AI「垃圾書」正在攻佔暢銷榜？a16z：含 AI 文字書籍已吃下近 40% 銷量
生成式 AI 對內容產業的衝擊，可能正在從網路文章、圖片與影片，進一步蔓延至傳統出版市場。
創投 a16z 近日以相當直接的「Bookslop」形容正在快速湧入 Amazon 自助出版市場的 AI 生成書籍。
更值得注意的是，這些作品並不只是大量製造卻乏人問津：含有可偵測 AI 生成文字的書籍，如今已占研究樣本觀察銷量約 40%。
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研究 1.4 萬本 Amazon 自出版小說，AI 書已形成實際市場
a16z 引用的是一篇 7 月公布、題為〈Generative AI floods and dilutes the market for books〉的研究。
研究團隊來自 Stony Brook、Columbia、Michigan 與 MIT Initiative on the Digital Economy，分析 14,419 本 2023 至 2026 年間在 Amazon 銷售的自出版類型小說，並將全文 AI 偵測結果與截至 2026 年 6 月的每日銷售資料結合。
研究將 AI 生成內容占全文超過 25% 的作品視為含有「大量 AI 文字」。
結果顯示，雖然這類書籍平均銷售表現仍不如未偵測出 AI 文字的作品，但它們已經不是可以忽略的邊緣市場。
a16z 整理數據指出，目前只要包含一定程度可偵測 AI 文字的作品，合計已占觀察銷量約 40%。
而大量使用 AI 文字的作品，在所有研究類型的 Top 25 暢銷書中都至少占有 10%，其中科幻／冒險／反烏托邦類更接近 40%。
這表示真的有人付錢購買 AI 寫的書，這顯然不是每個人都可以接受，紐約時報一篇觀點 <I’m Begging You: Never Write With A.I.> 日前才在網路上引起討論，甚至有人認為用 AI 文字充當自己意見是一種欺騙行為。
AI 把出版變成規模遊戲，一本不紅就再生十本
真正改變出版市場的可能不是 AI 一本書能寫得多好，而是它能把一本書的生產成本壓到多低。
研究發現，2023 年以來，樣本中有實際銷量的書籍數量增加約 19.2 倍，但季度營收只成長約 8.9 倍。
a16z 從整體目錄規模觀察，則形容書籍總量已接近增加 40 倍，遠遠超過營收約 9 倍的增幅。
這代表 AI 沒有讓出版市場的需求同步暴增，而是讓供給端先爆炸了。
過去一名作者可能花數個月甚至數年完成一本小說，因此必須盡可能提高每本作品成功的機率。
生成式 AI 卻讓另一種商業模式成為可能：不必確保每一本都是好書，只要把成本壓得夠低，就能大量出版，再讓市場替作者挑出少數成功作品。
a16z 將這種策略形容為「volume approach」。AI 作品的命中率雖然較低，但只要射門次數足夠多，最終仍可能找到願意付費的讀者。
40 倍書籍搶 9 倍營收，人類作者真正面對的是「稀釋」
這也是論文標題使用「floods and dilutes」而不是單純「AI writes books」的原因。
AI 最直接的影響不是瞬間寫出比人類更好的小說，而是用近乎零邊際成本大量增加競爭者，稀釋原本有限的讀者注意力與收入。
研究發現，在 AI 書籍滲透程度越高的類型中，沒有偵測到 AI 文字的作品失去的市場份額也越明顯；尤其在 Kindle Unlimited 滲透率較高的市場，這種現象更加突出。
因此即使人類作品平均而言仍然更會賺錢，也不代表人類作者不受影響。
假設過去市場只有 1,000 本書爭奪讀者，現在 AI 將供給增加到數萬本，即使其中大部分作品品質平庸，只要平台推薦、搜尋結果與排行榜位置都是有限資源，就足以降低其他作者被讀者發現的機率。
這其實更像 SEO 網站曾經遭遇的內容農場問題：競爭的單位從「誰寫得最好」，逐漸增加了一個「誰能產得最多」的維度。
AI 正把洗稿模式帶進出版業
AI 抄襲在網路媒體圈其實早已有所耳聞，鏈新聞自己就曾遭遇相當惡劣的抄襲案例。
對方並非單純引用相同消息或重新編譯同一份資料，而是在鏈新聞刊出報導約一小時後，發布一篇整體敘事脈絡、知識點選擇、引用資料與案例安排幾乎一模一樣的文章。
當時鏈新聞先以 Polymarket 在 2024 年美國大選創下 36.8 億美元交易量切入，接著特別解釋預測市場的結算規則，再延伸補充台灣《選罷法》與高等檢察署立場，最後加入《2026 年金融預測市場公共誠信法》以及 MrBeast 員工等內線交易案例。
這些都不是撰寫該則新聞必然會選擇的素材，但另一篇晚了一小時發布的文章，不只選了幾乎相同的資料，甚至連論述順序都高度一致。
如果只是兩家媒體同時編譯一則外媒消息，撞題很正常；但從「36.8 億美元 → 結算規則 → 選罷法與高檢署 → 美國法案 → MrBeast 內線交易案例」一路撞到文章尾端，就已經不是單純撞題，而是連原作者搜尋資料、挑選案例與組織文章的研究成果都一起搬走。
這甚至呈現出「AI 抄襲後沒有經過人類充分修飾」的痕跡：文字可以全部換掉，文章骨架卻幾乎原封不動。
過去這種「換字不換腦」的內容套利，主要出現在網路媒體、SEO 內容農場。如今相同問題正在走向出版業，AI Slop 真正令人擔憂的恐怕不只是品質低落，而是抄襲本身也開始具備工業化、規模化的能力。
更敏感的問題：賣得好的 AI 書，與既有作品相似
研究還發現另一項可能牽涉版權爭議的現象。
研究人員比較暢銷作品與既有書籍之間的語言重疊程度後發現，在大量包含 AI 文字的暢銷書中，與既有作品使用較具辨識度語言的重疊程度，會隨營收提高而增加。
這項發現並不等同證明 AI 書籍「抄襲」特定作品，但可能讓生成式 AI 與出版業目前正在進行的著作權爭議更加複雜。
因為美國合理使用（Fair Use）判斷的重要因素之一，就是使用行為是否影響原著作的潛在市場。
如果 AI 不只是拿書訓練模型，而是能以極低成本生成大量競爭作品，甚至開始實際搶走排行榜位置與收入，「AI 作品是否對原作者形成市場替代」就不再只是理論問題。研究作者也明確指出，其結果與合理使用爭議中的市場影響判斷直接相關。
風險提示
加密貨幣投資具有高度風險，其價格可能波動劇烈，您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。
