AI可以用毫无意义的内容填满互联网，速度超过任何人的消化能力。那就是脑腐。停止吞食它，也停止制造它。
作者：萨姆·伊林沃思博士（Dr Sam Illingworth） 2026年7月10日
脑腐是一种产品。有人设计了这个信息流，为它提供资金，然后盯着仪表盘看它把你吸住了多久。
在这篇文章里，我将：
- 说清楚脑腐和AI劣质内容究竟是什么，以及什么不是。
- 展示当一家公司建起一条纯粹由劣质内容构成的信息流、并在背后投入真金白银时发生了什么。
- 给你五种方法，用来识别脑腐、拒绝它，以及停止亲手制造它。
你可能已经在用这个词了，或者你的孩子在用。它起源于网络文化，带着一种自我调侃的意味，是我们用来称呼那些荒诞内容的名字——我们半爱着它，同时又感觉它在慢慢软化我们的注意力。2024年，牛津词典将它评为年度词汇，一年内使用量增长了230%。
这台机器改变了这个词所指向的对象。以前，世界上能生产的“轻量级”内容是有上限的，因为得有人来制作。那个上限消失了。现在，这些东西的生产速度和你吞食的速度一样快，出自一个永不疲倦、永不枯竭的东西之手。
AI劣质内容究竟是什么
当人们抱怨AI写作时，他们指向的是表层现象：那些均衡的句子、排比三句式、破折号。这些都不是问题所在。它们是好的技巧，几百年来写作者一直在用，因为它们管用。机器复制它们，理由完全一样。
劣质内容藏在技巧之下。它是没有意图、没有深度、没有目的的内容。没有人需要说它。没有人选择说它。它被制造出来，只是因为制造它是可能的——为了填充一个槽位、喂饱一条信息流。一个句子可以结构完美，却依然是垃圾，如果其中没有任何东西是被真正想说的。
劣质内容比AI更古老，脑腐也是。劣质内容是个更宽泛的概念：毫无存在理由的填充物，从垃圾邮件到内容农场，再到第五篇几乎一模一样的清单文。它和"有槽位需要填充"一样，已经存在了许久。脑腐是劣质内容的一种——那种在你刷屏时侵蚀你注意力的那种——而它在机器出现之前也早已存在。电视白天的填充节目，以及社交媒体上的无休止滚动浏览，在任何模型能做这件事之前就已经在干这个活了。
AI的贡献是规模。它移除了以往唯一能遏制劣质内容的东西——人类制作它所需的努力——于是供给爆炸了。AI劣质内容，是任何人力驱动的内容农场都无法企及的量级的劣质内容。AI脑腐，是这种量级对准你注意力的那一刀。
所以，对机器生产的任何东西，以及你用它做出的任何东西，都有一个简单的问题需要问：
这东西有必要存在吗？
这就是我们正在滑入的循环：只为存在而存在的内容，由机器制造来填满信息流，被只为刷屏而刷屏的人消费。我们正逐渐沦为机器的容器，而机器服务于算法，算法服务于需要我们不断滑动的公司。脑腐就是填满这个循环的东西。
AI劣质内容的三个标记
劣质内容有三个标记。我从今年早些时候发表的一篇论文《为什么劣质内容重要》中借用了这三点：
表面能力。它看起来对。打光很好，句子流畅，语气自信。但内里空洞。
不对称的付出。它花了几秒钟制作，却要花几分钟去看。成本从制作者身上转移到了你身上。
可量产性。这不是唯一一个。它背后还有一千个，那一千个背后还有一千个。
这篇论文的研究者确实论证了劣质内容的某种功能：人们对内容的需求超过人类所能制作的量，劣质内容是供给侧的答案，其中一些甚至有种粗糙的魅力。问题在于第三个标记，以及被建立起来去利用它的东西。
一个被刻意搭建的信息流
2025年底，OpenAI将Sora作为独立应用发布：一个你可以像刷其他平台一样刷的AI生成视频信息流。Meta几乎在同一时间发布了自己的版本Vibes。这些都是有员工、有资金投入、以信息流为核心的产品。
然后数据回来了。据报道，Sora每天运营成本约100万美元，而它整个生命周期内的应用内购买总额约为210万美元。下载量在几个月内腰斩，活跃用户从接近100万跌至不足一半。2026年4月，OpenAI关闭了这款应用。
人们被展示了无尽的AI视频信息流，这条信息流被精心构建并资金充裕，目的是留住他们——而他们中的很多人离开了。有人出于无聊。有人跑去了同样空洞的其他信息流。一条全部由机器生成内容构成的信息流，由地球上资金最雄厚的公司之一构建、专门为了让人不停刷屏，却无法留住人们持续刷屏。它的吸引力比销售它的人所期望的要弱得多。
你也在制造它
信息流只是这件事的一半。你也在每天制造脑腐，大多数时候并非出于本意。
每当你让工具帮你草拟一条你本不需要写的帖子，帮你总结一份你根本不会去读的报告，或者为了按时喂饱算法而生成一条配图文字，你就在给这座山堆上一粒沙。这大多数不是懒惰，而是Sora曾经提出的那种无摩擦的邀请，出现在了你自己的工作日里。机器可以产出这个，那为什么不让它来？
善用AI是反方向的运作方式。把那些苦差事交给它：标签页跳来跳去、数据清洗、无聊的格式整理、SEO审核。把那些承载着意图、深度和目的的部分留给自己。留住"这件事是否应该存在"的决定，留住只有你才拥有的知识，留住"这个结果到底好不好"的判断力。让它展示推理过程，这样你能看到它在哪里猜测了。加入它所不知道的东西。只有当它配得上你的名字时，才在上面署名。
抵制这一切比听起来更容易。它只是一个问题，在工具提议替你做某件事的那个时刻问出来：
这东西有必要存在吗？
大多数时候，诚实地回答这个问题，结果是让这座山变小，而不是变大。
识别和阻止脑腐的五种方法
追问它为什么需要存在。在你看它或制造它之前，先问它是为了什么。如果唯一诚实的答案是"填满信息流"或"让你继续刷屏"，就关掉这个标签页，或者扔掉这份草稿。这一个问题，能在它出现之前阻止大多数脑腐——无论是出现在你的信息流里，还是出现在你自己手上。
运行三个标记测试。表面能力、不对称付出、可量产性。三个都符合，你面对的就是劣质内容。这是个五秒钟的测试，对任何吸住你的东西都可以运行一遍。
追踪激励机制。问问当你不停滑屏时谁获益，当你发出你即将发出的那条内容时谁获益。信息流服务于算法，算法服务于公司，而没有任何一方是靠"你的那个晚上过得值不值"来获得报酬的。
把苦差事交给AI，把判断力留给自己。让它做扫描、排序、第一稿修改。让它展示推理过程，对照你已知的东西检验它，只对真正需要做的事点头确认。这样用，工具为你节省时间，而不是日后来向你索要时间。
做得更少，意义更多。你不必填满每一个槽位。一件需要被做出来的事，比十件不需要的事更有价值。当你有话要说时才发，没有时就让信息流保持饥饿。
如果这五点值得保留，把它们传给一个信息流需要它们的人。
Sora是"慢AI"论点的一个小而清晰的证明（知道什么时候用AI，什么时候别用）。AI内容廉价、快速、无尽，而在Sora身上，我们得以亲眼看着一个纯机器内容的信息流走向失败。很多人关掉了它，出于各种原因的组合，而那条纯机器信息流留不住他们。同样的选择每天都摆在你手中——在你滑动什么，以及在你制造什么这两件事上。
慢下来。
本文编译自 Substack，原文作者 Dr Sam Illingworth
https://theslowai.substack.com/p/you-are-making-ai-brainrot
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