，把旧书批发给各家AI公司。
这些AI公司买家拿到书之后，用液压切割机把书脊切掉，散开的纸页送进高速扫描仪，变成清晰的PDF文件，扫完之后纸质原件直接送去销毁。书本的内容用于模型训练。
有意思的是，2022年之前出版的旧书更抢手，价格也开得更高。这背后的逻辑，我们下边会聊。
这种操作，也不是第一次被曝出来。Anthropic在这方面算是老手了，公司内部代号“巴拿马计划”的项目，就累计处理过两百万册实体书。
01
互联网已经被AI污染
行业机构的最新统计显示，2025年之后，互联网上新产生的内容里，AI生成的比例已经超过一半，而2022年ChatGPT刚发布的时候，这个比例几乎是零。短短几年时间，互联网的内容生态已经发生了根本性的变化。
流量方面，有安全服务商监测到，全球网站访问请求里，来自AI或者各类爬虫的占比已经超过一半，人类真正手动访问的请求反倒成了少数。换句话说，现在的互联网，更多时候是AI在跟AI说话，人类成了旁观者。
需要说的是，AI生成内容本身没什么问题，恰恰相反，AI正在帮许多专业人士把创作效率和质量，进行大幅提升。
问题出在模型训练，这些AI生成的内容一旦用来训练下一代AI模型，就会导致模型质量大幅下降。
02
模型训练的“吞尾效应”
业内把这个现象叫做“模型塌缩”，说的是当AI模型反复用AI生成的内容来训练自己，输出质量就会断崖式下降。
原理不复杂，人类写东西的时候，会有各种意外的表达、独特的用词、真实世界里发生过的具体细节，这些东西信息量很大。AI生成的内容往往是对已有模式的重新组合，本身就带着一层信息损耗。让AI去学习AI生成的东西，相当于复印机反复复印同一张纸，复印的次数越多，画面越模糊，细节越丢失。
这也解释了2022年以前出版的旧书为什么值钱。因为，2022年之前出版的书，内容100%是人类手写的，没有被污染过。2022年之后出版的书就不一样了，AI辅助写作甚至AI代笔的比例不断攀升。
那现在AI能用的高质量人类语料，到底还剩多少?有测算机构给出的预估是，按照目前的消耗速度，语言模型会在2026到2032年之间，把网络上能公开获取的高质量人类文本资源基本耗尽。留给AI行业的时间窗口，其实已经已经不多了。
而且，目前学界和产业界都没找到真正有效的替代方案。
03
旧书争夺战，不断升级
回到开头说的ISBNdb。这家公司现在提供的采购套餐从一千本到一百万本都有，明码标价，走批发路线。每一笔交易都会签保密协议，买家名字永远不会被公开，这也是为什么外界一直搞不清到底哪些AI公司在买书。
被大量买走的书，大多是那种商业价值几乎为零、但文献价值很高的冷门书,地方志、小城镇史料、已经消亡学科的老专著、小语种或者土著语言的文献、自费出版的战争回忆录、印量极小的学术论文集。正因为够冷门够绝版，这类书才更容易被大批量收购、大批量销毁，市面上再也找不到第二份。
Anthropic的巴拿马计划，负责操盘的是汤姆·特维，一个在Google Books项目里就干过同样事情的硅谷老兵。根据他的描述，整套流程走的是标准化产线：工人用液压切割机切掉书脊，散页送进生产级高速扫描仪转成PDF，扫完的纸质残骸直接打包送去回收公司处理。
为什么非要销毁纸书？答案有点反常识。2025年联邦法院对这类案件做出了判定，如果书是合法购买来的，哪怕后续拆书扫描再销毁，训练行为本身也算合理使用，因为AI训练被认定为具有变革性。也就是说，只要买书环节干净合法，法院大概率不会拦着你拆书扫描。
但是，如果你下载盗版书，情况就不一样了。Anthropic联合创始人本·曼恩，早在2021年就从盗版网站LibGen下载了至少500万本盗版电子书，2022年又从另一个盗版渠道下载了至少200万本，都是拿来训练模型用的。后来，法院判Anthropic赔偿1.5亿美元，这个天价罚金创下这个领域的赔付纪录。
不得不说，有时候老美的思路还是很清奇的。
04
AI或将再次进入漫长“停滞期”
回头看AI领域这几十年的发展，其实经历过好几段漫长的停滞期。支撑模型训练的三大要素是：算法、算力、数据。
算法这条线上，深度学习没突破之前，进展十分缓慢，直到Transformer架构被提出来，才算真正解决了算法问题。
算力方面，“摩尔定律”支撑了芯片性能的快速发展，云计算解决了大规模集群调度的问题，算力这个瓶颈也彻底解决了。
数据方面，随着互联网和移动互联网的爆发式增长，海量的高质量文本给了模型足够的训练数据。
这才有了2022年末，这轮AI技术浪潮的彻底爆发。
但是，随着人类高质量文本被消耗完毕，数据又成了卡脖子的要素，这一轮AI浪潮也将结束，AI领域很可能又会陷入另一段“停滞期”。
学界目前也在尝试新的方法，比如合成数据生成、多模态数据补充等等，但说到底，这些手段只是在延缓模型塌缩发生的速度，并没有从根本上解决这个问题。
旧书争夺战看似是行业趣闻，深究下去，却是整个人类文明积累的知识财富，正被以近乎掠夺的方式重新提炼、榨干。这早已不是几家AI公司争抢训练语料的商业博弈，而是一道关乎人类文明如何与AI共生共存的时代命题。