
本文来自微信公众号: 深氪新消费 ,作者:视频组
在微博、小红书上,关于“AI脸严重污染互联网”的话题不断冲上热搜,连人民日报都忍不住点名批评:“AI脸看腻了,‘活人感’该回来了”。
一边是指数级下降的生产成本,一边是爆炸式增长的内容需求,但两边一碰,还没跑通接受度,就先把网友们恶心坏了。
以下是本期视频脚本:
每次刷到这张AI脸,你是不是都会产生一股说不上来的生理厌恶?
只要上网冲浪刷视频,你会发现大多AI人物不管男女老少,几乎都是长得大差不差。
统一的下垂大圆眼、高挺长鼻子、锥子尖下巴,配上一副皮笑肉不笑的标准表情,精致得毫无灵魂。
刷十条短视频,有五条AI内容是都是这副面孔,点开几部微短剧,部部主角共用同一张脸。
看一张觉得新鲜,看十张觉得麻木,看一百张就只剩恶心了。

当流水线生成的“完美人脸”霸占了屏幕,淹没了互联网,强烈的视觉同质化也引发了公众的生理性反感。
在微博、小红书上,关于“AI脸严重污染互联网”的话题不断冲上热搜,连人民日报都忍不住点名批评:“AI脸看腻了,‘活人感’该回来了”。
一边是指数级下降的生产成本,一边是爆炸式增长的内容需求,但两边一碰,还没跑通接受度,就先把网友们恶心坏了。
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一看到AI脸就不舒服的这种别扭,既不是审美偏好的差异,也不是“矫情”。
而是人类进化了几百万年的生存本能在发挥作用,放在心理学上说,是AI脸的模样触发了你的“恐怖谷效应”。
1970年,日本机器人学家森政弘提出了一个概念,当类人形象的逼真度达到95%左右、却又未达到完全真实时,人类对其的好感度会断崖式下跌,转而产生强烈的排斥、恐惧甚至生理不适。

AI生成的人脸,基本就是精准卡在了这个最尴尬的“谷底”。
五官元素样样齐全,看着很像真人,但在微观细节上却处处违背生物规律。
而人脑中有专门负责识别人脸的梭状回面孔区,它能在几十毫秒内完成面部特征校验。
当AI脸出现瞳孔光线错位、肌肉联动错误、皮肤纹理异常时,显意识可能说不出哪里不对,但潜意识里已经警铃大作,杏仁核(恐惧中枢)被激活,向大脑发出“这不是正常同类”的预警信号。
这种显意识认可但潜意识排斥的冲突,就是那股“说不上来的恶心感”的源头。
而且当海量同质化AI脸反复轰炸你的视觉神经时,这种不适感会被持续放大。从最初的“有点别扭”,很快升级为审美疲劳,最终演变成生理性的厌恶,一看到就想划走。
这也是为什么短剧赛道最近出现了以“水果人”、“萌宠派”类这类形象为主角的短片潮流,因为这样的形象在恐怖谷曲线里的位置,正好是人类大脑乐于接受的。
不过明明有那么多AI工具,那么多制作者,为什么最终生成的脸却都长一样?其实这种巧合,是眼下在技术、法律、商业作用之间最平衡的一个结果了。
从AI的工作原理上看,算法天生就爱“平均脸”,所以同质化才是它的本能,而非bug。
主流大模型训练所用的海量人像数据,大多来自互联网公开图片,这些图片本身就经过了摄影师、修图师、平台算法的多重筛选。
标准五官、相貌年轻、面部对称、符合主流审美的样本占了绝大多数,模型学习时会自然认为“高概率出现的就是正确的”,最终收敛到统计学意义上的“平均脸”。
并且为了避免画面崩坏、五官乱飞,算法会主动收紧生成空间,优先选择处理成本最少的面孔,这类形象在镜头转动、表情变化时最不容易穿帮,代价嘛,也就是牺牲了多样性。

当然其中最重要的,还是便宜好用。
AI生成的脸要拿来商用,如果全靠自己跑,要么容易发生侵权,因为你不知道AI会偷到哪个人的脸;要么成本变高,没有海量数据做支撑的零星模型在实际使用中并不稳定,反复调试,花钱“抽卡”,都是制作成本。
所以大家都倾向于,用现成的,也就是我们常看到的那张AI脸。
从技术惊艳到生理性厌倦,AI脸只用了不到两年时间就走完了审美退潮的完整周期。
而更深远的伤害在于审美生态的污染。
当这种AI脸以疯狂量产的速度填满互联网的每一个角落,最后又再次成为了被AI抓取的样本数据。
这何尝不是一种流量时代的“审美大萧条”。
当然也不是没有好处,至少能够提醒家里人,每当看到这张脸,就是AI无疑了。
大家对于AI脸又是什么看法呢?评论区聊起来!
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