Hongguo hits 168M daily users as AI micro-drama memes shape language
A commentary republished by 36Kr says ByteDance's free short-drama app Hongguo has reached 168 million daily active users with about 125 minutes of use per person per day, and cites figures showing roughly 128,000 new short dramas launched across the web in Q1, about 95% of them AI-generated animation or AI-live-action dramas; in July, AI-animated titles took seven of the top ten slots on Hongguo's popularity chart. The author argues that lines like "吃了不烧心" read as overwrought and formulaically parallel because large models have no bodily experience, yet get reinforced through sheer volume until they enter everyday speech. The piece ends by suggesting that instead of only teaching AI to sound human, people may gradually adapt to AI's language habits.
Why it matters: It offers a concrete case of AI-generated content moving beyond production to influence everyday language itself.
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。
「贵是贵了点,但吃了不烧心」、「宁可少挣点,也不能坏了规矩」、「先把规矩立住,路才能越走越宽」......这些梗这段时间你应该听过不少。
这些梗基本都来自于红果的AI短剧。
如果你刷过这些短剧,一定会对它们的剧情模板非常熟悉。
最典型的故事是这样的: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,宁可起早贪黑少赚点,也要保证工人吃饱吃好。
这时候呢,必然会冒出一个利欲熏心的徒弟啊或者隔壁同行什么的,反手推出九块九包圆。主角冷脸劝说,咱们干餐饮,食材是底线,规矩不能坏,吃了才不烧心。
同行当然不会听主角的,一边嘲讽主角死脑筋,一边各种用劣质冷冻食材和添加剂。
正直的主角被排挤走,随后就是高潮。几百号工人们吃了九块九的盒饭食物中毒,被送进医院,工地停工。黑心商家涉嫌危害公共安全锒铛入狱,主角临危受命带着真材实料救场,众人夹道欢迎。
就这类短剧里,翻来覆去就是那么几句对仗极其工整、语调极其严肃的台词,什么「不怕亏钱吗?怕,更怕账算不清」,什么「抢得走铺子,抢不走人心」,什么「明天怎么办,先做」等等等等。
很多人会觉得,这不就和当年龙王歪嘴、女人你在玩火的短剧台词差不多嘛,短剧出梗,也不是一次两次。
但我觉得这次完全不一样。以前的短剧流行语,虽然看起来尬,但还是人写出来的。而这一次的梗,却完全是由AI生成的。AI已经在事实上影响我们的语言。
01
过去互联网上所有的热梗,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。
它们多半来自人类在现实生活里的口误、抖机灵,或者是一些戏剧性的巧合。人类在这个过程里,是绝对的造梗主体。
但「吃了不烧心」这套话术,完全不一样。它之所以显得非常魔性,带着一股强烈的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、良心摊贩等等词汇后,算法在茫茫词海里,计算出了一个很高概率的关联词,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,因为缺乏现实的感知,它生成的台词,就是从语料库里能找到的,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,多半都有些这类问题,就往往会用力过猛,把日常的一点小事,也用一些很大的词汇去描述。
而且这些句式呢,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」。
再者就是,或许是因为没有真实反馈,AI在动词的使用上,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,不知道是不是因为省Token,我总感觉AI很喜欢说「断头话」,就是话只说一截。
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,逻辑上都没啥问题,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以外,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,用户看剧不用花钱,平台主要靠广告进行变现。
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以看。
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,就被一个诞生了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,总归是需要请请几十号人,花个三五十万成本的。
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,最后一算账,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的压缩。
当然并不是说AI漫剧就不会亏损,AI漫剧一样面临着亏损的情况。但因为成本足够低,商业模式就有了变化,短剧就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。
但当成本足够低的时候,逻辑就成了如何降低单部的失败成本,以及制作更多的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,红果的热播榜前十里,AI漫剧已经占据了七席。
老实说,我在我的推荐页里,甚至已经刷不到真人了。
正是依靠庞大的出产量,和各种重复的剧情,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,我是个人对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,在刷短剧的时候也会不屑一顾,觉得满屏AI味,受不了,太假,让人反感。
但我总是觉得,没有哪一代人是特殊的。人类作为一个物种来讲,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,电影刚刚诞生的时候,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的时候,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,就把时间拉近一点。
就在十多年前,智能手机和移动互联网爆发的时候,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?
然而仅仅就过了十年,那些曾经被视为洪水猛兽的网络词语,早就已经进入到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,在成长的过程里,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机构。
那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,都在常识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。
本文来自微信公众号 “IC实验室”(ID:InsightPlusClub),作者:IC实验室,36氪经授权发布。
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