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日本曝光阴暗产业链!AI批量造假抹黑他国,普通人接单疯狂牟利

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你以为在网上看到那些“中国人素质差”的帖子,只是一些极端网友的自发行为?

那你可以低估了互联网那个时代一项正在高速运转的新型“产业”,在日本。

一条利用人工智能和众包机制批量生产抹黑邻国的商业流水线正在日夜轰鸣。

它躲在看似合法的商业外壳之下,用几分钟的虚构剧情,塑造着一代人的阴暗认知。



如果在日本,你想要赚点外快?那可太简单了,你只需要打开日本知名的众包平台——CrowdWorks。

这里至少有600万用户在上面寻找赚钱的机会,起初,这里只是一些简单的日常外包任务。

但随着流量变现生意的下沉,一些酬劳非常丰厚且易上手的“大单”悄然浮现。



有《朝日新闻》的调查记者在屏幕前潜伏了很久,最终完整地记录下了一条被精心设计过的内幕。

这不像是个人不怀好意的恶作剧,反而是一套极其标准化的现代工业流程,为了让接单者快速上手。

他们直接提供了详细的“操作指南”和“基本剧本模版”,内容多是诸如“中国人破坏樱花”。

“外国游客没有素质”等虚构的主题,这种AI外包手法摒弃了人工剪辑的繁琐和高成本。



他们将整个视频拆解为脚本编写,封面图制作,图像生成等多个环节,只要把设置好的指令输给AI。

几分钟就能生成一条极具煽动性的抹黑视频,并且这些视频内容难以辨别真假。

有的播放量甚至高达数十万次,他们要的就是制造“中国人在海外惹麻烦”的假象。

再配上那些夸张的标题,这种模式被无限复制后,网络空间很快就会被一种恶意的回声填满。



但为什么这种今天被曝光,明天就可能换个马甲继续干的抹黑买卖,在日本能够一直有呢?

归根结底,是因为这里有一条极度稳固的“利益闭环”,一名从事该工作两年多的日本男子,

对《朝日新闻》说,他对外国人并没有任何恨意,但由于不满意自己的年薪。

再加上偿还助学贷款的压力,于是就想找个副业多赚点钱,而像特殊的视频制作。

单个剧本的报酬在1500至5000日元,剪辑的报酬在2000至7000日元,对他而言收入非常可观。



据全日本新闻网报道,2025年,日本政府用于利用AI分析互联网信息的预算。

相比三年前增加了10倍,还有一名60多岁的日本男子,曾是政府公务员,如今也在从事这种工作。

他在接受《朝日新闻》的采访时坦言,起初起初他制作的是关于棒球明星大谷翔平的视频。

但收入波动很大,有时甚至亏损,而且,他必须每天跟进大谷翔平所在球队的动向等新闻。

这让他感到“实在太累了”,该男子还透露,视频的广告单价约为每千次播放300日元。



算下来是4.3人民币,而抹黑的视频单价却高达约1000日元,不仅如此。

像这种视频的完播率也更高,收益“最多时每月约60万日元,而且很稳定”。

甚至他还自称自己从来没去过中国,也没有和中国人打过交道,就是单纯的以此为动机谋生。

这便形成了一个独特的商业模式,平台接到了大量怀有某种政治资本或流量变现为目的的订单。

这些具备特殊意图的资本,用高溢价收购极端言论,而那些主业工资不高的年轻劳动力。



则接下了这些任务去改变生活,这些人无形中都成为了,某种被设定好的“印象僵尸”。

日本学术界用这个称呼来特指那些不以事实为导向,只为收获浏览量变现的群体。

在利益的麻醉下,幸存者的苦难变成了接单平台上,冷冰冰的剧本素材。

严肃的历史审判,在AI的创作提示中被扁平化为吸引流量的惊悚标签。

如果脱离了国际背景下看AI造谣,很容易将其误解为仅是两国之间的舆论摩擦。

透过更广泛的视角不难发现,这其实是全球正在普遍面临的一场“谎言工业化”危机。

日本这条特殊流水线的曝光,只是庞大冰山露出来的一个小角,过去我们讨论谣言。

大多数是指口耳相传的小打消息,而如今,在日本曝光的AI造谣手法显示,利用前沿算法。

来进行的诽谤早已具备商品化和规模化特征,日本国际大学社会信息学教授山口真一分析称。

这种现象背后存在“注意力经济”的结构性问题,越是煽动负面情绪,越能带来收益。

尤其是煽动对特定国家或群体反感的内容,极易调动情绪,辽宁大学美国与东亚研究院院长吕超。

在接受《环球时报》记者采访时说,日本AI反华视频产业链绝非孤立的网络乱象。

而是日本政治生态与社会心理交织作用的产物,吕超称,高市早苗涉台错误言论,

不仅恶化了中日关系,更在舆论场形成了所谓“政治正确”的不良示范,这与二战前。

日本社会的舆论操控存在令人不安的历史相似性,吕超认为,AI技术降低了仇恨生产的门槛。

但并未降低其危害,当AI可以批量制造虚假的抹黑视频,技术便成为系统性污名化的加速器。



谎言一旦成功被伪装成资讯,侵蚀的不仅是受害方的国际声誉,更是社会内部的诚信根基。

在这场由“流量动物”与“政治算盘”共同导演的AI抹黑大戏中,偏执被赋予了合法的商品外衣。

对此大家还有什么不同的看法,欢迎来评论区讨论~







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