这是最好的时代，互联网上，应享尽享。这也是最坏的时代，是一个下沉的年代，互联网上充斥着的都是「泔水」。

韦氏词典（Merriam-Webster）发布了 2025 年的年度词汇：Slop。

这个英语单词的原意是「猪食」「泔水」。精准，也令人不适。根据韦氏词典的官方释义，Slop 指的是「通常由人工智能大量生产的低质量数字内容」。在英语原义中，它原本的含义包括淤泥、污水，或者更直白一点——倒在食槽里喂猪的泔水。编辑部特意强调，这个词自带一种「湿漉漉的、你绝对不想碰触的声音」。

如果说几年前我们谈论 AI 时，使用的词汇还是充满科幻色彩的「奇点」或稍显恐慌的「幻觉」，那么到了 2025 年，人类终于对满屏的生成式内容失去了一切好奇，只剩下一个发音黏糊糊的、带有生理性厌恶的单词：slop。

它毫不避讳地指出 AI 内容的廉价感，直接揭穿了当下互联网最尴尬的真相：AI 的确在又快又大量地生产内容，但都是营养匮乏的数字垃圾。这一切的背后，不过是一场巨头和巨头联手打造的、关于榨干注意力的算计。

从「幻觉」到「泔水」

前两年的 AI 好像还没那么让人厌恶，虽然它会画六根手指，做一些奇形怪状的动画，或者跑各种奇奇怪怪的

但到了 2025 年，这种情绪彻底变了。AI 生成的质量越来越好，越来越精致，不再犯以前那样的低级错误，却也越来越让人不适：放眼望去，到处是漫山遍野的平庸。

这就是 Slop 的问题所在：正确，却平庸。

Slop 的泛滥，在某种程度上又说了一遍「互联网已死」这句话，它正在成为现实。韦氏词典说，「这个词向人工智能传递了一个信息：在取代人类创造力这件事上，有时候AI 看起来并没有想象中的那么超级智能」。

这些内容不是为了交流，不是为了表达，甚至不是为了被阅读，它们存在的唯一目的就是为了被算法抓取，为了占据屏幕的像素，为了塞在广告加载的那几秒钟里。

为了被消耗掉而存在，导致这些内容是粘稠的、同质化的，也让真正有价值的信息沉入海底。现在上网冲浪的体验更复杂了，比如你试图搜索一个生活小技巧，不得在返送回来的内容里，小心识别出 AI 生成的废话文学，才能找到一句人话——最后也还要核实，因为可能是二次传播了 AI 内容。

累觉不爱，最终汇聚成了「Slop」这个词里的全部愤怒。

当「梦工厂」去掉「梦」字

然而，这种让用户感到恶心的「泔水」，在商业巨头的报表里却是香饽饽。最令人细思极恐的，莫过于最近迪士尼和 Sora 联手的消息。

在传统认知里，迪士尼应当是站在 Slop 对立面的。一开始也确实是这样的，在各种 IP 人物里，迪士尼的人物形象往往是比较难生成的，版权保护是其中的重要原因。

毕竟，这家造梦工厂的护城河，是人类最极致的才华、最细腻的情感连接和最不可替代的 IP 故事。如果连米老鼠和艾莎女王都开始由算法批量生产，那么「创意」二字将一文不值。可就在不久前，迪士尼表示已与 OpenAI 达成协议，不仅计划将 Sora 生成的视频引入其流媒体平台，还向 OpenAI 进行 10 亿美元的股权投资，并获得购买额外股权的认股权证。

也……不能说就是迪士尼堕落了，流媒体赛道早已白热化，Netflix 都要大举收购华纳兄弟，进入下半场后，走向 AI 几乎是必然选择，我们可以称之为「Slop 经济学」。

在流媒体的初期，巨头们比拼的是「头部内容」——谁有最好的电影，最火的剧集，才能吸引用户成为会员且长期订阅。但订阅并非完全排他，以及愿意在流媒体上花钱的用户总量有限，在增长见顶的今天，比拼变成了「时长占有率」。不止迪士尼，所有流媒体都不约而同发现，用户在流媒体上不仅仅是在看电影，更多时候，他们需要的是一种「背景音」或「视觉伴随」。

对于这种伴随式内容，人类艺术家的成本太高了。雇佣一流的画师去绘制动画里一朵云，或者雇佣摄影师去拍摄每一个空镜，或者让音乐人去写每一段配乐，相比于能创造的效益而言，性价比太低。

而 AI 恰好能以接近零的边际成本，生成无数看起来「足够好」的画面——反正这些内容也就是「听个响」，不可能像《甄嬛传》一样被观众拿着放大镜看，连一点点穿帮都找出来。

这可能就是迪士尼的算盘，所以在一年前，迪士尼就已经开始探索AI介入的可能性，并为此专门成立了一个部门，并成为「技术赋能办公室」。

他们的想法是，保留最核心的主角和剧本（至少目前还得这么做，主要是为了维持版权壁垒），而将一些周边内容比如背景、过场、宣发物料以及那些为了杀时间的次生内容，交给 AI 去生成。对于平台而言，内容不再需要是「作品」，它只需要是「填充物」。

这是一种「风险控制」的思路，跟创作关系不大。迪士尼入股 OpenAI，本质上是在买一张通往未来的船票。技术只会越来越好，打不过就加入，然后用它来降低自己的生产成本。

这已经是很多大公司在做的事，美名其曰「降本增效」，只是长期来看这就带来了审美降级，它默认了观众并不需要很精致的艺术，只需要不断流动的像素，持续刺激他们的多巴胺——正如所有的短视频一样。

 

分裂的互联网，在垃圾场里淘金

当然，也不是所有内容平台，都「打不过就加入」，比如维基百科就很抗拒这种纯生成的内容泥石流。倒不是因为他们有多高尚，而是因为他们的商业模式依然依赖于「真实性」和用户的信任。

维基百科如果被 AI 生成的虚假条目淹没，它就失去了作为知识库的意义，其实这个道理对于很多其它平台也是类似的：Pinterest 如果满屏都是 AI 生成的虚构家居图，用户就会因为找不到图里的商品而愤怒离开；Spotify 如果充斥着 AI 合成的虚假歌手，真实的音乐人生态就会枯竭。平台或多或少都仰仗用户的信任。

而另一边，则是「投喂派」的狂欢，主打的就是无脑刷屏。在这些平台上，逻辑不再重要，画面的连贯性也不重要，重要的是色彩的刺激和无穷无尽的滚动。这些平台不仅不排斥 Slop，反而鼓励 Slop。因为他们的算法目标只有一个：停留时长。

只要用户还停留在 App 里，无论他是在看一部精心制作的短片，还是在看一段 AI 生成的猫猫狗狗，其实都是一样的。甚至，AI 视频因为成本更低、更能根据用户的数据实时生成其偏好的「诱饵」，在商业效率上反而更高。

这种分裂构成了 2025 年最荒诞的景观。互联网不再是平的，它变成了折叠的。一边是少数坚持「全手工制作」的精品内容社区，它们可能不仅需要付费，还需要用户具备极高的辨别能力；另一边是免费、泛滥、充斥着感官刺激的公共流量池，那里是 Slop 的海洋。

那，我们用户算什么？

现在，回头看「Slop」这个年度词汇，会发现它多少有点让人不寒而栗。

Slop 其实不是很好翻译成中文，「泔水」是最贴近的意译。泔水的特点是什么？混杂、粘稠、黏黏腻腻看不清的一堆东西。毕竟，猪吃的东西不需要美味，不需要营养均衡，甚至都不需要是卫生的，只要足够便宜、量大管饱。

当迪士尼开始用 Sora 生成的画面填充大大小小的屏幕，当算法试图用无穷无尽的 AI 废料填满每一个人的碎片时间，当他们不再在这个过程中追求美和意义，而是单纯追求产量与留存时，一个无法回避的伦理问题摆在了所有用户面前：那我们用户算什么？

在这个庞大的、自动化的数字喂养系统中，在那一刻，坐在屏幕前、手指机械滑动、被塞进这些信息的我们，在算法冰冷的逻辑眼中，究竟被当成了什么？

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Spotify 的年度统计上周发布了，又到了用户一边转发，一边吐槽的季节——「这玩意儿也不准啊」。

但有比用户更崩溃的：明明已经和 Spotify 割席了，居然又「出现」在平台上。

这是来自澳洲的摇滚乐队 King Gizzard，这支乐队早在 7 月就因不满 Spotify 而主动下架了自己的全部歌曲，只留下了一个合作 Remix。

但他们的歌迷最近却发现了一支名为 「King Lizard Wizard」 的假乐队。上传的歌曲标题、歌词都逐字照搬 King Gizzard 的原作，甚至连歌曲名称都一模一样（比如冒牌乐队的《Rattlesnake》直接盗用原曲名和歌词）。用户在 Spotify 搜索 「King Gizzard」 时，会发现乐队已弃用的官方账号，下方却赫然推荐着这个山寨乐队——甚至在搜索结果中，假乐队的盗版《Rattlesnake》一度成为榜首。

山寨的现象从 Spotify 传到 YouTube，如此张冠李戴的现象令许多粉丝愤怒不已，这还是粉丝自己发现的，在 Reddit 上贴了出来后又觉得不对劲——这反而为山寨号引流了。

这桩大无语事件让 Spotify 平台在 AI 内容监管上的漏洞暴露无遗。假冒的 「King Lizard Wizard」 账号上线数周、积累了不菲的流量，后来才被移除——就连专辑封面也疑似 AI 生成。

更讽刺的是，其中一些假歌曲在元数据上还把 King Gizzard 主唱 Stu Mackenzie 列为词曲作者，简直明目张胆地蹭原创乐队的名气。明明是 Spotify 自己在 9 月时，宣称要出台新政策打击「垃圾内容、仿冒和欺骗」等行为，结果让这种 AI 山寨内容堂而皇之地混入了官方推荐位，包括 Release Radar 和 Discover Weekly 等歌单。

这已经不是疏忽，简直是对着人家乐队贴脸开大。

平台上的「音乐垃圾场」

King Gizzard 的遭遇并非孤例。近一两年来，Spotify 平台上充盈着各式各样以 AI 技术批量生成的音乐内容，从模拟知名艺人的盗版歌曲，到平平无奇的生成音乐，应有尽有——现在，轮到翻唱了。

流媒体巨头们对 AI 生成内容实在是太热衷了。腾讯音乐曾经推出过 「启明星 AI 作曲」项目，号称已有超过 2600 万首 AI 音乐作品经由其算法创作并发布，累计播放量破十亿次。酷狗的「星曜计划」也有专门的 AI 子榜单，而且有原创有翻唱。

最典型的当属红遍抖音的《第 57 次取消发送》，最早发布于今年五月，原本是女声，不久前也就是 11 月时被翻成男声版又火了一遍——这次，是 AI 的。

男声版的「音色」还是有明显的 AI 感，仿佛一边唱一边踩电门，但也不妨碍这个歌引发大量共情和讨论。有人说勾起了旧日回忆，有很强的熟悉感，听着仿佛回到了华语音乐的黄金年代。

可不熟悉么，拼好歌拼出来的——

当资本和技术狂飙突进地涌入音乐生产，传统的创作生态势必受到冲击。在这一背景下，华语音乐人面临的可能是比西方同行更复杂的局面。

同时，翻唱其实是音乐平台上，很重要的构成版块：例如 cover，remix，既是粉丝和音乐爱好者二次创作的方式，也是新人和小歌手积累人气的方式。

当 AI 用虚构的名字和头像伪装成人，不断灌出机器人流水线作品，是对原创歌手和翻唱内容的双重打击。很多此类 AI 虚拟歌手顶着花哨的包装、写着空洞的简介，却堂而皇之拥有数十万月听众和官方歌单推送。

「拥抱」AI

Spotify 也做过一些维护的动作，官方声称在过去一年内已移除上千万首涉嫌滥用算法的垃圾曲目，包含批量上传的雷同歌曲、标题堆砌关键词骗流量、以及「拆分长曲成短段以刷播次数」的作弊行为等。此外，Spotify 宣布提供新工具，允许创作者主动标注他们的音乐中是否使用了 AI 技术。

然而这些措施还是表面功夫偏多。大批 AI 音乐的祸根在于平台的运营逻辑：Spotify 强调歌单和无限播放模式，追求的是听众的停留时长，这种生态本就容易滋养垃圾内容和 AI 灌水。

再加上，Spotify CEO 丹尼尔·埃克本人也对 AI 技术非常热情，早在 2023 年便表示 AI 音乐「在文化上是好事，对 Spotify 也有利，因为创作者越多，平台提升用户参与和营收的机会就越大」。

典型的有「The Velvet Sundown」乐队，曾在 Spotify 上攒下逾百万听众，创作者后来才承认这不过是一场社交实验，音乐和照片都是伪造的。还有 「Echo Harper」 这样的虚拟摇滚歌手，被收录进 Spotify 精选的 「Just Rock!」 播放列表中。

有人愿意做，平台愿意买单，在这样的指导思想下，多快好省的 AI 内容自然正中平台下怀。

当不满累积到一定程度，抗争就此迸发。2023 年以来，越来越多的独立音乐人选择用脚投票，告别 Spotify。甚至一些乐队还会号召同行和听众一起「退出垃圾平台」。

创作歌手 Caroline Rose 选择只在黑胶和 Bandcamp 上发行新专辑，她直言「把我们的心血白白放上网免费听太蠢了」。Bandcamp 是一个链接歌迷和音乐人的「直销」平台，实行「付多少算多少」（Pay-what-you-want）的专辑下载方式，一般情况下艺人可获收益的 82%，且定期举办 Bandcamp Fridays 让艺人获得 100%销售额。

越来越多音乐人开始尝试跳出「一切都丢到流媒体」的套路，回归付费拥有音乐的传统：卖黑胶和磁带、举办付费直播演出、进驻 Bandcamp 等等。

相比之下，国内的情况更为复杂一些。虽然 AI 生成的音乐的确在逐渐铺开，但还没有到鹤唳风声的程度，也就没有激起太多对平台的抵制。《第 57 次取消发送》不仅在抖音等社交平台上大受欢迎，还登上了综艺节目，由真人明星演绎。

从 King Gizzard 乐队怒删曲目、却被 AI 克隆鸠占鹊巢的荒诞，到大批独立音乐人愤而出走 Spotify、寻求他途，这一系列事件背后揭示的是同一个本质：音乐被当作纯粹的数据产物和工具来榨取价值。

音乐创作的能力越来越不稀缺了，「拼好歌」听上去离谱，但「拼」出来的歌却正在收到欢迎。未来越发稀缺的，可能是人们对音乐的用心聆听，对创作者真诚的支持。当越来越多的人意识到这一点，也许音乐产业才有机会走上一条更尊重创作者、更有温度的道路。

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近几年，各大词典评选的年度词汇中，AI 相关的新词异军突起。最新出炉的 2025 年柯林斯词典年度词汇，选择了「vibe coding」，这个今年几乎是最热门的 AI 技术。

如果再往回拨一点，稍早前牛津、韦氏、Dictionary.com 和剑桥等机构发布的一系列热点词，不难发现，AI 已经深刻影响了我们的语言，已然是生活中的高频词。

Vibe Coding：年度最热门技术词

「Vibe coding」在中文里并没有一个完美的翻译，比较流行的译法是「氛围编程」。这个词最早由特斯拉前 AI 总监、OpenAI 创始工程师 Andrej Karpathy 提出，形象地描述了 AI 能让人们「几乎忘记代码本身存在」也可以开发应用的情景。

不懂编程的用户，用自然语言对话，就生成计算机代码。开发者只需要告诉 AI 自己想要一个什么功能或应用，AI 就能自动生成，实现「凭感觉，写代码」的效果。

「Vibe coding」之所以能够登上 2025 年度词汇宝座，一方面从数据上能看出来——自 2025 年 2 月首次出现以来，这个词在媒体和社交平台上存在感飙升，贯穿了一整年。柯林斯词典的语言学家从包含 240 亿词汇的语料库中捕捉到了这一趋势，认为这个词充分反映了一年来语言的演变。

另一方面，这个选择揭示出 AI 技术在 2025 年的社会文化热度之强：程序员群体在讨论，普通用户也在谈论，「AI 可以帮我写代码」已成为大众认知的一部分。正如柯林斯官方博客所说，这个词「捕捉了我们与科技演变中的某些根本变化」，它不仅在硅谷科技圈内流行，更折射出 AI 作为「超强辅助」，已渗透日常生活的广泛文化转向。

今年的柯林斯 2025 年度词汇候选名单可谓科技味十足。同榜的还有「clanker」，这个词源自《星球大战》，不过，现在它多用于对 AI 聊天机器人的批评，类似于中文语境里说的「人工智障」。

「biohacking」指生物黑客式的自我改造；「broligarchy」调侃科技富豪把持权力的「兄弟寡头政治」等。这些五花八门的新词一起勾勒出 2025 年的图景：从工作到娱乐，AI 正重塑我们的语言和生活方式。

技术语言如何渗透生活

实际上，从去年起，各大权威词典发布的年度词汇中，就有多条都和 AI 热潮有千丝万缕的联系。

牛津词典：Brain rot 脑腐

英国牛津大学出版社把「brain rot」（脑腐）评为 2024 年的年度词汇，是去年讨论度最高的一个年度词汇。这个带点夸张的俚语，指的是「大脑或智力状态的退化」，主要是用来形容过度沉迷于碎片化数字内容，从而导致的迟钝、注意力退化等等。

2024 年人们越来越注意到，无节制地刷社交媒体，大量低质、无营养的信息让人「脑子生锈」。这个词生动地概括了在碎片化内容时代，身心都在接受信息过载的挑战。牛津语言部总裁卡斯帕·格拉斯沃尔评价说：「brain rot 道出了数字生活潜在的危险。」他认为，这个词标志着有关人性与科技的新一轮文化讨论。

在无人注意的角落，牛津去年的年度词汇候选列表里，还有另一个与 AI 直接相关的词，「slop」，意指「由人工智能生成的劣质网络内容」。虽然最后未当选，但它出现在提名中本身就说明，AI 生成的内容，数量已经到了惹人反感的地步。

无论是「brain rot」还是「slop」，都从不同侧面反映出 2024 年人们对数字内容生态的担忧，以及 AI 算法在其中扮演的复杂角色。

韦氏词典：Authentic 真实

韦氏词典在 2023 年选择的年度词汇，是「authentic」真实的，同时也有「本真」的意思。这个词存在已久，但在充斥 deepfake 和 AI 生成内容的一年里，它的脱颖而出，意义非凡。

2023 年与 AI 相关的新闻和讨论激增，引发了人们对「authentic」这一概念的关注和大量查询，搜索量暴增。正是因为 AI 可以轻易生成以假乱真的图像、视频和文本，人们也就越来越难分辨真伪。所以，对于「真实的、原汁原味的」的追求成为社会心理的一个重要主题。

韦氏词典主编彼得·索科洛夫斯基在解释这一选择时提到，「authentic」有「非伪造、真实可靠」之意，也包含「忠于自我」的延伸意义。它成为年度词汇，某种程度上是对科技充斥下社会心理的映射：当聊天机器人可以模拟人类口吻聊天，当 AI 可以模仿名人声音，我们比以往任何时候都更加珍视人与信息的真实性。

剑桥词典：Hallucinate 幻觉

英国剑桥词典则把目光投向了「hallucinate」幻觉。剑桥将其评为 2023 年的年度词汇之一，原因在于这个心理学动词在当年获得了全新的技术含义。

原本，hallucinate 主要用来指因为生病或服药副作用，导致出现幻觉、看见不存在的东西。不过在 2023 年，人们开始用它描述大语言模型「胡编乱造、产出虚假信息」的现象。

剑桥词典专门为此新增了 AI 相关义项，并表示这一新义「切中了 2023 年人们热议 AI 的核心原因」——生成式 AI 功能强大，但不是没有问题，「hallucinate」正好一语道破了 AI 最大的弱点之一。

值得一提的是，剑桥选择「hallucinate」紧随柯林斯词典将「AI」本身选为 2023 年度词汇之后。也就是说，从「AI」这种宏大的技术概念，到「hallucinate」这样具体描述 AI 缺陷的术语，AI 相关词汇在权威词典的年度榜单上实现了连纵霸榜，说明了眼下 AI 居高不下的热度。

从「vibe coding」到「hallucinate」，AI 相关词汇接连登上年度词汇榜，绝非巧合。

当 AI 改变世界时，也在改变着我们的语言；它们有的描述了 AI 给生活带来的便利，有的反映出人们对 AI 潜在问题的担忧，还有的表达了数字时代人们内心的矛盾与诉求。这一系列语言现象背后，恰恰是 AI 正以前所未有的深度，介入我们的工作、娱乐和社交。语言的变化又反过来成为时代的一面镜子，折射出科技与社会的碰撞。

One More Thing

柯林斯是今年较早发布年度词汇的机构，另一个是 Dictionary.com，但是他们选择了一个奇怪的词：67。读作「六、七」，而不是「六十七」。

Dictionary.com 组委会分析了大量数据，包括新闻标题、社交媒体趋势、搜索引擎结果等，发现从 2025 年夏天开始，对这个数字的搜索量有明显的增长，而且一直在增长。

这个词的意思大概就是「还行」「凑合」「及格线」，六分七分吧。确实有点抽象，不好理解。Dictionary.com 的组委会说，他们还在努力弄明白它到底是什么意思，但它的确展现了一个新词，如何随着年轻人的爱用、多用而迅速风靡全球。

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无人注意的角落里，权威榜单 Billboard 接二连三地迎来一批新歌手上榜，低调但行动快速，闷声就登顶了。

等一下等一下，大家发现：什么？又是 AI？

榜一《Walk My Walk》是 AI 生成的歌曲作品你，从数据来看，它不仅登顶了，还连续在榜了三周。对于任何一个新人来说，都是堪称「爆」了的成绩。

然而这不是人，只是 AI。Billboard 发现，登上自己榜单的 AI 歌手和歌曲，已经越来越多了。

冠军？什么来路？

其中一位 AI 歌手，Xania Monet ，出道两三个月，发过的歌却个个受欢迎。最新的《How Was I supoosed to Know？》在油管直接是百万播放量，这还没算 Tiktok 和 Instagram 的数据。

自夏天出道以来，Xania Monet 已在 Billboard 的多个排行榜上取得佳绩，不到两个月内，已创造超过 5 万美元收入。

AI 歌手并不是新鲜事，甚至，用 AI 做一个数字人形象，也不是新鲜事。但我确实想知道，Xania Monet 为什么会有如此的表现。

要知道，很多人不只是看不出来她是 AI，更加是觉得她的歌很好听，很动人。

这不高低得尝尝咸淡。听了几首之后，我很快意识到为什么：主题。

Xania Monet 的歌在旋律上并没有什么特别之处，这很正常，AI 生成的音乐，不会偏离主流形态太远，毕竟是数据算出来的。

唱法层面，该有的细节都有：颤音、转音、声区切换，但还是那句话，这些都是可以生成的。而且在一些细节上，还是有瑕疵。比如在一些高音时，很像是挂了 auto-tune，有点点轻微的「电音」感。

可是，她的歌全部围绕着当代人的 emo 情绪出发，歌词写得相当切中人心。

看看这个歌词，非常写实地描绘了恋人之中，只有一方付出，另一方只会闪躲的情态。这首歌就叫做《I asked for so little》，可以翻译成「我要的不多」，典型的苦情歌，受到欢迎完全不稀奇。

在这首《Still not choosing me》中，写的是为什么「我爱的人不爱我」，很常见的主题，经典永流传。没有人永远失恋，但总有人正在失恋着。

之前的视觉效果 AI 感还是很强，尤其是视频，基本上经不起细看。

但是到了她的大热单曲《How Was I supoosed to Know》，不仅是唱感情问题，还唱到了原生家庭伤痛：父母没有教过什么是好的「爱」，只能让孩子带着伤痕，「错把虚情当真爱」。

这不得掀翻了社交媒体，简直是 buff 叠满。

而且相比于早期简陋的动态歌词板，《How Was I supoosed to Know？》制作精良了不少，不仅没有粗糙的 AI 感，音乐编曲也好了不少。片尾一看，多了许多名字——背后有人了。

Xania Monet 出道没多久，就能够强势上榜，自然也引来了不少橄榄枝，很快就签了公司 Hallwood Media，经纪合约价值三百万美元。

难怪，有了公司，新歌档次都上去不少，登顶榜单也就不奇怪了。

等下，你说你去找了 Billboard，没看到这首歌？

登顶，但没完全登顶

这里的确有一个小小的信息差：Xania Monet 登上的是垂类电台榜单之一，Adult R&B Airplay Chart 成人 R&B 电台播放榜。

这是一个衡量美国成人 R&B 广播电台播放频率的榜单，以电台播放数据为口径。要知道，现在美国依然有大量覆盖全国或地区的 FM/AM 广播电台，这些电台每天仍然需要大量歌曲轮播，并且还是保持着人工编辑的体系。

Billboard 与一个叫 Mediabase 的监测机构合作，利用自动识别技术（audio fingerprinting），监控这些电台在每小时、每个地区播放了哪些歌，统计播放次数、时间段、地区等，最终形成榜单。

这意味着，Xania Monet 的歌想要被电台播放，仍然需要编辑加入到播放列表当中。她能登顶，恰恰意味着这些歌已经被不少 R&B 电台认可并轮播，进入了日常听众的耳朵中。

平时开着车、做着家务而随手打开电台的听众，可能根本不知道她是 AI 歌手。

这使得她登顶的榜单，意义更加独特：她恰恰是因为已经在社交媒体上很红了，才进入电台视野。

简单点说：Xania Monet 无论是在流量层面，还是在品质层面，都出现了一些「逆转」。尽管专业圈内人还是批评态度，一般听众却相当受感动。

类似的评论还有很多，般听众并不会细究创作过程，他们更关心歌曲本身能带来怎样的情绪体验。

不过，这并不意味着 AI 就已经登峰造极，可以写出打动人心的歌了——尤其是 Xania Monet 的例子里，她的旋律和演唱是由 AI 生成的，可是歌词，却完全是来自人类创作者。

Xania Monet 背后，是一位叫做 Telisha “Nikki” Jones 的创作者，她并非专业歌手，但是热爱写诗填词。今年她接触到了 Suno，尝试把自己写的诗歌和歌词输入进去，设定诸如「灵魂唱腔」「慢板 R&B 风格」「轻吉他配重鼓点」等一系列风格关键词，然后让 AI 创作出完整的歌曲。

歌词 100% 源自琼斯本人的经历和情感，例如《How Was I Supposed to Know?》，灵感正是来自 Jones 童年时就失去父亲的真实创痛，这些发自肺腑的诗句后来成为歌曲的核心。

歌词和主题的确是 Xania Monet 最出挑的地方，当然，歌曲和演唱也没有拖后腿，都是在平均水准之上的。主歌旋律通常舒缓真挚，副歌迸发情感张力。

在 Jones 的设定中，Monet 的嗓音突出灵魂乐质感，唱腔也一下就抓住了听众的耳朵。再加上歌词写得细腻动人，全部加在一起，这才能如此受到欢迎。

可以说，Xania Monet 提供了一个 AI 创作的「高分示范」：保证核心内容（主题歌词）的品质，同时完全原创，从而规避版权风险。从音乐作品到人设都走真情路线，而不是「为了 AI 而 AI」，把生成本身当噱头。

听众更容易把她看作一个有血有肉的新人歌手来欣赏，自然比面对一个夸张虚拟网红时更能产生好感。

最关键的一点：作品本身够打动人。这也是最「背反」的一点，回想我一开始听 Xania Monet 的歌时，已经知道了她是 AI，所以从未关注她的唱法，却能够一下子识别出歌词和主题是她的突出点。

这是不是意味着，AI 始终难以越过一道天堑，那种细腻幽深的情感，归根到底无法「生成」，只能来源于人自身。

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