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  • 320万粉丝的科普博主道歉:用ChatGPT查资料被抓包,他说自己对AI上瘾了

    一句听着有点别扭的话,把一个做了十几年科普的博主推到了风口浪尖。

    YouTuber Hank Green
    Hank Green 承认自己对大模型的依赖已经失控 | 图片来源:TechCrunch / Getty Images

    Hank Green 是 YouTube 上的老牌创作者,写小说、做脱口秀、拍科普,主频道有 320 万订阅。前几天他在教育向频道 Complexly 的一期视频里,突然冒出一句“我很感谢你提出的反驳”。这句话放在上下文里怎么听怎么怪,观众立刻反应过来——这更像是对着聊天机器人说的话,而不是对着摄像头。

    接下来的推测顺理成章:稿子是不是 AI 写的?他是不是不小心把跟模型对话的内容念了出来?

    先删帖,再长文道歉

    Green 最初在 X 上回应,说这期视频是“在巨大压力下”做出来的,自己确实用 ChatGPT “为这期稿子做了研究”,但那句“感谢反驳”其实是说给节目嘉宾听的,不是念提示词。这条帖子后来被他自己删了。

    真正让事情转向的是他随后在 Reddit 上那篇更长的道歉。他说自己“羞愧难当”,觉得“辜负了太多人”,并且宣布要减少视频产量。

    他为自己划了一条线:AI 只被用来“定位论文和学习某个主题所需要的资料”,视频里的文字和观点仍然是他自己的。但他同时承认,观众批评他“稀释了自己”,这个说法是公平的。

    我最害怕的,是把我自己给毁了——毁在观众心里。但我一直没能管好自己的冲动。你们需要知道,我说的话是我自己的。我不认为过去这件事不成立,只是我跑得太快,连我自己都说不清自己的创作流程了,我希望往后这能成为一种保证。

    他承认的其实不是抄袭,是上瘾

    这场风波里最狠的一句话,出现在道歉的结尾。Green 说,他必须面对一个事实:从跟大模型互动中获得的多巴胺,那种“做得更多、更多、更多”的感觉,对他自己和这个世界都不是好事,“它是轻率的,而且已经让我跟大多数人的真实感受脱节了”。

    他还特意声明自己“不是纯粹的 AI 憎恨者”,但列了一串担忧:这套技术对气候的影响,以及这些公司“试图集中经济权力的速度”。

    换句话说,他并不是被抓到造假才认错。他认错的点在于:工具让他产量变高、反馈变快、爽感变强,于是他不知不觉把自己交了出去,等回过神来,连自己是怎么写出这些东西的都讲不清了。

    接下来他打算怎么做

    • 暂停或大幅降低几个 YouTube 频道的更新频率,先把节奏慢下来。
    • 多做那种“写作本身就是全部”的内容,他提到自己最近一期偏冥想气质的视频,说那种东西他“从头到脚都感受得到”。
    • 多录不写稿、直接对着镜头说的即兴内容——用他自己的话讲,“我那些傻乎乎的、没稿子的念头”。

    这几条听起来都是在做减法,而且是往效率的反方向走。


    创作者和观众之间,卖的从来是“这是他本人”

    严格说,用 AI 找论文、整理资料,这在今天几乎算不上什么罪状。很多研究者、记者、编辑都在这么干,效率提升是实打实的。Green 被骂得这么惨,问题不在工具本身,而在他和观众之间那份心照不宣的契约——大家看他,是因为相信屏幕后面那个人在认真想问题,而不是在高效地组装信息。

    科普这门手艺尤其吃这一套。观众记住的不是某个知识点,而是“这个人是怎么理解这件事的”。一旦中间插进一个把资料嚼碎了递过来的中介,哪怕最后落笔的还是本人,那种“我陪你一起想明白”的质感就会掉一截。

    更值得琢磨的是他说的多巴胺。屏幕时间、短视频、社交推送这些成瘾机制大家已经聊烂了,但“跟模型对话本身会上瘾”还是个新话题。它给的不是娱乐快感,是一种“我正在产出、我很高效、我停不下来”的错觉。对一个靠持续产出吃饭的创作者来说,这种反馈回路可能比刷手机更难摆脱。

    Green 选择的解法是慢下来、少做点、把过程重新抓回自己手里。这在一个按更新频率算命的平台生态里,几乎是逆行。他能坚持多久不好说,但至少他把问题摆到了台面上:不是“AI 能不能用”,而是“我用完之后,还认不认得出自己写的东西”。

  • Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    项目简介

    /last30days 是一个 AI Agent 技能(Agent Skill),它能在 Reddit、X(Twitter)、YouTube、Hacker News、Polymarket、TikTok、arXiv、小红书等 19+ 个平台并行检索任意话题,按真实用户互动(点赞、转发、交易量)评分,再由 AI Agent 合成一份带引用的 30 天情报简报。

    它的核心理念是:“Google 聚合编辑,/last30days 搜索人”——每个平台都是围墙花园,但你可以自带钥匙,让一个 Agent 同时搜索所有平台,告诉你什么真正重要。

    工作流与安装

    核心功能

    • 19+ 信息源并行检索:Reddit(免 API Key)、X/Twitter、YouTube 全文转写、Hacker News、Polymarket 预测市场、GitHub API 实时数据、TikTok、Instagram Reels、arXiv 论文、Techmeme 科技新闻、Digg AI 1000 账号聚合、LinkedIn、Threads、Bluesky、StockTwits、小红书、Pinterest 等。社区贡献者持续添加新源。
    • 真实互动评分:1500 赞的 Reddit 帖 > 没人读的博客;$66K 交易量的 Polymarket 赔率 > 专家猜测;360 万播放的 TikTok > 新闻稿。社交相关性优先于 SEO 相关性。
    • 发现模式(Discovery Mode):输入 /last30days what's exploding in AI agents? 自动切换为话题发现引擎,扫描 Reddit 分类、HN 热帖、Digg AI 1000 feed 和 X,由 Agent 评审后输出 5-10 个动量排名话题。
    • 跨平台对比/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip 输出架构/记忆/安全/适用场景的并排对比表,Star 数实时从 GitHub API 拉取。
    • 零配置开箱即用:Reddit / HN / Polymarket / GitHub 无需任何 Key 即可使用;首次运行设置向导在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等更多源。
    19+ 信息源总览

    安装要求与过程

    环境要求:

    • Claude Code(推荐):自动通过 marketplace 更新
    • Node.js 18+(用于 npx skills 安装)
    • Python 3.10+(可选,用于脚本模式)
    • Grok Build CLI / OpenClaw(对应宿主)

    快速安装步骤:

    Claude Code(推荐):

    /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

    Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 宿主:

    npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

    Grok Build CLI:

    grok plugin install mvanhorn/last30days-skill

    OpenClaw:

    clawhub install last30days-official

    安装后在任意项目中运行 /last30days <话题> 即可开始研究。首次运行会弹出配置向导,引导你解锁更多需要认证的信息源。

    典型使用场景

    • 会议前调研/last30days Peter Steinberger —— 不只是 LinkedIn 2023 年的旧资料,而是他本月加入 OpenAI Codex 团队、23 个 PR 以 85% 合并率合并、r/ClaudeCode 上 227 赞讨论的最新动态。
    • 招聘信号分析/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 从招聘页面变化推断公司战略方向:是否在扩张企业安全、客户成功或基础设施团队。
    • 热点追踪/last30days what's exploding in AI agents? —— 发现模式下输出动量排名的新兴话题,每条附带跨平台数据和 /last30days "<话题>" 一键跟进命令。
    • 工具选型决策/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip —— 并排对比表 + 架构差异 + 适用场景,Star 数实时拉取而非过时博客数据。
    • 旅行规划/last30days Universal Epic Universe —— 社区真实反馈:哪些项目在建、排队时间多长、年票何时开放。

    推荐理由

    这个项目解决了一个 Google 和 ChatGPT 都无法解决的问题:跨平台的实时社会信号聚合。Google 不碰 Reddit 评论和 X 帖子;ChatGPT 有 Reddit 合作但搜不了 X 或 TikTok;Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。每个平台都是孤岛,而 /last30days 用 Agent 把它们桥接起来。

    54K+ Stars、175 个合并 PR(其中 122 个来自 52 位社区贡献者)、支持 50+ 编程助手宿主——这已经从一个个人工具成长为社区基础设施。对于需要快速了解任意领域最新动态的人来说,这是目前最全面的开源方案。

    下载地址

  • YouTube把AI深伪检测工具开放给所有成年用户了

    YouTube把AI深伪检测工具开放给所有成年用户了

    YouTube这周把一个酝酿了挺久的功能正式推给了所有18岁以上的用户——”相似度检测”(likeness detection)。简单说就是,你给自己的人脸扫个描,YouTube就会帮你在平台上盯着,有没有人用AI换了你的脸做深伪内容。一旦匹配上了,平台会通知你,你可以选择要求删除那条内容。

    AI深伪检测示意图
    YouTube的AI深伪检测功能示意图 (图源:Cath Virginia / The Verge, Getty Images)

    这个功能之前已经分批推过几轮了——最早是给内容创作者用,后来扩展到政府官员、政客、记者,再后来是好莱坞的演艺人员。这次开放给所有成年人,意义不太一样:普通用户也能持续监控平台上有没有人冒用自己的脸了。

    YouTube过去说过,实际收到删除申请的数量”非常少”。但深伪技术的门槛越来越低,这条防线迟早得交给每个人自己手里。

    删除申请怎么审?

    YouTube按照自己的隐私政策来审核删除请求,主要看几个维度:内容是不是看起来很真实、有没有标注是AI生成的、能不能明确识别出某个人。当然也有例外——恶搞、讽刺类的内容不在删除范围内。目前这个工具只覆盖人脸相似度,声音这类其他特征还管不到。

    用户随时可以退出这个计划,YouTube会删除之前扫描留存的数据。


    为什么这事重要?

    深伪内容过去大多瞄准名人、政客这类公众人物,但普通人对数字分身技术的担忧也是真实存在的。有几个案例挺触目惊心:有青少年被同学用AI换了脸做成不当图片,还有三个青少年起诉xAI,说Grok给他们生成了儿童性虐待材料。

    YouTube在创作者论坛里低调宣布了这个消息,发言人Jack Malon说,只要年满18岁、有YouTube账号就能用,不要求你必须是”创作者”。不管是发了十年视频的老up主,还是刚注册的新用户,保护级别是一样的。

    这个功能能不能真正遏制深伪内容的蔓延,现在下判断还为时过早。但它至少给了普通用户一个工具,在AI生成内容越来越逼真的今天,这可能是平台能做的第一步。