AI圈黑话泛滥，网友自发抵制劣质AI梗，掀起反垃圾潮文化风暴。

　　 2 月 17 日消息，据美国科技媒体Futurism报道，当前互联网内容生态正面临一场由AI生成内容泛滥引发的信任危机。大量低质、空洞、重复甚至事实错误的AI产出文本充斥社交平台、博客、新闻评论区乃至专业论坛，引发用户普遍反感。在此背景下，一种新型网络标签悄然走红——“AI;DR”（亦写作“ai;dr”），取自“A.I., didn’t read”的缩写，直译为“AI生成，懒得看”，用以快速标记并警示他人：该内容由人工智能批量生产，缺乏人工审校、思想深度与基本诚意，不值得投入时间阅读。

　　 这一造词明显脱胎于经典网络用语“TL;DR”（too long; didn’t read，太长不看），但语义重心已发生关键偏移：TL;DR原本兼具功能性（提供摘要）与情绪性（表达回避），而AI;DR则彻底剥离了中立色彩，成为一种带有批判锋芒的内容信用评级符号。它不再针对“长度”，而是直指“来源”与“意图”——当读者第一眼看到AI;DR标签，所质疑的已不是信息密度，而是内容是否经过真实人类的认知劳动、价值判断与责任担当。

　　 尽管尚未被主流词典收录，AI;DR近期在Threads等去中心化社交平台上出现频率显著上升。一条由用户发起的Threads帖子引发广泛转发与二次创作，成为该标签破圈传播的重要节点。值得注意的是，这并非该词首次出现——早前零星见于Reddit技术社区或程序员论坛，但始终未能形成共识性用法。此次突然升温，折射出公众对AI内容治理失序的集体焦虑正在从隐忍转向显性表达。

　　 “我们所有人都得赶紧用上这个词。”一位Bluesky用户在相关热帖中呼吁。这句话看似戏谑，实则暗含严肃诉求：当算法推荐机制持续放大低质AI内容、当流量逻辑默许“以量换曝光”的粗放生产时，普通用户亟需一种低成本、高效率的自我防护工具。AI;DR正是这种工具主义反抗的产物——它不挑战技术本身，却坚决捍卫注意力主权与阅读尊严。

　　 尤为值得警惕的是，这一现象与更广泛的社会情绪共振。2025年《韦氏词典》年度词汇选定为“slop”（本义为稀糊状物，引申为“劣质、无营养、令人作呕的垃圾内容”），其释义明确指向“由AI大规模生成的低信噪比数字内容”。词典编纂方特别指出，该词当选并非偶然，而是反映了公众对“内容通胀”前所未有的警觉：当90%的网页新帖、60%的营销邮件、近半数的短视频文案都经由大模型草就，所谓“信息爆炸”实质已是“意义塌方”。技术投入的指数级增长，与内容质量的断崖式下滑，正构成当代数字文明最刺目的悖论。

　　 程序员Sid在其技术博客中的反思颇具代表性：“对我来说，写作是最直接的窗口，能看出一个人如何思考、如何感知、如何理解这个世界。”这句话切中要害——文字从来不只是信息载体，更是思维过程的化石。当AI代笔成为常态，我们失去的不仅是语法错误的修正成本，更是作者与读者之间基于诚实、责任与有限性所建立的隐性契约。一篇连作者本人都未通读、未认同、未署名负责的文字，本质上已退出公共讨论的伦理场域；而AI;DR标签的流行，恰恰是公众对这种契约溃散所投下的否定票。

　　 从新闻专业主义视角看，AI;DR的兴起不应被简单归类为“网络玩梗”，而应视为内容生态健康度的一项关键预警指标。当读者不得不自建过滤机制来抵御信息污染，说明平台审核缺位、行业自律失灵、监管响应滞后等问题已积重难返。更值得深思的是，这一标签目前主要由个体用户自发使用，尚未被主流媒体、学术机构或内容平台纳入正式标注体系——这意味着，我们仍在用民间智慧修补系统性漏洞。真正的解决方案，绝非鼓励更多“懒得看”，而应推动建立AI内容强制溯源标识、人机协同编辑规范及第三方可信度评估机制。否则，“AI;DR”终将从一个讽刺标签，演变为数字时代的基本生存常识。