”。近日，开源项目 wordfreq 的创建者 Robyn Speer 在目睹了 GPT 迅速发展 3 年后的局面，做出了这一评价。

　　随着 GenAI 的快速扩张，很多人认为它正在毁掉互联网。Robyn Speer 在忍无可忍的情况下，决定停更 wordfreq 项目，以示抗议。

　　同时，他也对 OpenAI 和 Google 发出了严厉批评，表示希望这些公司为主导 GenAI 工具的开发付出高昂代价。

　　Wordfreq 是一个开源的 Python 库，专门用于统计和分析多种语言中的单词频率，最早发布于 2015 年。由 Robyn Speer 开发，它的核心功能是提供不同语言中单词的出现频率信息，帮助研究者、开发者和语言学家进行文本分析和自然语言处理任务。

　　Wordfreq 支持多种语言，包含的频率数据来自维基百科、电影和电视字幕、新闻文章、书籍、网站、Twitter 和 Reddit 上的数百万个来源，覆盖范围广泛。

　　截至目前，该项目在 GitHub 上有 1300 个 Star。随着俚语和流行文化的变化以及语言的演变，Wordfreq 可用于分析不断变化的语言习惯，并且是研究此类事物的学者非常重要的资源。

　　作为这个项目的开发者，Robyn Speer 在 GitHub 项目特别写了一则文档，向使用它的用户详细地解释了“为什么 wordfreq 不会再更新”。

　　在 Robyn Speer 看来，开放网络（通过 OSCAR）曾是 wordfreq 的数据来源之一。如今，互联网上充斥着由大模型生成的杂乱文本，这些文本没有人写，且不传达任何内容。将这些杂乱的文本纳入数据会导致词频出现偏差。

　　或许有人说，以前的网站上也充斥着不少垃圾信息。Robyn Speer 也承认了这一点，但也解释称，wordfreq 的数据来源中虽然以前也有垃圾信息，但它是可控的，且通常可以识别，而大模型生成的文本则伪装成有意图的真实语言，尽管实际上没有任何意图，且它们输出的内容无处不在。

　　针对这一点，也在英国曼彻斯特大学创新管理与政策教授 Philip Shapira 之前做的一项研究中得到了验证。他发现，ChatGPT 倾向于过度使用某些单词或短语，比如说“delve”。同时，他表示，尽管“delve”的使用率在 2022 年之前一直在逐渐增加，但在 2023 年（ChatGPT 广泛可用时）出现了明显的增长，并在 2024 年继续增长，由于 ChatGPT 对“delve”这个词表现出了非同寻常的偏爱，导致该词的整体频率提升了一个数量级，而人们从未如此热衷于使用它。

　　“在写这篇文章之前，我一直在研究如何运行更新 wordfreq 数据源的工具”，Robyn Speer 说道，“wordfreq 不仅仅关注正式的书面语言。它特别从两个来源收集了更多的对话式语言用法：Twitter 和 Reddit”。

　　只不过，经过时间以及 AI 大模型的“洗礼”，Twitter 和 Reddit 这两个老牌网站似乎都发生了巨大的变化。

　　彼时，Twitter 允许第三方免费访问其部分“firehose”数据流，不过使用有一定的限制，譬如 Twitter 不允许 Robyn Speer 在他收集数据的公司（Luminoso）之外分发这些数据。当时 wordfreq 使用了这些数据作为输入构建了词频，但收集到的数据并不属于 Robyn Speer。

　　现在，Twitter 在被马斯克收购之后，它的公共 API 已关闭，甚至名字都被 X 取而代之。Robyn Speer 表示，“即便 X 提供了其原始数据流（实际上并没有），那里也找不到任何有价值的信息。”

　　除了 X 之外，Reddit 也停止提供公共数据归档，现在他们将归档内容以高价出售，此前有媒体报道称，Reddit 对每 5000 万次 API 请求收取 1.2 万美元的费用，相对于许多同行而言，这是一个较高的价格，也是很多第三方开发者无法负担的费用。Robyn Speer 称，只有 OpenAI 愿意支付这个费用。

　　曾经凭借自己的兴趣，我开发了 wordfreq。我以一种能够有益于自然语言处理工具的方式从事语料库语言学。

　　我所熟知的“自然语言处理”领域如今已难寻踪影翻墙登录不了谷歌账号。它几乎全被生成式 AI 吞噬。虽然其他技术依然存在，但生成式 AI 占据了整个领域，吸引了所有的资金。很少能看到不依赖 OpenAI 和 Google 控制的闭源数据的 NLP 研究，这两家公司我早已鄙视它们。

　　wordfreq 是通过收集大量多语言文本构建的。这在过去是一件非常合理的事情，而且不太可能有人会对此提出异议。但现在，文本收集工具大多用于训练生成式 AI，而人们对此非常有戒心。如果有人收集你的书籍、文章、网站或公开帖子的所有文字，很可能是为了制造一个剽窃机器，将你的话据为己有。

　　OpenAI 和谷歌可以自己去收集他们自己的数据，我希望他们为此付出极高的代价。毕竟，他们自己造成了这个局面。

　　一本正经胡说八道的 AI，其生成的内容成为很多人不假思索使用的来源。正如今年 5 月，苹果公司的新 iPad Pro 的广告展示了一台巨型工业液压机将人类文化艺术的标志性器具（乐器、书籍、绘画材料等）无情碾压成粉末，引来巨大争议，甚至美国电影制片人贾斯汀贝特曼在 X 上写道：“为什么苹果要做一则碾压艺术的广告？科技和人工智能意味着摧毁整个艺术和社会！”；

　　又如今年 7 月，Google 研究人员对 200 篇关于生成式 AI 滥用的新闻报道进行了研究，发现生成式 AI 造成的虚假信息正在互联网上泛滥成灾；

　　我很遗憾这种情况让原作者对 NLP 社区感到灰心，我也是其中的一员，我只想说“我们并不都是那样的”，虽然这确实是一个趋势，我们也正处于炒作的顶峰（甚至可能已经略微过了）。

　　关于网络被生成 AI 内容污染的抱怨非常及时，而且这已经不是第一次了，之前还有为了操纵 PageRank 而设立的垃圾内容农场等乱象。这可能意味着手工策划的高质量网站列表会重新获得价值（有些人称其为“小网络”）。

　　实际上早在大型语言模型（LLM）出现之前，网络已经被谷歌那些没有明文规定的 SEO 规则污染了。单句段落、多次重复关键词，以及对“可索引性”的关注超过了可读性，这些早就让网络成为一个不太理想的分析来源。

　　这也使网络成为不太理想的训练数据来源。然而，LLM 仍然在被喂以那些为 Googlebot（谷歌爬虫）而非人类写的文章。机器学习/大型语言模型是写作污染的第二个迭代。第一个迭代是人类为企业的机器人写作，而不是为其他人类写作。

　　你可以把 wordfreq 数据的“冻结”看作是一件好事。很多人发现 wordfreq 很有用，而最新版本不会消失。

　　Robyn Speer 总结道，「更新它反而会使情况变得更糟，因此我选择不更新。它随着时间会变得过时，但不会变得更糟。这对于互联网上的东西来说，算是一个不错的结局！」