张咋啦说的AI slop怎么判断？可以先从这6个问题开始

AI OBSERVATION · 2026

如果你看不出什么是AI slop，先问自己这6个问题

随着AI越来越智能，我对自己写的东西和日常看的东西变得越来越挑了。可能跟看了太多AI生成的内容有关，一眼看不下去的内容，大概率就真的看不下去……我一直把这一点归结于AI味。

直到昨天刷小红书，刷到了张咋啦在飞书 AI 绝活大会上的一段分享。

她提到了一个名词 AI slop，同时在讲这个概念的时候，还提到了 Taste。Taste我当然知道是品味，但是slop是什么，我还是查了一下的。

Slop 的原意是：泔水、烂泥；而AI slop是韦氏词典2025的年度词汇，核心定义是AI垃圾内容，特指批量无脑生成的毫无质感、没有原创价值，只为流量填充互联网的AI内容。

张咋啦的判断很直接：如果你无法识别 AI slop，那么大概率你就在制造 AI slop。

我觉得这个观点很好的地方在于，没有把问题直接归咎于模型，至于怎么判断，我在后面整理了6个问题。

AI 可以生成很多东西，但最后会流传到互联网上的内容，依然要经过人的判断。如果你没有办法分辨什么是 AI slop，那你大概也正在成为 AI slop 的创造者之一。因为你可能还没有办法判断，自己做出来的东西到底有没有信息、有没有判断、有没有留下什么东西。

（当然，也有人根本不在意内容有没有价值，只想靠批量生成占领流量。他们才是AI slop真正的恶意源头。）

我觉得这句话没有一竿子打死说【用了 AI 的人都在制造 AI slop】，也不意味着暂时分辨不出来的人就一定有问题。

因为本质上，大部分人的判断力是锻炼出来的。

你现在还看不出哪里有问题，可能只是还没有积累够足够多的阅读、比较和真实经验。

PART 01

我为什么能看出 AI 写的小说

这个例子我觉得还是比较直观和形象的。我经常在群里或者日常和大家交流的时候，都会举一个例子，关于我对AI写的小说有多敏感。

我能看出 AI 写的小说，跟我看了差不多25年的小说有关系（是的，作为一个文科生，我的初中以后的非课内阅读量基本都贡献给网文了……

各种套路、叙事方式、作者风格，我接触过很多。从AI刚出现的时候，我就开始拿它写各类小说，所以不同模型写出来的东西，大概是什么路数，我心里其实有数。（毕竟光是去年一年，我在Monica上写的小说可能就有千万字。这也是我今年续费的原因之一……）

我有太多可以判断的方法，或者是说自己总结出来的经验，以及这些经验形成的直觉。所以我几乎在一篇小说刚开头的时候，就已经能判断它是不是AI写的，导致我能看的越来越少（逼我自己做饭……

我之所以能看出来，其实靠的是我这么多年看小说的积累。

但如果你把文章换成财经分析、医学科普，或者一个我平时接触很少的专业领域，我未必能判断得这么快，甚至可能完全判断不出来。这很正常，让你去判断一个自己没有经验积累的领域，本来就很难。

那遇到这种情况我怎么看呢？说白了，我会把注意力从【这是不是AI写的】转到【这东西对我有没有用】上面去。

只要里面的信息足够多、足够有用、足够真实（这点其实有时候还是不太好判断），我可能也不会太在乎它有没有明显的 AI 味。很多很厉害的 AI 博主，写稿的时候也会把 AI 放进自己的工作流里，可他们给的信息足够多，信息差足够大，有一手的、专业的、官方的信息，也替我做了整理，节省了我的时间。这个时候我还是会把文章看完。

所以这里需要把两个东西分开看，AI slop ≠ AI味！

PART 02

AI味和 AI slop

说实话，这两个词可能在某些人眼里是等同的，我在日常里也会看到很多创作者谈AI写作色变。

有些内容让人看不下去，第一反应是 AI 味太重了：

句子太顺，结构太完整，每一段都像是规定好的；

不是……而是……、破折号、频繁的短句+句号；

接住、很稳、愣了一下……

我们有太多对AI味的判断了。

但真的让我们关掉页面的，很多时候是它没有提供足够的信息增量！

如果一篇内容有很强的信息增量，哪怕语言里带着一点 AI 味，我也能看下去。因为它对我来说是一个信息来源，重点在它提供了什么，而不是怎么提供的。

这是AI味，如果有信息增量不是不能接受，但AI slop的情况就严重多了。

它可能结构完整、细节丰富、语气正确，读完却没有留下任何东西。

你看到了很多字，知道它大概在讲什么，想回头找一个观点，又找不到真正属于这篇内容的东西。

AI味是表达层面的感受，这东西很主观，甚至很多人是无感的；

AI slop涉及内容本身有没有增量、有没有判断、有没有让人继续想下去的东西。

那如果你现在就是还不能立刻判断，怎么办呢？

毕竟有很多人还没有来得及积累这么多阅读和经验。

我的建议是可以先多看一些好的东西。看你关注的靠谱博主，看值得信任的信息源和官方资料，慢慢知道好东西为什么好，什么是真的，什么只是把话说得很完整。

然后再到真实的生活和工作里去积累经验。你越知道什么是真的，什么是好的，越有机会判断出什么地方不对。

这件事确实没有办法完全跳过……

但任何的积累都需要时间，如果你一时半会没有办法完成这个积累，但是又不想一直被AI Slop的内容裹挟，也可以先从下面几个问题开始。（不是帮你跳过积累过程哈，只是一个过渡期的助力建议）

QUESTION 01

这一段删掉以后，内容少了什么？

如果少了信息、少了一种感受，或者少了一个角度，它就有存在的理由。

但如果删掉之后什么都没变，只是页面短了一点，这种段落大概还没有完成自己的工作。

QUESTION 02

换一个人写，结果会变吗？

如果换成谁都差不多，里面可能没有作者自己的判断～好的内容会留下一个人的取舍、偏好和观察方式，换个人来写，重点就会偏移，这就是为什么同样的事情不同的人写出来就会给你带来不同的启发。

QUESTION 03

读完以后，你会想到谁？

你可能会想把它分享给某一个朋友，因为有一个观点你想要讨论或者解决一个问题；也可能会让你想起一件和自己有关系的事，重新引发思考；还有可能你点赞转发之后又评论了，因为它把你心里一个模糊的感受说清楚了，我们通常管这个叫【嘴替】。这样的内容，通常证明它留下了点东西～

但如果你读完只剩下一个【嗯，然后呢？】

那这个文章可能就缺了一点真正的内容或者触动。

QUESTION 04

它的细节准确吗？

AI生成的内容并不一定缺细节，相反，现在很多内容的问题，恰恰是细节太多，细节之间又没有可靠的关系。

DeepSeek早期写小说时常有这种感觉：动作和情绪描写极其细致，但没有灵魂；数字极其精确，但你不知道对于文章的意义是什么；看似每件事都交代得无比清楚，但组合在一起却似是而非。（我不喜欢ds写的小说真的不是没有原因……

再举个更直观的，GPT Image 2 生成图片也有类似的问题。

这个模型非常牛逼，但是！！几乎每张图的画面细节都堆得很满，缩小以后麻麻赖赖，真正重要的东西反而看不清了（你品，你细品～

细节多不等于真实！！！（重要的事情说多少遍都不为过！）

关键在于它是否准确，是否服务于内容，是否经得起追问。

QUESTION 05

它有没有犹豫过？

我之前看过一段关于韩国作家金爱烂的访谈内容，里面提到，她认为人和 AI 的区别，可能就在于人会犹豫。面对别人的苦恼，人会因为在乎而把某些话咽回去，停一下，再重新组织语言。那一点笨拙的沉默，比流利的标准答案更像人在说话。（作家确实敏锐又感性）

好内容也会留下这种停顿，作者本人知道哪里还没有想清楚，知道哪些判断只适用于某个场景，于是愿意把边界说出来。

愿意犹豫的人，反而是真诚的。（这句是我跟cola讨论的时候，她说的，我觉得很好，所以用了。）

QUESTION 06

读完以后，你得到的东西是什么？

它可能是一个方法、一个工具、一个检查清单，也可能是一种感觉、一点共鸣，或者某个一直说不清楚的问题终于被人讲出来了。

阅读不必每次都带着明确的收益，可以不那么功利。有时候一本小说让你看见了一个人的困境，一篇文章让你换了个角度，甚至让你不太舒服，都会成为内容留下的东西。

如果读完以后，只记得页面很完整、语言很顺，却找不到任何信息、感受、判断或问题，那它大概就是 AI slop。

PART 03

Taste有没有捷径

张咋啦给出的路径，我理解成两部分：先大量看好的东西，想清楚它为什么好，再去产出，把东西发出去，听反馈，继续改。

反正我自己的感受是，这里确实有一点捷径，或者说，是路径。

你可以先找到身边你觉得 Taste 比较好的朋友，看ta在看什么，听ta推荐什么。关注一些你认可的博主，参加一些真正有内容的分享和线下交流会，读那些让你反复想起的东西。借别人的筛选，少走一点漫无目的地寻找的弯路。

但最后还是要自己看，自己判断，自己写一点东西出来。

我也在慢慢践行这个过程。

我会关注好的博主，读好的内容，听好的分享，也会在每次做产品的时候看 AI 是怎么思考、怎么拆问题、怎么把一件事做出来的。这个过程里，我既在使用 AI，也在观察它的工作方式，同时继续校准自己的判断。

所以我现在不会说自己已经拥有了多好的 Taste，但我确实越来越清楚，哪些东西值得继续看，哪些东西看起来很完整，实际没有留下什么。

这件事不是一张清单就能解决的。清单只能帮你开始练习，真正的判断力来自一次又一次的阅读、比较、产出和反馈。

你先看好的东西，想它为什么好。再试着做一点，发出去，看看别人怎么回应。慢慢地，你会知道什么是好东西，好在哪，你做对了什么，什么让你是你。

这大概就是提升 Taste 的过程。

如果你最近也刷到过好东西或者AI slop，欢迎分享和吐槽～

我是Loki，一只喜欢探索AI技术，发掘AI趣味的小熊猫。下次见，白白~