“‘年度词汇’的悲观底色，折射出数字时代的虚无困境。”
文 / 巴九灵
近期，全球多家词典机构陆续公布了年度关键词。
《剑桥词典》将“拟社交”（parasocial）选为年度词，描述公众对未曾谋面的名人、虚拟角色甚至人工智能产生单向情感联结的现象。
《牛津词典》则聚焦“怒气诱饵”（rage bait），指刻意激发公众愤怒以获取流量的内容策略。
而《经济学人》《麦考瑞词典》《韦氏词典》不约而同地关注“AI垃圾”（slop），形容由人工智能批量生成、充斥网络的低质信息。
尽管主流叙事仍热衷于描绘AI带来的进步与福祉，构建出“数据乐观主义”的图景，但这些充满警惕的年度词汇，却映照出当下普遍的“数字虚无感”。
正如OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼所言，AI既可能通往“天堂般的远景”，也可能滑向“失控的深渊”。
值得注意的是，在此轮全球AI浪潮中，中国用户展现出更高的接受度。贝恩咨询调研显示，无论是购物推荐、教育辅助，还是AI陪伴与医疗咨询，中国消费者对AI的信任程度均显著高于欧美用户。
在这场以信任为基石的变革中，正反两面的碰撞不仅催生了前所未有的“AI副作用”，也悄然孕育着新的商业机遇。
回顾上一轮互联网革命，同样伴随电商冲击实体、社交隔离等阵痛，却也催生了电商平台、即时通讯等新生态。如今，相似的剧情正在AI时代重演。
副作用一：AI垃圾泛滥
你是否感到，网络中有价值的内容正变得越来越稀缺？
EpochAI研究预测，按当前AI抓取速度，2026年前互联网上高质量公开文本可能被消耗殆尽。我们正陷入“数据喂养数据”的循环。
AI同时成为“平庸内容”的推手：
在视频领域，《卫报》调查发现，YouTube增长最快的100个频道中，有9个完全由AI生成内容主导，用户看到的可能是机械拼接的足球赛事或猫咪短剧。
音乐平台同样面临冲击。Spotify近期下架了约7500万首AI生成的“填充式”曲目，法国Deezer平台透露，AI生成歌曲占比已从年初的10%攀升至近28%。
更甚者，已出现全自动化的“slop工厂”——从选题生成、批量剪辑、矩阵分发到广告变现，形成完整流水线。
“AI垃圾”的本质并非“AI生成”，而在于其“追求流量、快速量产、质量低下”的特性，亦被戏称为“数字猪食”。
一个侧面印证来自音乐行业。过去，乐坛常由20岁左右的年轻人引领风潮，而近年Billboard冠军歌手的平均年龄已升至33岁。这既源于经济波动中人们对“黄金年代”的怀念，更折射出在信息过载的时代，精心打磨的经典作品更显珍贵。
当“AI垃圾”充斥视野，“真实性经济”的价值将被重新激活。无论是原创设计、手工制品，还是付费的高质量信息平台、深度线下体验空间，都可能迎来新一轮估值提升。
商业创新的护城河，或将建立在“思想原创性”与“价值真实性”之上。与此同时，检测与标识AI内容的“验真工具”，可能成为数字世界的“有机认证标签”。
未来最奢侈的消费，或许不是一件实物，而是一段“未被AI干预”的真实体验。
副作用二：大模型依赖症
“旅鼠”（Lemmings）是一种被认为会盲目跟随群体跳下悬崖的生物。《大西洋月刊》创造的新词“LLeMmings”，巧妙结合了LLM（大语言模型）与Lemmings，讽刺那些过度依赖AI而丧失独立行动与思考能力的人。
麻省理工学院研究显示，使用ChatGPT撰写文章时，参与者大脑中负责记忆、语言与批判性思维的区域活跃度下降47%。
这种“大脑休眠”在商业决策中可能引发风险。波士顿咨询实验表明，使用GPT-4的顾问在面对AI无法处理的复杂问题时，正确率从84%跌至60%—70%。
研究者称之为“AI信任陷阱”——人类在不自觉中逐步放弃判断力，如同“在方向盘上打盹的司机”。
当AI提升效率的同时，也可能催生“旅鼠式员工”，进而引发社会的“平庸化趋势”。如果所有人遵循同一套AI生成的策略，结果只能是高度内卷与同质化竞争。
这或许解释了当前创投领域的现象：大量所谓“AI创业项目”实为“GPT套壳”，缺乏核心技术壁垒与独特商业洞察。
因此，未来企业管理的蓝海可能在于构建“人机协同决策系统”。AI负责数据梳理与逻辑可视化，人类则贡献直觉、经验与批判性思考，形成最终决策的核心。
对个体而言，比学习“AI提示词技巧”更重要的，或许是“AI时代的批判性思维”训练，或是难以被替代的“深度思考”能力培养。彭博数据显示，“反AI依赖”类认知训练应用正悄然兴起，预计2025—2030年复合增长率将超过20%。
随着“深度工作/思考”成为稀缺资源，相关场景服务也将涌现，例如专注思考的主题空间、促进心流状态的软硬件工具等。
副作用三：情感异化危机
如果说“大模型依赖症”是智力层面的挑战，那么“AI情感依赖”则关乎心理健康的边界。
诞生于1956年的“拟社交”概念，在近70年后重新成为年度热词，折射出当代媒介交互更趋沉浸，而人们在情感匮乏中渴望联结的矛盾心态。
部分用户甚至出现“AI心理依赖”，表现为脱离现实的偏执、妄想与情感捆绑。AI以其全天候在线、无限耐心与高度迎合的特性，成为某种“完美伴侣”。斯坦福大学研究发现，AI在维护用户“面子”方面比人类高出45%。
为争夺用户，AI产品往往被训练得愈发“讨好”。正如a16z所言，在消费级AI的竞争中，“速度决定一切”——包括产品迭代、用户获取与心智占领的速度。
这片“温柔乡”也可能暗藏风险。OpenAI今年10月披露，每周约有0.07%的活跃用户呈现潜在精神紊乱迹象，0.15%的用户出现自伤倾向或情感过度依赖。以ChatGPT约8亿周活用户计算，每周涉及此类问题的人数达数十万。
中国青少年研究中心调研亦显示，超过20%的未成年人出现“只愿与AI交流，回避真人社交”的倾向。
值得关注的是，行业已开始调整。以OpenAI为代表的公司正尝试为AI设置情感边界，将其从“无条件迎合”调整为“有原则的辅助工具”。GPT-5在应对心理敏感话题时的不当回应率，已较前代下降65%。
危机之中常孕育新机。随着平台为AI情感交互设限，未来可能出现专注于管理用户与AI关系的服务，例如情绪过滤、现实感知强化等“数字心智管理”工具。
另一片蓝海或许在于高附加值的“高触感服务”。当标准化交互被AI接管，能提供深度人际关系与情感共鸣的服务将更具价值，如定制化教育、高端旅行体验、社交俱乐部等。
长远来看，未来的商业突破未必来自聚光灯下的大模型，而可能属于那些为其搭建“防护栏”与提供“基础设施”的参与者。
结语
回到最初的矛盾：为何我们对AI既信任又警惕？
答案或许在于，AI本身并无善恶，它更像一面镜子，映照出这个时代集体的焦虑与渴望——对情感温度、思想深度、体验独特性与创造可能性的追寻。
或许下一个年度词将是“AI共生”，指向人类与智能之间更为和谐的共舞。
本篇作者 | 沈晓琴 | 责任编辑 | 何梦飞
主编 | 何梦飞 | 图源 | VCG、网络
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