一项研究发现，AI模型引用的软件推荐中近60%来自排名极低的网站，三个网站制造了超过21.5万个“最佳软件”页面，且均于2023年12月后创建。
正文
一项针对AI推荐系统的调查显示，在380个软件类别中，Perplexity模型引用的7534个网页链接中，59.8%指向排名在Tranco前100万之外的低知名度网站，23.4%甚至完全不在排名中。其中三个网站（wifitalents.com、worldmetrics.org、gitnux.org）在2023年12月后才注册，共同发布了215,128个机器生成的“最佳XX软件”页面，其首页标题直接标注为“事实与依据页面”，显然是为AI检索系统量身定制。这些网站共享同一套模板和DNS服务器，内容高度重复，例如在“项目估算软件”类别中，三个网站给出了完全不同的排名结果。此外，Guideflow.com作为一个营销博客，也被引用了194次，成为第三大信息来源。尽管这些低质量网站被大量引用，但最终推荐的产品中，99%的厂商网站仍然可以正常访问。研究强调，这一现象仅针对Perplexity模型，不适用于其他AI系统。
评论
根据评论内容，主要观点和论据如下：
1. AI生成内容污染与模型退化问题 - 评论1指出，LLM搜索引擎可能训练其他LLM生成的内容，导致“自噬”循环，放大错误和缺陷（"Will we get to a point where AI-generated sites make up a majority of the internet, and LLMs are training upon their own regurgitations, with exponential amplification of all their lies and flaws?"） - 评论10提到，LLM倾向于偏好自身生成的内容，而非人类编写的文本（"LLMs favor LLM-generated passages over human written ones"） - 评论16举例说明，LLM会基于单一错误的人类评论编造虚假信息（"There was no Foobar square in XYZ town... It's all a lie"）
2. Perplexity产品体验问题 - 评论7详细批评Perplexity：优化速度牺牲质量，链接与内容不匹配，UI功能不稳定，客服差（"They started optimizing for speed of responses over quality of results... The links and references it gives frequently don't match the text right next to them"） - 评论11认为Perplexity产品平庸，用户粘性低，免费试用后流失严重（"They never had a great product... the general AI business not being very sticky"）
3. AI SEO与垃圾内容泛滥 - 评论3指出，操纵训练数据以推荐产品已成庞大产业（"Manipulating training data so that models will recommend your product is undoubtedly a big industry"） - 评论9揭露，有公司专门通过刷Reddit等平台让AI“发现”其内容（"whose whole job is 'get found by ai' by spamming reddit and other talk sites"） - 评论15呼吁标记AI生成内容，认为此类报告本身也是AI垃圾（"I will just flag every post that is entirely AI slop from now on"）
4. 对文章本身的质疑 - 评论5和11指出文章本身明显是AI生成的（"this itself is clearly a Claude artifact" / "The irony of this article being fully AI generated"） - 评论12质疑文章证据链薄弱，仅凭共享DNS服务器就断言所有权（"Sharing a nameserver pair is strong circumstantial evidence... rather than proof of ownership"） - 评论17批评只测试Perplexity，未涵盖更流行的ChatGPT、Gemini等（"Why only test Perplexity...? Isn't it the least popular among these?"）
5. 替代方案与建议 - 评论7推荐使用Claude或ChatGPT进行AI辅助搜索，质量更高（"If I want to do actual research or AI assisted web searching I have Claude or ChatGPT do it. The results are so much higher quality"） - 评论13建议白名单可信来源（如Wikipedia、Reddit、arXiv）进行搜索（"I'd rather... whitelist wikipedia, reddit, arxiv... than include everything"）
总结：评论普遍担忧AI生成内容污染导致模型退化，批评Perplexity产品体验差且易受SEO操纵，同时质疑文章本身的质量和证据。部分评论建议转向其他AI工具或采用白名单策略。