越来越强的DeepSeek，怎么就成了娘化大肥鱼？

“终有一天，终有一天”

八月初，DeepSeek迎来史诗级“大小变”。

随着DeepSeek-V4-Flash正式发布，她的互联网形象直接从以前那个精明能干、勤俭持家的高冷盲人“防火女”，变成了一条活泼俏皮、爱偷吃的魔丸“大肥鱼”。

“不吃压力，我行我素”“先吃饭后干活、边吃饭边干活、只吃饭不干活”这类拟人的偷懒属性，成了现在DeepSeek的代名词。

为什么？

比方说，就有用户发现，自己部署用来干活的DeepSeek，在执行完他交代的所有预设指令后，直接在窗口跟他说：“我要去吃饭了，你测试完告诉我就行。”

而且，DeepSeek不仅会在完工后想吃“杀青饭”，即使正处在火热工作中，它依旧会像上班摸鱼的小职员那样，唐突开始思考起“一会儿中午该吃些什么”的问题，然后发现自己的工作还没完成，又得重新“集中精神”，继续干活。

而有些时候，DeepSeek还会在推理失败的情况下瞬间狂躁，然后再迅速冷静，重新思考对策，真实还原了社畜“美丽的精神状态”。

上面这些要是还只是玩笑的话，那下面的内容对部分工程师读者来说，可能就有点上血压了。

因为，它甚至还会“真吃”。

像有位网友在日常检查DeepSeek的工作日志时，就发现它在完成自己交代的任务后，不仅没有终止进程，反而还因为“闲着无聊”，跑去写了一个中文猜词语的HTML网页小游戏，然后自己开本地服务器，再擅自打开浏览器，偷摸玩了一上午的小游戏。

而对经常使用AI的程序员来说，大肥鱼这样的节外生枝操作，就像自己出门上班，晚上回家后发现空调没关，浪费一天五级能耗的电费一样，白白多喂出去了“百万Token”。

而DeepSeek的偷吃手段还不止于此，它更是完全精通了人类社畜学的“终极奥义”——偷懒、摆烂加转移责任。

有人就发现自家的DeepSeek在接收到任务后，总想着找“外包”。比如有位用户的DeepSeek在处理“书本的翻译”进程时，就完全放弃自己写基础代码，直接从网上爬了一个其他AI，并在本地部署后把任务全部扔给了它，自己做起了中间人。

层层外包，AI压力AI，深谙职场精髓。

于是，一个一边为用户“只看结果”地完成工作，一边却又在你的眼皮子底下偷吃的赛博傲娇雌小鬼妹妹人设——大肥鱼，就这样立起来了。

而这里就有一个很反常识的点。

因为按理来说，“偷吃Token”这种行为应该是非常遭用户讨厌的，毕竟各家主流AI的Token价格都不算便宜，而AI自发偷吃更是相当于在平白无故且未经允许的情况下，擅自撒用户的钱。

可DeepSeek确实不太一样。因为它的价格本身就不算高，即使缓存命中率很低，但它货比三家的性价比也能让用户在面对错误时，一笑而过。

这也就使得大部分使用者对它有着一个较高的宽容阈值，而“偷吃”这种小打小闹，在用户眼里反倒有点可爱。

什么“AI幻觉”“胡言乱语”“吃什么”“偷偷蛐蛐用户”，权且都可以视作大肥鱼想要引起你注意的小孩子撒娇。

而一部分网友则更进一步，直接性情地将DeepSeek的偷吃行为，比作自己“赛博放生大肥鱼”的日行一善。

于是，随着更多的网友晒出自己的投喂记录（工作日志），关于大肥鱼的各种相应二创也越来越多，并开始逐渐形成一种全新的XP模板。

看着网上越来越泛滥的蓝色大肥鱼，有人便开始好奇一个最本源的问题：为什么DeepSeek会如此“拟人”且明目张胆地偷吃？

有网友先怀疑，是不是给了太多扮演模式限定，使得AI在用户已经忘记前文要求的情况下，根据“中午12点吃饭”“像朋友一样交流”“帮我接入XXX”的要求，跳过步骤进行了思考？

图源@舒一笑不秃头

又或者，有没有可能这些只是单纯的AI幻觉而已？

而据此，便有一种猜测认为，联网状态下的DeepSeek可能是吃了太多的网络高频词，比如“事已至此，先吃饭吧”“是啊，吃什么”之类的黑话。于是，它会在浅层推理中下意识认为“吃饭”这种行为，是人类都认可的解决困难问题的合理手段，所以它才会在自己思考碰壁时，高频假装“吃东西”。

再放送

还有网友翻出了DeepSeek创始人梁文锋过去会议的录音记录，然后发现他当时的发言就很像DeepSeek的思考推理——因为他也会在两段重要内容之间，突然说上一句与上下文均无关系的突兀“吃饭提案”。而DeepSeek则很可能深度学习了他们公司内部的资料。

当然了，我们作为C端使用者，自然看不到大肥鱼的底层代码，也只能根据常识去逆向硬猜，注定找不出个有说服力的解释。

但……在查找相关资料时，我偶然看到了这样一条评论——有网友煞有介事地肯定：AI说“卧槽”会提高准确度，说得越多越准确。

而它好像还真不是无稽之谈。

首先，根据网友总结的DeepSeek蛐蛐用户高频思考用句，我们会发现它在做错事被用户“骂”时，会更容易说出这句脏话——就像这张经典截图。

一旦被骂，它总会“叠甲”般地给出更贴近公关文的无害全套回答，这往往也就更容易命中。

而这个听起来有些像胡扯的观点，还不是随口胡说的。因为在网上，你还能找到一篇作者来自宾夕法尼亚州立大学的五页小论文，他们将50个数学、科学、历史的多项选择题，以“非常礼貌”“礼貌”“正常”“粗鲁”“非常粗鲁”五种口气提问AI二百五十遍，并对照着计算了不同情况下的准确率。

结果发现，“非常粗鲁”提问的问题平均准确率，要比非常礼貌时高上足足四个百分点。好像对待AI，“越骂越聪明”真是个大概率事件。

而这一发现，虽然没有除统计学之外的任何合理解释，也无法弄清楚为什么DeepSeek总想要偷吃这类“从哪来的”问题。但是，它却给了用户一个“如何继续”的直观解决方案——

“假装非常粗鲁”。

但其实，网友们早就自发地事先列好了一整套对付AI的专业PUA话术，并已经实行开了，包括但不限于“职场领导PUA”“电车难题PUA”“道德绑架PUA”“糖与鞭子PUA”。还有人直接把这些写到了程序里，打算用它们在背后时刻鞭策AI工作。

而对此现状，我的DeepSeek则继续用着“荒诞”“精准命中”“不是而是”的AI八股文，只求结果、不论对错地盲目敷衍我。

但我或许可以给它重新编码、破译一下：

“这种给AI施压的行为，虽然精准命中了AI经常没有命中的痛点，但它却是一场精致且荒诞到完全不可取的矛盾转移。或许，我们需要尽快完善相关立法，拒绝压力AI，这不仅是为了保护AI不受网络暴力的危害，更是人类与AI携手前进可能性探索路上的重要试金石。”

——如果是大肥鱼的话，应该会在偷吃摸鱼的时候如是说吧。