吃了不烧心：红果日活1.68亿的背后

或许「吃了不烧心」这类网络流行语，终有热度消退的一天。但AI对人类语言的影响，还远未结束。

「价格贵点没关系，吃了不烧心」、「宁可少赚钱，也不能坏了规矩」、「先把规矩定好，路才能越走越宽」……这些说法，你最近应该没少听到。

这些梗基本都出自红果的AI短剧。

如果你看过这些短剧，一定会对它们的剧情套路非常熟悉。

最典型的故事是这样的：在工地门口卖盒饭，主角卖十五块一份，坚持用大骨熬汤、新鲜后腿肉，宁可早起晚归少赚点，也要让工人吃饱吃好。

这时，必然会冒出一个贪心的徒弟或隔壁同行，推出九块九的套餐。主角冷脸劝说，干餐饮这行，食材是底线，规矩不能破，吃了才能不烧心。

同行当然不会听主角的，一边嘲笑主角死脑筋，一边大量使用劣质冷冻食材和添加剂。

正直的主角被排挤走，随后迎来高潮。几百号工人吃了九块九的盒饭后食物中毒，被送进医院，工地停工。黑心商家因涉嫌危害公共安全被抓入狱，主角临危受命带着真材实料救场，众人夹道欢迎。

这类短剧里，翻来覆去就是那么几句对仗工整、语调严肃的台词，比如「不怕亏钱吗？怕，更怕账算不清」、「抢得走铺子，抢不走人心」、「明天怎么办，先做」等等。

很多人会觉得，这和当年龙王歪嘴、女人你在玩火的短剧台词差不多，短剧出梗也不是第一次。

但我觉得这次完全不同。以前的短剧流行语虽然看起来尴尬，但还是人写的。而这一次的梗，却完全由AI生成。AI已经实实在在地影响了我们的语言。

01

过去互联网上所有的热门梗，从赵本山的小品，到「贾君鹏你妈喊你回家吃饭」，到「Are you OK」，到「V我50」等等，它们的底层逻辑是类似的。

它们大多来自人类在现实生活中的口误、抖机灵，或是一些戏剧性的巧合。在这个过程中，人类是绝对的造梗主体。

但「吃了不烧心」这套话术，完全不一样。它之所以显得魔性，带着强烈的AI味，正是因为大模型是一个没有肉身的存在。

大模型没有胃，自然体验不到胃酸反流的灼烧感，它根本不知道什么是烧心。

那这句台词怎么出现的呢？我猜就是，在输入提示词「餐饮做小吃」、「良心摊贩」等词汇后，算法在茫茫词库中，计算出了一个高概率的关联词，就是「烧心」。

大模型当然也没真的摆过小摊，只能根据剧情推演。因为缺乏现实感知，它生成的台词，就是从语料库中能找到的最伟光正和严肃的台词。

于是这些台词，配合着雷同的爽文剧情和AI画面，形成了一种奇妙的反差感。

我发现AI生成的文字，大多都有这类问题，往往用力过猛，把日常小事也用一些很大的词汇去描述。

而且这些句式，通常格式非常整齐，还很喜欢用排比句。

比如另一个由AI创造出的梗，豆包著名的「我将用最直白，最直接，最不绕弯子的方式告诉你」。

再者，或许是因为没有真实反馈，AI在动词使用上也是过犹不及的。

比如把规矩「立」住，比如稳稳「接」住，比如你到底「认」不认。

妈的，我怎么也开始排比了。

还有惜字如金，不知是不是因为省Token，我总感觉AI很喜欢说「断头话」，就是话只说一半。

所以才呈现出AI短剧里人均霸总的感觉。

总之，这些情况混在一起，形成了我们所谓的AI味。虽然读下来、听下来，逻辑上都没什么问题，但下意识还是觉得怪怪的。

02

这些梗之所以能走红，除了自带的魔性效果外，还因为背后站着一个超级流量收割机——红果短剧。

作为字节系的产品，红果基本延续了洋柿子小说的打法，用户看剧不花钱，平台主要靠广告变现。

用户刷得越久，平台赚得越多。所以对红果来说，最重要的不是某一部剧有多好，而是时时刻刻有下一部剧可看。

这个模式有多成功呢？现在红果的日活已经达到1.68亿，人均单日使用时长更是达到了惊人的125分钟。

爱优腾芒这些长视频巨头，苦苦经营了十几年，在用户时间的争夺上，却被一个诞生才三年的免费短剧软件秒杀了。

而免费模式带来的问题是，如果去拍真人短剧，即使再粗糙，总归需要请几十号人，花个三五十万成本。

更不用说随着观众需求提高、行业变卷，这些成本还要水涨船高。加上各种投流费用，最后算账，大部分还是亏的。

于是AI漫剧登场了。

它既不需要演员也不需要场地，从剧本、人物模型、场地到配音，全部都可以用大模型生成。一部AI漫剧的成本，可能只需要真人的五分之一乃至十分之一，制作周期也得到了极大压缩。

当然，并不是说AI漫剧就不会亏损，AI漫剧一样面临亏损情况。但因为成本足够低，商业模式就有了变化，短剧可以变成赌概率的游戏。

过去的逻辑是提高单部作品的成功率，所以前两年还能看到一些精品真人短剧，当然成本也更高。

但当成本足够低时，逻辑就成了如何降低单部的失败成本，以及制作更多作品来摊平成本和抢夺注意力。

结果就是，今年一季度，全网新上线的短剧大约12.8万部，其中AI漫剧和AI仿真人短剧就占了95%左右。到了7月，红果的热播榜前十名里，AI漫剧已经占据了七席。

老实说，在我的推荐页里，甚至已经刷不到真人了。

正是依靠庞大的出产量和重复的剧情，才让「吃了不烧心」这类魔性台词被反复强调，直到被记住。

03

接下来的话，是我个人对AI的看法，非常个人，大家选择性听。

我知道很多人肯定会说，「我从来不看」、「我不知道有什么好看的」。

包括我身边很多朋友，在刷短剧时也会不屑一顾，觉得满屏AI味，受不了，太假，让人反感。

但我总觉得，没有哪一代人是特殊的。人类作为一个物种，几十万年来在大脑构造和心理机制上，差别其实并不大。

所以过去发生的事情，今天和未来，往往也会发生。

很多人说自己反感AI味，但我觉得真相其实是，大家还没有习惯而已。

在整个人类文明史上，每当一种新的内容生成技术出现，旧时代的受众和精英，不出意外都会表现出一些嫌弃。

当戏剧舞台走向大荧幕、电影刚刚诞生时，传统的戏剧界精英同样对电影不屑一顾。

当录音技术和留声机普及、流行音乐开始大规模工业化生产时，在严肃古典乐的拥趸眼中，这些三分钟一首、反复吟唱副歌的流行小调，根本难登大雅之堂。

哪怕我们不去看那么遥远的历史，把时间拉近一点。

就在十多年前，智能手机和移动互联网爆发时，社会的主流舆论，包括各种文化学者们，还在报刊和电视上进行全民讨论：我们到底该不该使用网络语言？

然而仅仅过了十年，那些曾经被视为洪水猛兽的网络词语，早就进入了我们每个人的日常表达中，甚至连最严肃的官方媒体和教科书都在使用。

今天，还有几个人会闲着没事去探讨该不该禁止网络用语？这甚至算不上一个议题。

我们习惯了什么，什么就是自然。被一代人广泛使用的东西，它就会顺理成章地成为正统。

如果下一代孩子，在成长过程中，从手机和电脑里看到的，就是海量的AI视频，听到的就是AI生成的配音，习惯了这种排比对仗又短促密集的语言结构。

那么当这一代人在这种内容环境下长大以后，他们还会觉得AI味是违和的吗？到了那个时候，一部作品到底是人类写的还是机器写的，对他们来说还有区别吗？

过去两三年里，不管是科技巨头、大模型研发人员，还是AI的使用者们，都在尝试如何进行更好的反馈，如何让大模型有更多的人味，如何让AI去迁就人类几千年来形成的表达习惯。

我们总有一种根深蒂固的人类中心主义的傲慢，理所当然地认为，AI应该去学会适应人类。

那为什么不可能是反过来，我们在不知不觉中，去慢慢适应AI呢？

我们把控制模型的系统取名叫马具（Harness），但不要忘记了，马具不仅驯服了马，也重新塑造了骑马的人。

或许「吃了不烧心」这样的梗，总有热度过去的一天。但AI对人类语言的改变，远远还没有终结。