一、你刷到的"熱門"可能是別人花錢請的群演

2026年4月，Justin Bieber賈斯汀·比伯在 Coachella 音樂節連演了兩個周末。

他不需要營銷。Bieber 是流行音樂史上播放量最高的藝人之一，Instagram 上有2.87億粉絲。Coachella 是全球僅次于超級碗的第二大舞臺。這種級別的曝光，理論上自己就能制造注意力。

然后有人發現，在 Bieber 演出的同一時間，幾個 Discord 私密社群里正在發布付費任務：把他在 Coachella 的表演剪成短視頻，發到 TikTok 和 Instagram 上。每千次播放給剪輯者1美元。任務公告用全大寫字母寫著："THIS IS SO VIRAL GO GO GO GO。"

第二周演出時，同樣的社群又發了一輪。

結果很快出來了。Bieber 那首《Daisies》的現場視頻在 Coachella 官方 YouTube 頻道上拿到了2100萬次播放，是其他同場視頻的兩倍。他整個曲庫隨后一周被播放了6.64億次，較前一周暴漲171%。一首2012年的老歌《Beauty and a Beat》重新登上了 Billboard 全球榜第一名。

誰付的錢？不知道。Bieber 的團隊對所有媒體的詢問都沒有回復。

但事實是清楚的：在全世界最不缺關注的藝人的演出現場，有人付錢制造了更多的"關注"。這些付費切片和真實粉絲的自發傳播混在一起。算法分不清，記者分不清，你我也分不清。

這件事指向一個更大的問題：如果連 Justin Bieber 都在灌水，你每天在手機里刷到的內容，還有多少是真的？

最近看到一篇《紐約》雜志的長篇調查，從"clippings"（切片營銷）這個地下行業切入，揭示了社交媒體上的公共意見正在被同一套機器同時生產、測量和操縱。而在另外一個方向，AI 正在把人類分成兩種：用 AI 來思考的"作者"，和被 AI 替代思考的"角色"。

這二者相向而行，疊在一起，可以很清晰地看到：內容生態正在加速裂成兩層。上層是少數人創造和消費的真實信息，在算法和廣告觸及不到的私域和付費圈層中流通。下層是喂給絕大多數人的工業級噪音，偽裝成新聞、流行、趨勢和公共共識的樣子。

而這種分層看似是流動的，其實它比階層固化還可怕。下面，我們從最底下那層開始講。

二、切片工廠：當"制造熱門"變成一份可外包的低成本生意

先介紹一個人。

Joe Lim，29歲，住在舊金山。三年前他創辦了一家叫 Floodify 的公司。名字很直白，flood 就是"灌水"。

這家公司在最高峰時運營著6.5萬個虛假社交媒體賬號。每天，這些賬號在 TikTok、Instagram、YouTube 和 X 上發布約5萬條視頻。表面上，它們和普通用戶發的內容沒有區別：一個粉絲號發一段演唱會片段，一個梗圖號配一首新歌做背景，一個影迷號把恐怖片預告最嚇人的20秒剪成循環播放。

這些視頻有兩個共同點：第一，內容全是"剪"出來的，不是原創；第二，發布它們的賬號背后沒有人。或者說，有人，但那個人的身份是付費買斷的偽裝。

這個行業叫 clipping，中文里有一個更直觀的叫法：切片。操作流程是這樣的：一家唱片公司、一家電影公司或一個明星經紀團隊找到切片代理商，把需要推廣的素材交過去。代理商在私密社群里發布任務（這些社群通常藏在 Discord 或 Whop 上），告訴剪輯者：把素材剪成適合短視頻平臺的片段，投放到 TikTok 和 Instagram。每千次播放1到2美元。

剪輯者自己承擔風險。一條視頻如果沒起量，一分錢拿不到。但如果有一條爆了，他可能一次性賺到幾千甚至上萬美元。一家切片代理商的創始人告訴《紐約》雜志，他們最頂尖的剪輯者累計收入超過了六位數美元。

對客戶來說，這是人類歷史上最便宜的廣告。一家叫 Spade Clipping 的代理商聯合創始人透露，最近有一個客戶花了不到1萬美元，換來將近1億次播放。作為對比：一塊戶外廣告牌的 CPM（每千次曝光成本）大約是10美元，一段電視廣告的 CPM 可以到30美元以上。一條標注了"Sponsored"的 TikTok 官方廣告，CPM 可能是切片廣告的十倍。切片內容沒有這個標簽，觀眾以為自己在看"普通人發的東西"。

Joe Lim 對自己在這個生態里的位置有一個清醒的判斷。他說："你在網上看到的90%的內容，都是偽裝成普通內容的廣告。"

90%能不能獨立驗證，不好說。但這句判斷最值得注意的地方不是數字本身。說這話的人不是評論家、不是學者、不是監管者。他是這個行業里的從業者。當一個每天發布5萬條偽裝廣告的人說"90%的內容都是偽裝廣告"，他不是在批判。他在描述自己的日常。

這種操作在中文互聯網上有完全對應的生態。抖音上的影視剪輯號、直播切片號、帶貨切片號，本質上是同一套邏輯。一個主播播了三個小時，切片團隊把它切成幾十條30秒的視頻，分發到幾百個賬號上。你刷到的時候不會覺得是廣告，它看起來就是一段"好玩的直播片段"。算法看到互動上漲，繼續推給更多人。

中國的切片生態甚至進化出了更精細的分工：專門做"情緒切片"的（只剪主播吵架、哭、爆金句的片段），專門做"沖突切片"的（只剪主播和連麥對象互懟的），專門做"反轉切片"的（只剪一個事件前后對比最強烈的幾十秒）。每一種切片都瞄準一種特定的算法信號：憤怒、驚訝、感動、好奇。平臺就是按這些信號來分配流量的。

很多人可能會想：切片也沒那么壞。一個歌手的歌被更多人聽到了，一部電影的預告片被更多人看到了，有什么問題？一個創作者的作品本身是好的，只是沒被發現，切片讓它被發現了，這不是好事嗎？

這個問題的答案，藏在第二層操作里。

三、敘事操控：你看到的"評論區的共識"也是被做出來的

切片的作用是讓你"看到"。但"看到"一條視頻，和"接受視頻傳遞的判斷"，是兩件事。第二件事叫敘事操控。

Chaotic Good Projects 是一家數字音樂推廣公司。今年3月，它的兩位聯合創始人在 South by Southwest 大會的一個公開對談里，用很輕松的語氣描述了自己的工作方式。

聯合創始人 Jesse Coren 說，他們在"敘事端"做的是"控制話語"。他舉了一個例子：如果一個藝人在《周六夜現場》（SNL，美國最老牌的深夜綜藝節目，已有50年歷史）表演了，那么"在 SNL 播出后的凌晨那幾分鐘，你就應該在社交媒體上發一百條帖子說：這是今年最好的表演"。

他的邏輯是：多數人沒有時間聽完一整張專輯、看完一整場演出。他們會先看標題、看評論、看轉發，看那些"和自己相似的人"怎么說，然后把這些信號當成自己的初始判斷。既然人們已經把判斷外包給了"人群"，為什么不先制造一個"人群"？

Coren 的原話是："大多數人看到一個視頻，或者看到一張新專輯的討論時，他們看到的第一條評論，就成了他們自己的觀點，即使他們根本沒聽過那張專輯。"

這句話的重點是，它不是在說算法怎么操控人。它說的是人怎么利用人的本性來操控人。利用的東西比代碼漏洞更基礎：一種心理事實。

當信息量大到超過一個人的處理能力時，他會把判斷外包給社會信號。誰先占據了這些信號的發射位置，誰就占據了這個人認知的入口。

Chaotic Good 后來答應接受《紐約》雜志采訪，然后在約定時間前五分鐘取消了電話，改成了郵件問答。在郵件里，他們收回了大部分之前說的話："那只是一個假設性例子"，"敘事活動主要是數字公關策略咨詢"。

往哪個方向信？舞臺上說的和郵件里寫的，到底哪一次是"策略"？

更隱蔽也更和普通人利益相關的，是敘事操控已經擴展到的范圍。一家叫 Gudea 的 AI 行為情報公司（主要業務就是用 AI 追蹤社交媒體上的協同操縱行為）發現，同樣的技術正在被用來操縱股價、推廣護膚品、塑造 AI 話題輿論、攻擊競爭對手的品牌聲譽。

Gudea 的聯合創始人 Keith Presley 說，他們現在的很多客戶是大型企業，這些企業雇 Gudea 的目標是防守：防范競爭對手對自己做的敘事操控。這場攻防戰已經是所有人對所有人的了。

Presley 舉了一個例子。2026年2月超級碗中場秀之前，圍繞 Bad Bunny（當今全球最火的拉丁音樂藝人）的爭議在社交媒體上爆發了。保守派評論員批評 NFL 選了一個西班牙語藝人，進步派回擊。Gudea 分析了370萬條相關帖子，發現參與討論的賬號中，不到4%的賬號產出了超過四分之一的全部內容。兩邊的對立敘事在發布量、發布時間分布上高度鏡像，像一個模子刻出來的。

誰在為這件事付錢？Gudea 推測可能是國家行為者。但也有另一種可能：NFL 和 Bad Bunny 自己的團隊。

中場秀最大的資產就是"全民關注"，而爭議在注意力經濟里，是性價比最高的曝光形式。等這場對罵燒完，NFL 得到了整整一周的飽和報道，Bad Bunny 得到了連全球巨星花多少錢都未必能買到的關注度。兩邊都是贏家。

唯一輸的，是那些真情實感參與罵戰、以為自己在"表達立場"的普通用戶。他們的憤怒和時間，被人當成燃料燒了。

同樣的劇本在2025年 Sydney Sweeney（美國新生代演員，因《亢奮》走紅）的 American Eagle 廣告風波中也上演了。廣告語"Sydney Sweeney Has Great Jeans"被一些賬號解讀為種族優越的暗示，引發大規模反彈；另一批賬號則開始嘲諷這個反彈；然后特朗普在 Truth Social 上出來為 Sweeney 站臺。

一家叫 Cyabra 的假賬號檢測公司分析了7天的討論，發現參與評論的 TikTok 賬號中，15%是虛假賬號，但制造了絕大部分爭議內容。Cyabra 的 CEO Dan Brahmy 說："公眾反應不全是假的，但它被虛假活動放大了。"

在這次爭議中，American Eagle 的股價漲了10%，新增約4億美元市值。American Eagle 發了一條幾乎毫無意義的聲明（"好看的牛仔褲穿在誰身上都好看"），幾天后才姍姍來遲。

這種操作在中文互聯網上的變體，讀者應該不陌生。熱搜的買賣、評論區"風向管理"、同一條事件在同一時間被截然對立的兩個群體引用。這些現象已經不需要陰謀論來解釋。很多人默認這就是操作方式。

底線是清楚的：公共討論正在被工業化。你在評論區看到的"大家好像都這么想"，可能是幾個人付了錢的產品。

三、兩層分裂：從"誰能看到什么內容"到"誰在替誰思考"

看到到這里，我們可以很容易得到一個結論：互聯網上的流行、趨勢和共識，已經被制造、放大和模擬的機制滲透了。

但這件事如果只停在"很多人被騙了"，還不夠深。因為 AI 正在從另外一個方向殺入戰場。

AI 正在把人類分成兩種。一種是"作者"，用系統來思考。另一種是"角色"，被系統替代了思考。

以一個常見的生活場景為例。兩個孩子都在看屏幕。一個孩子手里是"無限的 iPad"：視頻、信息流、色彩鮮艷的推薦內容，經過精密的算法設計，除了索取她的注意力之外，什么都不要求。另一個孩子面前是一個 AI 導師：耐心、嚴格、需要她付出努力。它會問她"你是怎么想的"，以及"為什么這個答案比另一個更好"。

同樣都叫"AI 技術"。同樣都是矩形屏幕。但它們在往兩個相反的方向塑造人：一個訓練大腦保持被動，一個訓練大腦保持主動。

成年人也在經歷同一種分化。放射科醫生里有兩種：自己先讀片子再核對 AI 結論的，和直接看 AI 結論的。公民中也有兩種：讓 AI 用最強邏輯替自己最討厭的候選人辯護、然后自己來反駁的；和掃一眼 AI 總結、點頭、投票的。

從外部看，這兩類人很難區分。把判斷外包出去的人甚至可能看起來更優秀：更快、更流利、更多產。在這個推崇"效率"的時代，他們像是贏家。

但有一個后果嚴重的區別：從內部來看，某種東西正在被掏空，而他們自己會是最后一個察覺的人。

這把前兩節的討論推到了更深的層面。切片工廠和敘事操控，描述的是內容層面的分層：有人看到的是被設計過的噪音，有人看到的是經過篩選的真實信息。但"作者與角色"這層分化比這更根本。不是"你能接觸到什么內容"的問題，而是"你還有沒有能力自己判斷內容"的問題。

這兩層分層是互相強化的。

你每天看到的都是被制造出來的"流行"，你的判斷力就沒有鍛煉的場所。你不知道什么是真的，什么是假的，什么是半真半假的。你也不知道自己不知道。然后，當一個向你兜售判斷力的 AI 產品出現（"不用想了，我幫你想好了"），你就更容易接受它。"自己判斷"這件事太累了，而且你從來沒有真正練過。

這就進入了一個閉環：假內容讓你放棄判斷；AI 讓你養成外包判斷的習慣；你更分不清真假內容了；你更需要 AI 幫你判斷。這個閉環每轉一圈，你離"作者"就遠一步，離"角色"就近一步。

這個閉環有一個精確的名字，叫托克維爾式奇點。托克維爾（Alexis de Tocqueville，19世紀法國政治思想家，以對美國民主的經典研究聞名）曾提出一個概念叫"監護性權力"：一種不實行暴政，而是"壓制、削弱、熄滅并使人變得愚鈍"的權威。

在 AI 時代，越來越好的 AI 系統讓我們越來越依賴越來越好的 AI 系統。這個閉環不斷收緊，直到你再也沒有一個可以從外部審視它的立足點。

這里有三個問題值得經常問問自己。

第一，AI 是在延伸你的思考，還是在搶占你的思考？當 AI 在你的思考中成了"先發者"（先于你提出問題框架、草擬答案、讓你只能做選擇題），它就已經不是工具了。

第二，幫助什么時候變成了監護？一個父母替孩子做選擇，不是支配，是養育。但如果這種"替"一直不停、不接受質疑、不讓你成熟為對等的同伴，它就不再是幫助。它是用喂養的方式把你永遠留在一個需要被喂養的狀態里。

第三，便利是不是就是命運？電視機、糖、快餐、智能手機，大多數便利事物都在沒有遇到重大抵抗的情況下重塑了日常生活。AI 的反作用力，會不會也一樣？

這些問題沒有標準答案。但它們把鏡頭從"內容"身上移開，對準了我們自己。

四、矩陣已至：大多數人正在被一層設計過的信息層承包

馬斯克說過一句流傳很廣的話：未來只有特權階級才有能力斷網。因為絕大多數人靠網絡謀生、在網絡中社交、用網絡理解世界。他們沒法離開。而擁有資源的人，反而可以選擇斷開連接，選擇獨處，選擇不被打擾。

他說這句話的時候，很多人當段子聽。放在今天的語境里，已經是現實的速寫。

把切片生態和認知分層疊在一起看，浮現的是一幅完整的畫面：絕大多數人的手機里，裝著一個由幾家公司、幾千個代理商、幾十萬個剪輯者共同維護的"擬態世界"。這個世界里的流行歌曲、熱門話題、評論區共識、朋友圈刷屏，每一層都可能混入了付費制造的內容。

這些內容的設計目標優先服務于讓你停不下來；"讓你知道更多"不在設計指標里。讓你保持在一個"信息飽和但認知空白"的狀態里，高于讓你理解這個世界。

這種狀態是消費主義、政治動員和注意力經濟最理想的土壤。

這是一種新的社會分層機制。過去的分層靠財富、靠教育、靠社會關系網。這些東西至少是可見的：你知道誰有錢，你知道誰進了好學校。但在信息時代，分層正在轉移到一個更不可見的地方：你的信息環境。

兩個人站在同一個城市，用同一個價位的手機，刷同一個 App。但他們看到的是兩個世界。一個人看到的是被算法精準喂養的、被商業力量精心設計的、被無數假賬號反復強化的"共識流"。另一個人看到的是經過自己篩選的信源、經過交叉驗證的信息、經過獨立判斷得出的結論。

這兩個世界之間的差距，比貧富差距更難彌合。貧富差距至少可以量化：你有多少錢，我有多少錢，數字擺在那里。但信息環境的差距是不可見的。你根本不知道你不知道什么。你甚至不知道，自己被困在一個被設計過的信息層里。

我管它叫"信息喂養層"。

"信息喂養層"不是"信息繭房"的升級版。信息繭房描述的是"你只看到你想看的"：它至少還假設了一種用戶的主動性，你選擇了你的偏好，算法放大它。喂養層不需要你主動選擇任何東西。你只需要把拇指往上滑，剩下的事已經有人替你做好了。你看什么、信什么、傳播什么，不是你選的。它是那個系統被設計的結果。

你不是在"刷"信息。你是在被信息"過"。

這里有一個容易被忽略的殘酷細節：在這個系統里，最需要信息辨別力的人，恰恰是最沒有條件培養信息辨別力的人。一個每天工作12個小時的外賣騎手，沒有時間也沒有精力去"交叉驗證信源"。他在短暫的休息時間里刷到的每一條內容，都在利用他的疲憊。而那些既有時間也有資源培養辨別力的人，正在逐漸退出這個公域信息生態，進入私密的、付費的、需要某種認知門檻才能進入的信息圈層。

結果就是：知道怎么分辨真假的人，不玩這個游戲了；還在玩的人，不知道這個游戲在玩他們。

這已經不是一個"信息污染"的問題了。這是一個結構問題。系統需要噪音。噪音讓平臺有內容可以分發，讓廣告有地方可以投放，讓大多數用戶保持一種無害的、被動的、可被預測的消費者狀態。

五、個體創作者的困局：你跟六萬五千個假賬號競爭

如果你是做內容的（寫公眾號、做視頻、錄播客、畫畫、寫代碼做產品），只要你靠"把東西做出來然后讓人看到"來謀生，你現在就站在這個撕裂的生態里。

你花三天寫一篇文章，花兩周剪一個視頻，花半年寫一本書。然后你把它發到網上。

它出現在什么樣的環境里？在一個每天有5萬條切片視頻被6.5萬個假賬號灌進同一個平臺的環境里。在一個代理商可以用不到1萬美元換來1億次播放的環境里。在一個"熱度"和"質量"之間已經沒有任何確定關系、只有"誰付了錢"和"誰的東西撞上了算法的 G 點"的環境里。

你做的東西再好，又能怎樣？你的競爭對手不是另一個創作者，是一套工業化的偽裝系統。

平臺沒有動力改變這一點。TikTok、Instagram、小紅書、視頻號、YouTube 需要海量短視頻來填充用戶的信息流。切片內容為它們提供了免費的、無限的、隨時可更新的內容供給，還附帶真實的互動數據。

平臺偶爾會"整治"一下，關一批明顯違規的賬號。但底層激勵結構沒變：只要平臺靠注意力賣廣告賺錢，只要算法獎勵"短時間內的高互動密度"，假內容就天然比真內容有傳播優勢。

《紐約》雜志的記者分別問 TikTok、Instagram 和 YouTube 是否了解切片活動的規模、打算怎么處理。TikTok 說"當我們發現這類違規內容時，我們會移除"。Instagram 沒有直接回復，但最近宣布了一條新規：如果你的賬號主要分享別人創作的內容而你自己沒有做"有意義的編輯"，賬號就不會被推薦給不關注你的人。YouTube 回了一段標準的企業聲明。

第二天，記者在他一直監控的 Discord 服務器上看到了一條新的切片活動。推廣的內容是 Google I/O，YouTube 母公司自己的年度開發者大會。

記者沒有加任何評論。這個細節本身就是評論。

對個體創作者來說，這個困局沒有簡單的解法。你不可能和6.5萬個假賬號拼數量。你不可能和一個可以用1萬美元買到1億播放量的代理商拼預算。你不可能和一個"對立雙方可能是同一只手在付錢"的敘事操控系統拼傳播策略。

你唯一能拼的，只有一種東西：不可被偽造的真實性。

AI 可以生成一篇"看起來很對"的文章。一個切片團隊可以制造一個"看起來爆火"的視頻。但它們做不出一段有真實痛感的經歷，做不出只有真正做了十年某件事的人才能講出來的洞察，做不出一個人對另一個人說"我懂你的處境"時那種無法量化的信任。

這是創作者在新生態里唯一的、不可被復制的立足點。

但問題是，大多數平臺在設計上并不獎勵這種東西。深度需要時間才能被閱讀，信任需要時間才能被建立，真實需要時間才能被感知。而時間，是算法最不愿意等待的。

六、抵抗分層：幾條不太讓人舒服的出路

第一條：縮小你的信息入口，并且為信息付費。

這不是道德建議。這是一個冷血的工程判斷。如果你每天刷的信息是算法推給你的，這些信息的設計目標就是讓你"停不下來"而不是"知道更多"。這是兩種完全不同的產品目標。沒有人會給廣場上的噪音收門票，但有人會給安靜的書房收錢。

付費內容不一定比免費內容好。但免費內容生態里，生產者的生存壓力天然迫使他朝"流量最大化"的方向走。流量最大化的方向就是情緒最大化的方向，也就是噪音最大化的方向。

付費創造了一種不同的激勵機制：生產者對讀者負責，不是對算法負責。這兩條線索通往完全不同的內容質量。

第二條：不要在"分辨真假"上追求完美。追求"知道什么時候該懷疑"。

很多人在意識到信息環境被污染后的第一反應是：去驗證每一條看到的信息。這條路走不通。信息量太大，驗證成本太高，而且大部分信息不值得驗證。

更現實的策略是建立一種懷疑的直覺：當你看到一條讓你極端憤怒或極端興奮的內容時，把這種強烈的情緒本身當成一個信號。這個信號不是在說"這條消息一定是真的"。它在說："這條內容的設計目標，可能就是讓你產生這種情緒。"

Joe Lim 自己說過，當前這種社交媒體假熱度的生態"可能也就再持續三到五年，因為人們會逐漸不再相信自己在平臺上看到的任何東西"。但他不是在預言美好的未來。

他說的是，到時候操控不會消失，只會換戰場——從人類的信息流，轉移到 AI 代理層。"你會開始把內容分發到 AI 代理身上，然后讓 AI 來告訴人類該看什么、該信什么、該買什么。"

這才是真正的未來恐懼：不是你被假內容騙了，而是幫你判斷真假的那個 AI，本身已經被喂了被操控過的數據。而你選擇信它，因為"自己判斷太累了"。

第三條：對創作者來說，策略不是"做更大"，是"做更深"。

在一個被機器和資本碾壓的內容生態里，你能犯的最大的錯誤就是用對手的游戲規則去跟它競爭。你不可能在"播放量"、"互動數"、"日更頻率"這些維度上贏過切片工廠。

但你可以在一個維度上完全碾壓它們：你是一個真實的人。你有真實的經歷、真實的困惑、真實的判斷。這些是六萬五千個假賬號永遠造不出來的。

這聽起來像是一句正確的廢話。但它實際上是一個極其冷靜的商業判斷：在一個假貨泛濫的市場里，真貨的溢價反而最高。只是這種溢價不會立刻反映在播放量上。它反映在信任的復利上：讀過你文章的人會回來，信任你的人會付錢，理解你價值的人會變成你的傳播節點。這些事發生得很慢，但一旦發生，機器就復制不了。

最后，這不是一篇勸你退網的文章。退網是一個只有特權階級才真正擁有的選項。絕大多數人還得靠網絡謀生、學習、社交、表達。退不了。

但退不了，不等于你只能被算法和切片工廠任意塑形。知道這場游戲是怎么玩的，本身就是一種權力。

當你下一次看到一個"全網都在討論"的話題時，當你刷到一條讓你暴怒或狂熱的評論時，當算法又推給你一個"你一定想看"的內容時，花兩秒鐘停下來，問自己一句：
“我是作者，還是別人作品中的一個角色？”【懂】

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