当AI开始熬鸡汤，我们喝下的，是代码还是解药？

最近刷到不少“AI生成的人生箴言”，金句频出，排版精美，情绪饱满，朋友转发给我一条，附言：“你看，说得多好，简直戳心窝子。”我点开，句子确实漂亮，结构工整，比喻恰当，挑不出毛病，可盯着看了半晌，心里却泛起一种奇怪的隔阂感——就像面对一杯色泽诱人、香气标准、但总觉少了点烟火气的“料理包鸡汤”。

这让我想起早些年，流行过一阵“鸡汤文生成器”，输入关键词，自动产出励志段落，但那时的产物，多少带点机械的拼贴感，一眼能识破，如今不同了，大语言模型经过海量文本——尤其是网络上无穷无尽的博客、散文、社交媒体感悟——的深度训练，已经深谙“人类情感表达”的套路，它能精准抓取那些最能引起共鸣的词汇：“逆光飞翔”、“温柔坚定”、“时间会给你答案”；它能巧妙组合排比、比喻、反问等修辞手法；它甚至能模仿某种“历经沧桑后的淡然”或“热血澎湃的鼓励”语气。

我们看到了井喷式的AI鸡汤，从社交媒体短句，到长篇的慰藉文章，再到量身定制的“每日暖心话”，效率奇高，永不枯竭，永远“正确”，永远不会情绪失控，它成了不少内容创作者的“灵感加速器”，也成了许多疲惫灵魂的“速效安慰剂”。

但这碗汤,味道到底对不对？

我尝试让模型写一段“关于挫折的感悟”，它立刻给出：“挫折不是终点，而是你人生故事中一个转折的逗号，它让你暂停，是为了让你更清晰地听见内心的声音，那些裂痕，终将成为光照进来的地方。” 完美，对吧？几乎可以原封不动地印在畅销书封面或手机壁纸上。

可仔细咂摸，问题就在于这种“完美”，它太综合、太均衡、太“安全”了，它融合了无数人对挫折的标准化描述，取了一个情感最大公约数，剔除了所有可能引发不适的毛刺、偏激、或者真正个人化的、笨拙的体验，真正的挫折感，往往是混乱的、带着怨气的、逻辑不通的、甚至有点丑陋的，人类写“我熬过去了”，背后可能藏着无数个想放弃的深夜、几次不体面的崩溃、几句说不出口的脏话，而AI的“熬过去”，是一个平滑的、从A点到B点的逻辑推导，缺少了血肉模糊的挣扎过程里，那股独特的、不完美的生命力。

这引出了一个更深的问题：当我们阅读、转发、甚至依赖这些AI鸡汤来获得慰藉时，我们在消费什么？我们可能只是在消费一种“被理解的感觉”，而非真正的理解，AI并不理解情感，它识别的是情感的模式和与之关联的高频词汇，它提供的是情感代餐，便捷，管饱，但营养结构单一，长期食用，我们的情感味蕾会不会变得迟钝？会不会下意识地期待，所有复杂的人生况味，都应该被包装成如此工整、正向、易于消化的语言产品？

更值得玩味的是，训练这些模型的“食材”——那海量的互联网文本，本身就已经是一个经过无数次传播、打磨、同质化的人类集体表达，AI从中学习，再反馈给我们，形成了一个循环，我们会不会最终被困在一个由过去流行情感表达所构成的“回音室”里，不断重复、稀释、消费着相似的情感套路，而失去了创造全新、真实、粗粝表达的能力？

我不是要全盘否定这玩意儿，它有它的用处，我们需要的就是一句快速、得体、不费力的安慰，AI能完美胜任，对于内容生产者，它也是个不错的思维跳板或修辞库，但关键在于，我们得清醒地知道,我们在喝什么。

下次再看到一句让你心头一颤的“AI箴言”，不妨停一停，可以欣赏它的精巧，但别轻易把它当成解药，真正的理解和共鸣，往往来自另一个活生生的人，那些结结巴巴的倾诉、词不达意的安慰、带着个人历史疤痕的笨拙比喻，生活的汤，终究得自己用经历去熬，里头有火候的忽大忽小，有手忙脚乱多放的盐，也有偶然成就的惊喜鲜甜，这些，是任何模型,都无法从数据中蒸馏出来的味道。

说到底，AI写的鸡汤，像一面擦得锃亮的镜子，映照出我们集体渴望被安慰的模样，但镜子里的，终究不是有温度的肉身，喝汤之前，或许我们该先问问自己：我需要的究竟是一面镜子,还是一个拥抱？

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