AI搜索若缺乏新的質量信號和收入模式，可能毀掉網絡
哈佛商學院教授Alex Chan的研究指出，AI搜索正在破壞內容出版商的流量和收入，導致開放網絡可能崩潰。他提出的經濟模型顯示，AI回答系統不僅減少點擊量，還剝奪了出版商積累信號的機會，如訂閲者、重複讀者、反向鏈接等。Chan主張不應簡單地要求賠償或禁止AI回答，而應轉向關注新的注意力點，並通過來源認證、多樣性價格、探索性信用等方式重建生態系統。
AI搜索正在重新定義用户獲取信息的方式，但這一變革可能以犧牲開放網絡為代價。哈佛商學院助理教授Alex Chan在題為《AI與萬維網的崩潰》的論文中，通過經濟模型預測，AI生成答案正在削弱內容出版商的生存基礎。傳統網絡依賴一種隱式契約：出版商生產內容，搜索和社交網絡將用户引導至這些內容，訪問產生收入，同時用户的點擊、訂閲等行為為系統提供質量信號。然而，生成式AI改變了這一模式：AI回答可以直接使用出版商的內容，卻將用户留在自己的界面中，導致網站失去訪問量、收入以及重要的信號反饋。
這一現象已得到實證支持。印度商學院助理教授Saharsh Agarwal和卡內基梅隆大學副教授Ananya Sen的實地實驗顯示，Google AI概覽功能使外部有機點擊減少39.8%，零點擊搜索（用户無需訪問網站即可獲得答案）增加34.5%，且並未改善用户體驗或參與質量。儘管Google CEO Sundar Pichai持相反觀點，但皮尤研究中心的數據也揭示了流量下降的趨勢。Chan的研究進一步指出，除了直接的收入損失，AI系統還剝奪了出版商積累“持久注意力資本”的機會，包括訂閲者、重複讀者、反向鏈接、書籤、聲譽和搜索權威。這些信號對於建立信任和內容質量至關重要。
Chan認為，簡單的“訪問替代版税”或禁止AI回答都是治標不治本。他提議將焦點轉向AI回答這一新的注意力聚合點，並設計來源認證、多樣性價格、探索性信用和信息審計等機制，以區分昂貴的人類創作與廉價的AI模仿。然而，區分AI生成內容與人類創作本身極具挑戰性，且利益相關者可能會抵制標籤化等威脅“垃圾內容套利”的措施。如果缺乏有效的質量信號和收入模式，AI搜索的普及可能導致成本高昂的人力信息生產無以為繼，最終使開放網絡陷入萎縮。