幾個月前，我還向身邊朋友推薦 DeepSeek，說它是做自媒體的新槓桿，是寫作者的好助手。

但就在最近，我有點不敢跟人推薦了。

因為我突然意識到，DeepSeek 正在被整個互聯網內容的“反向污染”。

上周在用 DeepSeek 寫一篇內容策略稿時，我開啟了聯網模式，期待它通過聯網幫我找到調研資料，提煉出更具時效性和深度的內容。

但它給我呈現的，卻是一堆從百家號、企鵝號、內容池裡，找來一堆“垃圾資訊”。

我腦中瞬間閃過一個比喻——DeepSeek 就像一個在內容墳場裡撿垃圾的拾荒者。

而更可怕的是：它撿來的，正是這個時代 AI 大模型每天吐出的“排泄物”。

01

聯網后的DeepSeek 是一座資訊垃圾場

這是一個令人絕望的閉環：

平臺用 AI 寫內容 → 內容被投喂進搜尋引擎 → 大模型在網路中學習 → 使用者再用 AI 生成內容 → 再被平臺抓取……

從內容創作到內容消費，全鏈路都充斥著“AI 寫 AI”的惡性循環。

很多人把這當作技術問題，說靠演算法優化、語料清洗就能解決。但這就像在化糞池裡做凈水實驗，底層結構出了問題，演算法再強也無力回天。

我甚至抓取了今日頭條熱榜數據做測試，結果發現：

一段內容被 AI 連續重寫 5 次，關鍵信息的誤差率越來越高了。

資訊失真，觀點空洞，大詞濫用……這些“語義屍體”正在悄無聲息地吞噬中文互聯網上的語言肌理與表達空間。

02

看3篇DeepSeek覺得牛，10篇開始反胃

說實話，我最初是喜歡 DeepSeek 的。它結構清晰、邏輯完整、語言規範。但用久了，你會發現它最大的問題：

它太像自己了。

你寫什麼，它都回你一篇“像樣”的長文。

你只需要一個標題，它就能生成 2000 字長文。但你認真一看，會發現：

所有段落都“對”得離譜，但沒有一句話能打動你；

內容結構像流水線產品，每一段都合乎規範，但毫無溫度；

每個行業、每個問題，都是“大詞”堆疊、套話成山。

這就是所謂的“DeepSeek 文風”，甚至已經被公眾號、自媒體、PR稿寫手廣泛套用，形成了一個內容偽原創的產業鏈。

只需一行指令，就能批量生成 50 篇“公眾號爆款”的偽爆款。

AI 加演算法成了流量騙局的新武器，而我們正在變成它的受害者。

03

DeepSeep 越來越套路，也越來越壞

這幾個月，我測試了 DeepSeek、ChatGPT、Kimi、元寶等多個主流模型，發現 DeepSeek 在連接網路資訊后，表現最差。

問題其實非常直白：DeepSeek 聯網之後，像極了一個掉進資訊垃圾池的老鼠，啃什麼都帶點毒。

你以為它會去找一些乾淨、真實、有深度的內容來參考，結果它轉了一圈，滿嘴都是頭條號的浮誇標題、知乎的碎片觀點、公眾號的套路段落——看上去“像模像樣”，但骨子裡全是泡沫。

它的結構太標準了，標準到不像人寫的，像一個早就預設好答案的客服機器人，你一問，它就把範本往你臉上糊。

邏輯順，語法對，就是沒營養，沒靈魂。

更嚴重的是，它現在的“大腦”已經被平臺上的垃圾語料反覆投喂，徹底學壞了。它學會的不是表達，而是模仿；不是寫作，而是拼貼。

我以前真心相信，AI 會是內容創作者的“解放者”，是我們提升效率、打開認知的工具。

現在我慢慢意識到，如果不控制好使用方式，AI 不但不能幫你進化，反而會拖著你一起墜落。

現在我意識到，如果使用方式錯了，它反而會拖垮內容品質，拉低表達的平均水準。

04

不是 AI 毀了內容，是中文互聯網先自廢武功

如今的內容平臺，正深陷一場“偽內容的軍備競賽”：

 一個爆款文章剛上線，24 小時內就能刷出 500 篇高度相似的“偽爆款”；

一個熱門關鍵詞剛剛冒頭，DeepSeek 等模型就被集體調用，批量合成“AI版本的跟風解讀”；

一個話題剛衝上熱搜，自媒體號已經在用生成模型刷滿榜單。

內容生態正在急速塌縮，語料污染指數級上升，而真正具備認知價值、經驗密度和深度思考的內容，在快速消失。

據不完全估算，過去三年中文互聯網的“有效語料”減少了 68%，而“AI 垃圾數據”增長了 200%。

更令人警惕的是，平臺早已不再關心“誰在創造內容”，他們只看兩件事：

能不能通過演算法審查？

能不能觸發流量閉環？

也就是說，內容是否原創、是否真實、是否具備思考的價值，全都退居二線。只要形式夠像、標題夠沖、關鍵詞夠熱，系統就能判定為“合格作品”。

我們用了二十年搭建起中文資訊文明，結果短短幾年，被演算法主導的偽內容邏輯摧毀大半。

現在的內容生態，更像一個被資本和流量合謀馴化的資訊養豬場：

第一步，用激素演算法催肥吸引使用者注意力；

第二步，用內容垃圾泔水餵養 AI 模型；

第三步，再把這些“高仿合成資訊”反哺回市場；

最終，所有人吃著自己吐出來的東西。

真噁心！！

05

給所有內容從業者 3 點建議：

在資訊泛濫、模型橫行的時代，每一個內容從業者都面臨新的選擇：你是要成為“AI餵養器”，還是堅持做“有價值的表達者”？

這不是技術問題，而是認知選擇。

以下是我給所有認真做內容的人，三點建議。

01. 審慎使用 DeepSeek：別讓它吞噬你的表達力

DeepSeek 不應該成為創作的起點，它更適合放在“結構拆解”“資訊整合”這類輔助環節上。

它是一個效率助理，不是你的思維引擎。

如果一篇內容，從問題設定、結構框架到語言風格，全部交給模型去處理，那麼你只是在把自己變成一條流水線上的“合成工人”——失去了表達的鋒利度，也失去了和世界建立聯繫的能力。

使用 DeepSeek 的正確方式是：

1、在創作初期，用它收集資訊、歸類邏輯；

2、在中期構思，用它做結構演練、邏輯打磨；

3、但在真正表達觀點、構建洞察時，收回主動權。

真正打動人的內容，永遠是你獨立思考之後形成的那一段“非標準答案”。

02. 建立屬於你自己的“資訊繭房”：抵抗內容污染

今天的信息環境，早已不是資訊匱乏，而是語料毒化。

一個糟糕的推薦演算法+模型生態，可能讓你在不知不覺中被海量“偽內容”侵蝕。最可怕的是：你並不知道你被污染了。

所以你需要構建自己的資訊繭房——一個屬於你的內容避難所。

• 只訂閱值得信任的創作者；

• 構建你的個人知識庫和資訊篩選系統；

• 定期清理內容輸入源，減少平臺控制的“餵養”。

繭房不是封閉世界，而是你的認知凈化器。

真正的開放，不是讓垃圾內容自由進入，而是你擁有選擇、判斷、過濾的能力。

03. 記住：AI 是效率槓桿，不是價值來源

AI 能做的，是提升你的信息處理能力，但它無法取代你的“認知密度”。

真正稀缺的，是你作為人的這些能力：

• 判斷——在混亂中找到關鍵問題；

• 故事力——用經驗打通人與人之間的理解；

• 創造力——從常識中長出非常識的表達。

AI 可以重組語料，但無法生成洞察；

它能做出“像文章”的段落，但無法打動人心。

如果你只是用 AI 提高速度，最終你會和其他人一樣，成為平臺的一段可替換語料；但如果你用 AI 放大思考，那它就能成為你表達的倍增器。

在 AI 內容時代，最核心的競爭力，仍然是那一份“不可以被訓練出來的東西”——你對世界的獨立觀察、對表達的熱情，以及你不肯被範本化的堅持。

不是怕用 AI，而是怕你失去了成為創作者的本能。

要入局，也要有意識地保留一塊不被模型控制的空間。那將是你真正的價值所在。

寫在最後

我不是技術悲觀主義者，但我也不會再做技術的盲目信徒。

DeepSeek 們不是“壞”，但他們正被中文互聯網帶入一個充滿幻覺、濫用與污染的死迴圈。

今天，我們還可以按下暫停鍵，去思考：我們到底需要什麼樣的 AI，以及我們如何使用 AI 不成為“資訊毒源”的一部分？

如果 AI 真的是這個時代的工具，那麼我們應該做的，不是把寫作交給它，而是用它，延伸人類表達的能力，而非消解它的意義。