夜雨聆风
不是 ChatGPT 时代的新问题
2025 年 12 月，韦氏词典把 slop 选为年度词，定义一句话："数字时代低质量、特别是 AI 生成的内容"。
听起来像个反映当下的词。其实它已经迟到了七十二年。1953 年，英国数学家 Christopher Strachey - 著名作家 Lytton Strachey 的侄子 - 在曼彻斯特大学的电脑上写了人类第一封"AI 情书"：
Honey Dear。 我惺惺相惜的爱意，美妙地吸引着你饱含深情的热忱。你是我深爱的崇拜：我屏息以待的崇拜……笔下含情，M. U. C.
落款 M.U.C。 是 Manchester University Computer 的缩写，那台真空管机器一边在为图灵跑数学证明，一边在帮 Strachey 给整个校园贴满"机器情书"。Strachey 后来澄清，写这个程序不是为了 AI 革命，而是讽刺当时记者动不动就把电脑叫"思考机器"的崇拜风气 - 他说自己的程序"幼稚得近乎可笑"。
如今，朋友转来一封她刚收到的 AI 邮件，号称是某个英国小说家发来的：
Happy weekend, Elise! Quick bulldozer boost (spam-free!) your toy-truck kid spark + 28-book marathon inspire; let's swap suspense secrets 15 mins this week?
Strachey 的"惺惺相惜"和这封"bulldozer boost"，从真空管到 H100，从 KB 内存到 80GB HBM，参数从零到上万亿。但读起来同样不像人话。
这就是哈佛历史学家 Jill Lepore 上周在《纽约客》刊出的长稿《The Prehistory of A.I。 Slop》里抛出的最不舒服的问题：我们以为自己活在 AI 元年，其实活在 AI Slop 元年的第七十二季。
Plot Robot：1931 年的纸板转盘和"让一台机器替你写小说"
Lepore 的考古从一个小骗局开始。1931 年，美国剧作经纪人 Wycliffe A。 Hill 在《Modern Mechanics》杂志登广告兜售他发明的"Plot Robot"。广告语写得极有当代感：
"过去机器人只是机械装置，需要人类操作。现在出了一种机器人，它会思考，有某种灵魂，有创造性想象力，以及写一篇现代标准化短篇故事所需的其他全部素质…… 想成为成功作家，只需要买一台机器人，让它替你工作。"
听着像 2024 年某个 AI 写作工具的 PR 文案。
实际上呢？买回家发现 Plot Robot 是一个纸板做的数字转盘。Hill 在 1919 年的前作《Ten Million Photoplay Plots》里就鼓吹过同一个理论：所有故事不外乎 37 种基本剧情线，配上若干角色、情境、子情节的排列组合，就能产出"数学精确"的 10,494,360 种剧情可能。
把这套话术放到今天，几乎就是某些 AI 写作工具的卖点 - 「我们的模型基于 36 种叙事模板和 N 种人物原型，能为你生成无限故事」。一百年前的纸板转盘和今天的 transformer，背后的商业承诺完全相同：把写作降维成组合数学。
Hill 没骗过当时的认真作家，但骗到了一批想走捷径的人。Lepore 顺手补刀：「这种骗术从未消失。今天你还能买到 Writing Dice - 九颗骰子！上千种组合，从此告别空白页恐惧！」把"创意自动化"包装成新概念卖给你的人，他们的祖父辈早就在做同一件事了。
1953 年的"M.U.C。"情书：第一段真正的机器写作
骗子不算数，第一个真正用代码写作的，是 Christopher Strachey。
Strachey 在 1953 年的曼彻斯特大学。那台机器叫 Manchester Mark II，校园里都叫它 M.U.C. ( Manchester University Computer) 。同一台机器，图灵用它跑数学证明，Strachey 用它写情书。
Strachey 写了一段程序：拿一份"形容词、名词、副词、动词"的词表，按"My — （adj。) — (noun) — (adv.) — (verb) your — (adj.） — （noun）" 这种模板填空，然后随机抽词。这是 Mad Libs 游戏的祖师爷，比 Mad Libs 这个名字本身还早五年。（注：Mad Libs 是 1958 年问世的一款文字填空游戏，会提供一段留有若干空白的简短故事，并在每个空白处提示所需的词性如名词、动词、形容词等，玩家在不知道故事内容的情况下填入单词，最终组合出荒诞爆笑的句）
输出的"情书"长这样：
Honey Dear 我惺惺相惜的爱意，美妙地吸引着你饱含深情的热忱。 你是我深爱的崇拜：我屏息以待的崇拜。我饱含同情的依恋，怀抱着你急切的渴慕…… 笔下含情， M。 U. C.
Strachey 把打印出来的情书贴满整个校园，让女生收到署名"M.U.C。"的求爱信。
这件事有两层底色，一层比一层苦。
第一层：Strachey 当时有个不能公开的身份（这一点和他的导师图灵一样）。学者后来分析，Strachey 写"机器情书"是在拿求爱套话开玩笑 - 那些"我屏息的崇拜"本来就是社会逼出来的废话，机器随机生成的废话和人类真心写的废话，区别其实没那么大。
第二层：Strachey 自己说这个程序"幼稚得近乎可笑"，本意是讽刺当时报纸把电脑叫"思考机器"的崇拜风气。结果半个世纪后，他不得不接受历史给他的一个新身份：第一个 AI Slop 工程师。
Lepore 写到这里的时候，让人忍不住笑出声：「无可争辩地，情书本身就是黏黏糊糊的 slop。」
这话听着刻薄，但仔细想想 - 大学时代写过的那些情书，和 Strachey 1953 年那台机器写的，真的有那么不一样吗？
1962 年 Auto-Beatnik：「西兰花常常瞎眼」
如果说 Strachey 是 AI Slop 的鼻祖，那真正把这门"艺术"系统化的人，叫 R. M. Worthy。这位 Librascope 公司的工程师，1962 年在加州格兰岱尔的「Laboratory for Automata Research」里干活。
Librascope 是冷战时期的国防承包商 - 平时给美国海军做声呐和潜艇控制系统。Worthy 在那台真空管机 LGP-30 上做了一件比 Strachey 激进得多的事：他喂给机器 3500 个英文单词、128 个句法模板，让机器一小时输出五千首诗。
机器给出的产物包括：
Was Milo mewling thrilling radishes? So, our anchovies are sad but green.
（米罗在哀鸣激动的萝卜吗？ 我们的凤尾鱼悲伤而碧绿。)
"Broccoli is often blind" 西兰花常常瞎眼
"Communism is more porcelain than albino gold" 共产主义比白化金更瓷器
Worthy 给这玩意起了个绝妙的伪装名 - Auto-Beatnik，自动垮掉派。Beatnik 是 1950 年代美国"垮掉的一代"诗人圈，Kerouac《在路上》、Ginsberg《嚎叫》那帮人，写诗以晦涩、跳跃、反规则著称 - 所有看不懂的怪诗都可以塞进他们的旗号下面。这套伪装居然奏效了。伦敦《每日镜报》给了一句让所有人类诗人想砸键盘的评语：
「比大多数刊登在先锋杂志上的东西要好。」
《时代》《生活》《纽约时报》排队报道。1963 年《观察家报》终于忍不住画了个讽刺漫画 - 一个家伙把写着 "ART" 的纸条塞进电脑，机器另一端吐出一张 "TRA"。SH（垃圾）是被读者自己心里补全的。
这才是 Auto-Beatnik 真正残酷的地方：它不是好诗，但它好到足以让一些人类诗评者承认"已经比一些人类诗人写得好了"。
把这一幕放到 2026 年，对应的就是：宾夕法尼亚大学沃顿商学院 2024 年那项研究 - 在盲测中，AI 生成的创意点子被评为 7.24 分，人类被评为 5.35 分。AI 比人类创意"高 40%"。
Worthy 当年用 3500 词词表骗过了《每日镜报》的诗评家。今天 OpenAI 用 1.7 万亿参数骗过了沃顿商学院的评分员。论欺骗诗评家的成本/参数效率，1962 年的 LGP-30 完爆 2024 年的 GPT-4。
不是文学革命
Lepore 全文最让人想抄下来的一句话，是这个：
「就像人工智能本身一样，AI Slop 是冷战的产物。一件愠怒的 T 恤可能这么写：美国想打败共产主义的扩散，结果我们得到的只有书、书店、报纸和作者的死亡。」
紧接着这一段，她把 AI 的来历重写了一次：
「'人工智能'这个词，源自'情报'（intelligence）的间谍含义。计算机被部署来做信号处理 - 在无线电广播和报纸里搜索模式。教机器读懂文字，是为了监听二十世纪的敌人。能写文字，只是顺带的副产品。」
英文 "Artificial Intelligence" 这个词，是 1956 年达特茅斯会议上麦卡锡（John McCarthy）造出来的。但 "intelligence" 这个词在英语里有两层意思：一层是"智能"（人的认知能力），另一层是"情报"（间谍工作收集的信息）。冷战年代美国国防部和 CIA 砸钱搞机器学习，最初的目标不是模拟人类思维，而是自动化分析苏联广播电台和共产主义报纸。
把这个事实拉回 2026 年的语境 - 今天用来生成营销文案的 GPT、用来写编程教程的 Claude、用来写 TikTok 脚本的 Llama，它们的祖先全都是冷战间谍系统的副产品。当 OpenAI 把 ChatGPT 介绍成"人类智能的延伸"时，它在历史上严格的位置应该是：「冷战监听设备的失业版本，被 VC 投资人重新包装成了创意工具」。
这不是阴谋论，是 Lepore 把档案翻出来摆在桌面上的事实。
Lepore 还顺手挖了个更深的坑。文章引了 Roald Dahl - 没错，就是写《查理和巧克力工厂》《了不起的狐狸爸爸》那个 Roald Dahl - 在 1953 年（和 Strachey 同一年）发表的短篇小说《伟大的自动语法机》（The Great Automatic Grammatizator）。小说里一个工程师说服老板把生产线扩张到文学领域：
「现在这个时代，老板，手工艺品没有任何机会。它根本无法跟机器化生产竞争，特别是在这个国家 - 你心知肚明。地毯、椅子、鞋子、砖块、瓷器，凡是你能想到的东西，全都是机器做的。质量可能差点，但这不重要。重要的是生产成本。而故事呢 - 故事就是另一种产品，跟地毯和椅子没区别，没人在乎你是怎么做出来的，只要交货就行。」
小说结尾，机器造好了，吃掉了全美一半的小说和故事产能。Dahl 写：「这个数字让你吃惊吗？我想不会。而且更糟的还在后面。」
最后那句"它来了"（"It came。"），写在 1953 年。七十年后，内容研究公司 Graphite 在 2025 年 5 月公布数据：英文互联网新发布的文章里，AI 生成的比例已经达到 48%；2024 年 11 月起，AI 写作的产出量首次超过人类写作。Roald Dahl 1953 年的那个预言，七十二年后被一份数据报告完全兑现了。「更糟的还在后面」- 这部分，今天的我们正在亲自演完。
沙滩上的诗：什么样的文字才算"有作者"
1982 年，两位文学学者 Steven Knapp 和 Walter Benn Michaels 写过一篇影响深远的论文《反对理论》（Against Theory）。文章里有个被反复引用的思想实验：
假设你在海滩上散步，看到沙子上写着一首诗的开头：
一阵睡眠封住了我的灵魂； 我没有人类的恐惧： 她仿佛是无法感受 这尘世岁月的触摸的存在。
如果你不知道这是英国浪漫主义诗人华兹华斯（Wordsworth）的诗，你不会担心作者是谁。会把它当作一段文字，试着理解它的意思 - 大概是字痴想浪漫一下，或者哪个文艺青年来过这里。
但是，一个浪打来，把字冲走了。浪退下去，沙滩上又出现了第二节，正好是华兹华斯那首诗的下半段：
她现在没有动作，没有力量； 她既听不见也看不见； 在地球周日的运转里翻滚， 与岩石、石头、树木同行。
这时你不能不问：这是谁写的？为什么？怎么写的？华兹华斯的鬼魂？大海本身？上帝？
Knapp 和 Michaels 给出的答案是哲学层面的：没有意图就没有意义。"一段文字的含义，与作者赋予它的含义，是同一回事。"沙滩上偶然出现的第二节诗，无论字面多么完整、多么像华兹华斯，都不是文学，因为没有人想要它表达什么。它只是水文现象 + 巧合。
没有意图的作者，不是作者。
Lepore 顺着这个思想实验走下去，给了一句让人坐立不安的判断：
"也许这就是 Slop 最好的定义。"
这句话杀伤力在哪？它把这两年所有做 Agent、做 RAG、做 prompt engineering 的工程实践，整体推到了一个不舒服的位置。
这些技术本质上都在干一件事：让一台机器假装有意图。写 system prompt，让模型"扮演一个资深产品经理"；做 chain-of-thought，让模型"展示推理过程"；做 RLHF，让模型"理解人类偏好"。每一步都在用工程手段，给一个本身没有偏好、没有立场、没有动机的统计模型，套上一层意图的外衣。Lepore 这把刀指出的是：真正的意图是装不出来的。一旦需要"装"，就证明它不存在。这个论断不是文人的偏见。它有非常硬的工程含义：LLM 输出再像人话，海浪退下去之后那两节诗，仍然不是华兹华斯写的。它是形式上的诗，意义上的 slop。
这一刀切中了整个 AI 行业一直在回避的地方。
一个工程师的反驳：BLEU 分从 0.05 到 0.5，七十年不是没动
Lepore 这篇文章是文学历史学家写的。她有她有意识的盲区 - 文学的标准没变（"七十年来人类对机器写作的指控没变"），但机器本身的能力曲线变了一万倍。
衡量机器写作能力，技术界用得最久的一把尺子叫 BLEU 分（Bilingual Evaluation Understudy，双语评估替补）。简单理解：把机器输出的句子和人类写的标准答案做比对，看连续 N 个词重合的比例，分数从 0 到 1，越高越像人话。这个分数 2002 年才被发明出来，但拿它回测历史数据是可以的。在这条尺子上：1953 年 Strachey 那台机器，回测下来 BLEU 接近 0。1965 年 IBM 在乔治城做的俄翻英实验，能给出读得懂但充满笑话的句子 - 据传"心有余而力不足"被翻成 "vodka is good but the meat is rotten"（伏特加挺好但肉烂了）。BLEU 大约 0.05。
2002 年 BLEU 标准被正式提出。当年主流的统计机器翻译稳定在 BLEU 0.20 上下，读得懂但磕磕绊绊。
2014 年 Google 三位研究员（Sutskever、Vinyals、Le）的 Sequence-to-Sequence 论文出来，神经网络第一次端到端做翻译，WMT 英法翻译基准直接跳到 BLEU 0.34。这是质变 - 第一次把"模板填空 + 概率采样"换成了"在连续语义空间里学习"。
2017 年 Google《Attention Is All You Need》提出 Transformer 架构，把英德 BLEU 推到 0.41。机器翻译第一次接近"看不出是机器翻的"门槛。Transformer 也是后来 GPT、BERT、Claude 全家的祖宗。
2020 年的 GPT-3 干脆零样本（没有专门训练过翻译）就在多种翻译任务上突破 0.30。
2023 年 GPT-4 在多语种基准上突破 0.5；同时长文本盲测里被识别为"机器写的"概率掉到 50% 以下。
同年起 BLEU 这把尺子开始失效 - 不是它不准了，是机器输出好到 BLEU 饱和了，研究者改用 GPT-4 当评委（GPT-4-as-a-judge），或者直接做人类盲测。
七十年里，可量化的机器写作能力至少跨越了三到四个数量级。Lepore 看 Auto-Beatnik 1962 和 ChatGPT 2025，说"七十年没变" - 她说的是人类指控机器的语言没变，"低质量"、"垃圾"、"装腔作势"的标签没变。
但这是文学批评的视角错觉。技术上的变化大到了从"纸板转盘"到"上万亿参数神经网络"的程度。
如果一个东西从只能写"西兰花常常瞎眼"，进化到能在沃顿商学院的盲测里压人类四个百分点 - 称它为"七十年没变"，是不公平的。
不过公平地说回去 - 能力的指数级增长，没解决意图的问题。GPT-4 能输出让你流泪的悼词，但这悼词没有任何人想念某个具体的人；它能写出让你转发的政治宣言，但宣言背后没有任何真实的政治信念；它能写情书，但 M.U.C。 那台真空管机贴满校园的"惺惺相惜"，和 GPT-4 写的"灵魂深处遇见你" - 结构上完全等价。
所以 Lepore 是对的一半，错的一半。她错在低估了七十年的工程进步；她对在指出一个业界羞于承认的事实：这条曲线纵然涨了四个数量级，纵轴上写的不是"意义"。是"形式上的逼真度"。
Fruit Love Island：当代终局
2026 年初的 TikTok 上，最火的连续剧是什么？
不是哪个真人秀节目，不是某个网红的日常 vlog。是《Fruit Love Island》 - 一个全 AI 生成的"水果版恋爱岛"。原版《爱情岛》（Love Island）是英国 ITV 那档让八个单身男女去地中海别墅相亲的真人秀，全球版权卖给一二十个国家。AI 版把人类换成了八只单身水果 - 香蕉、菠萝、芒果、椰子在屏幕上谈恋爱、调情、争吵、结盟。开场白是这样的：
"欢迎来到水果恋爱岛。这里有八颗单身水果，即将开始调情、争执，和信任彼此。"
Lepore 把这个写进文章末尾的时候用了一个段子，套用 Strachey 1953 年的 M.U.C。 情书格式：
亲爱的甜瓜尖儿： 你是我最伟大的胡须，我极致的月光…… 笔下含情， 曼彻斯特大学计算机
从 Manchester University Computer 给校园女生发的"惺惺相惜"，到 TikTok 上让数百万 Z 世代沉浸式追的"水果恋爱"。中间所有的算力进步、参数膨胀、训练成本、ICLR 顶会论文 - 全都用来做这件事。
纽约大学的数字人文学者 Leif Weatherby 在 2025 年的新书《语言机器》（Language Machines）里给这个时刻起了个名字："剩品人文主义"（remainder humanism）。意思是 - 在机器能用人类语言生成内容之后，"人类 / 非人类"的边界已经不靠语言来划定了。那些坚持"语言和理性必须挂钩"的人，"被剩下了" - 像书店地下室里降价处理的滞销书。
Weatherby 说："我们还没有足够的语言去描述这次剧情的转折。"
Lepore 在结尾把刀挥到了顶点：
"争议的内核是这样的：有什么大事正发生在我们身上，是别的什么人、别的什么东西在写这个剧本。但这个剧本不应该是我们自己写的吗？因为，目前为止，这个剧本就是 slop。"
把这篇文章读完，再去看朋友圈和邮箱里那些 AI 写的"问候你最近怎样" - 有些事是绕不过去的。
第一，意图不能被参数模拟。这是 Lepore 给 AI 行业最硬的一巴掌。这两年所有让 LLM "更像人"的努力 - 长上下文、思维链、人格 prompt、记忆系统 - 都在绕着一个真空打转。可以让模型输出关于意图的描述，但模型本身没有意图。这两件事，永远不能用 GPU 数量解决。
第二，Slop 不是技术问题，是劳动力问题。Roald Dahl 1953 年那篇小说真正讲的不是"机器能写故事"，是"出版商发现机器写的和人写的卖得一样好，于是选了便宜的那个"。同样的剧本现在每天都在 Substack、Medium、CSDN、知乎、公众号上重演 - MCN 公司用 GPT 批量生产标题党文章，赚的是流量分成；学生用 ChatGPT 写期末论文，赚的是绩点；小卖家用 AI 写商品描述，赚的是转化率。每一个都不在意写得好，只在意成本够低。
第三，工程的进步是真实的。1962 年的人们看着 LGP-30 输出"西兰花常常瞎眼"就在惊呼机器要统治世界。六十四年过去，机器没统治世界，但工程师把一个三十几个词的玩具，拓展成了一万亿参数的 GPT。这之间发生了 Transformer、attention、residual、layer norm、MoE、RLHF…… 每一步都是真东西。文学批评看不见这部分，因为它不写进文学史。但它真实存在。
Slop 是真的，但工程的进步也是真的。两件事可以同时为真。
七十二年后，问题不再是「机器能不能写」 - 它早就能了。问题是「有没有勇气承认机器写的大多数东西是 slop，包括我们自己用 ChatGPT 帮忙写的那些 LinkedIn 帖子」。
Lepore 没给出答案。她引用 Weatherby 那句"我们还没有语言"。
参考资料
[1] Jill Lepore - The Prehistory of A.I. Slop（The New Yorker，2026 年 5 月 25 日刊） https://www.newyorker.com/magazine/2026/05/25/the-prehistory-of-ai-slop
[2] Longreads 编辑摘要 - The Prehistory of A.I。 Slop（2026 年 5 月 20 日） https://longreads.com/2026/05/20/prehistory-ai-slop/
[3] Merriam-Webster - 2025 Word of the Year: slop（2025 年 12 月 14 日） https://www.merriam-webster.com/wordplay/word-of-the-year
[4] Graphite - More Articles Are Now Created by AI Than Humans（2025 年 5 月 / 2026 年 5 月更新） https://graphite.io/five-percent/more-articles-are-now-created-by-ai-than-humans
[5] Lillian-Yvonne Bertram & Nick Montfort（编） - Output: An Anthology of Computer-Generated Text， 1953-2023（MIT Press）
[6] Dennis Yi Tenen - Literary Theory for Robots: How Computers Learned to Write( W. W. Norton, 2024)
[7] Roald Dahl - The Great Automatic Grammatizator（短篇，1953）
[8] Steven Knapp & Walter Benn Michaels - Against Theory( Critical Inquiry, 1982)
[9] Leif Weatherby - Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism( University of Minnesota Press, 2025)
[10] Christopher Strachey - "love letters" generated on M.U.C.， 1953（计算机生成文本史的起点）
[11] Wycliffe A. Hill - The Plot Robot 广告，刊于 Modern Mechanics，1931
