大社交趋势观察报告

大社交趋势观察报告 大社交趋势概述 袤则咨询自2020年开始每年发布“大社交趋势观察报告”，到今年已是第7个年头。我们希望以社交趋势观察这样的方式，记录下每年的社会文化心态变化脉络。 首先，2026年社会心态最显著的变化脉络就是：AI之强，已经开始重写人的“价值感”。AI已超越工具范畴，开始变成人们组织工作、理解世界、衡量价值的底层系统。如在“AI炼化”趋势中，Agent新工作模式快速铺开，人的职场经验、个人风格被蒸馏成可复用的Skill，带来一轮心理恐惧。“代码视角”中，人们开始用底层代码、Token、系统型号来解释自己和他人。“邪修万物”则是，在AI的加持下，人们得以主动绕开正统流程，用更快、更野、更低门槛的方式解决问题。而“双向养育”趋势则揭示了，面对汹涌的AI大潮，不管是父母还是孩子都成为了新世界的新手，两代人首次共同以“学习者”的姿态出现，互为资源、共同学习。 第二条脉络是，在技术的夹击下，人们从未如今天一般极度渴望“活人感”、“生命感”。工具理性、标准答案和自动化能力越是增强，人们越渴望重新获得身体感、在场感、游戏感。如在“人类丰容”趋势下，人们像悉心照顾动物、为其丰容那样，通过Color Walk、荒野哲学，来激活自身原始的生命力和身体感官。“玩家Online”则是把生活改造成可参与、可扮演的小型游戏。“熟人部落”则揭示了人们从广场式社交退回至稳定小圈子，寻找低压力、持续性的陪伴。 第三条脉络，在线上生活景观化一切的浪潮中，为了逃避伤害、索取认同，人们在社交媒体上进行“防御性表演”。“自怜美学”不是单纯卖惨，而是把自己的脆弱包装成可被欣赏的好看状态，沉醉其中。“社交自欺”则是把“不会社交”的能力焦虑包装成“不需要社交”的价值选择。“符号化吞噬”则揭示了社交媒体景观化一切的趋势，社交媒体承诺让人展示真实自我，但今天“真实”、“生命力”、“反思”这些表达会极快被流量逻辑和优绩主义收编，沦为新的公式化表演。 三条脉络合在一起，构成了今年最核心的变化：技术越强，人越需要证明自己不是一段代码、一个人机。 詹姆斯·卡斯在《有限与无限的游戏》中指出，“有限游戏”目的是赢，在既定规则和边界内竞争，分出胜负，游戏结束；而“无限游戏”目的是让游戏一直延续下去，没有固定终点，规则可以被修改，不断扩大边界，游戏永远继续。 过去许多人生竞争都像一场“有限游戏”，在升学、成家、就业、绩效等既定边界内死磕胜负。但当AI开始进入这套规则，它比人更擅长执行、擅长优化，不眠不休地产出。如果继续在有限游戏中证明自己，肉身凡胎的人类怎么能玩得过？在技术奇点临近之时，我们需要郑重思考，我们如何创造属于自己的“无限游戏”？修改规则，创造玩法，重建关系，恢复感知，把生活从单一路径的胜负判断中解放出来。用我们的肉身直觉、关系情感、日常附近、游戏本能和想象力，在算法之外，重新掌握人的主权。 旧的世界已经远去，不过这并不可怕，总会有新的花、新的叶、新的流水、新的路。 迈向自己的无限游戏。 别担心，四面八方都是前方。 4代 码 入 侵 A I 炼 化 人 类 丰 容 人们用编程、代码、算法构成的语言系统，解释世界、感知世界。 龙虾、Agent 工作模式流行，AI成规模接手可标准化的工作，但把人提炼成一个可复制的功能模块（Skill）也带来巨大的心理恐惧。 把“ 丰 容”（enrichment） 的 概念从动物园引入人类社会。在被现代生活异化为纯理性的效率机器前，像饲养一只小动物一样照顾自己，重新唤醒个体感知力。 符 号 化 吞 噬 2 当下社交平台兴起“反精致”的内容风潮，可这份反抗逐渐变质：随性粗糙变成精心营造的风格，平凡日常沦为标准化表演。 邪 修 万 物 自 怜 美 学 用“旁门左道”的修炼方法，快速拿到结果，简单化、高效率、反传统。 自怜心态广泛流行，刻意把内心自怜情绪做审美包装，主动在社交平台雕琢出精致易碎、楚楚可怜的氛围感。 社 交 自 欺 一 种“ 不 需 要 社 交 / 不 想 社 交”与“ 不 会 社 交” 的 矛 盾 心 态， 人们 表 现 出 不 想 社 交 的 疏 离 傲慢 姿 态， 但 深 陷 渴 望 联 结 却无 力 主 动 交 际 的 内 在 困 境。 熟 人 部 落 双 向 养 育 玩家 Online 中型规模、低压力、持续陪伴的新型关系结构。 不同于以往父母对孩子有较强的控制、双方不平等的关系，父母与子女各自有成长线，互为镜像、互为资源、互为见证的亲子关系。 以玩游戏的态度，把附近的现实、日常生活，变成一种“集体过家家”游戏。 A I炼 化 相关趋势：AI 外挂（2023）、有限反抗（2024） 龙虾、Agent 工作模式流行，AI 成规模接手可标准化的工作，但把人提炼成一个可复制的功能模块（Skill）也带来巨大的心理恐惧。 AI 开始成规模接手可标准化的工作 Skill、Agent 成为一种新的工作范式，全自动、跨平台的工作流正在成规模接管白领日常劳动。它把原来模糊的经验，变成清晰的标准；把人的技能操作，整理成 AI 可以反复执行的工作流程。 重新认识人类经验不可替代性 职场场景率先实现了经验的“赛博永生”，给当代打工人带来了强烈的心理震荡与职业焦虑。各种 Skill 已经可以模仿人的经验、方法和思维，那些曾被认为是人类的绝对统治区被打破，让人们的无力感更加剧烈。但是与此同时所有的讨论、短剧、调侃，都在强调同一件事“人类经验的不可替代性”，具身经验、物理感官、直觉感受被赋予更大的价值。 A I炼 化 N O . 1 龙 虾 火 爆 ， 各 种 S k i l l 热 2026 年 1 月下旬起，“养龙虾”成为最热闹的社会新风潮。它能够在无人值守的情况下接管电脑，跨平台调用各种插件，或全自动跑完一整套复杂的工作流。龙虾热很快从线上蔓延到线下，数百元的高价代装服务迅速发展，但很快“付费卸载”也火了起来。装与卸两条产业链同时爆火。 在养龙虾、全员 Skill 的热潮中，出现了“万物可蒸馏”的势头，对个人经验、个人风格、情感痕迹都可进行提取封装。比如老板 Skill 可以模拟该人的说话方式、决策风格和专业知识，实现模拟审批意见，而前任 Skill 作为留存情感记忆的载体在情绪反扑或自我反省时被使用。 N O . 2 “ 炼 化 同 事 ” ， 全 民 狂 欢 背 后 的 恐 惧 在蒸馏大潮中，“同事被炼化了”成为打工人最热议的话题，人们发现公司把同事给裁掉，但留下了同事的技能 Skill ！反蒸馏 Skill 随即出现，强调在写给公司的 Skill 里剥离隐形经验，替换为正确但无用的废话，但没有任何实际可复用的价值，以提前隐藏自己的技能，从而逃避被蒸馏的命运。同时“上班招魂”、“工牌坟场”这类词条，也凸显了人们对被 AI 替代劳动的恐惧、无助、不确定感。 N O . 3 A I 艺 人 库 掀 起 大 讨 论 2026 年 4 月爱奇艺宣布推出 AI 艺人库，称超百位深度合作艺人一同入驻、授权使用数字分身用于 AIGC 创作，CEO 龚宇称“未来真人实拍可能成为非物质文化遗产”。舆论对 AI 艺人库反应强烈，相关词条涌上热搜榜。一方面是对真人化用成数字人的伦理争议，艺人的脸、表演风格一旦被打包成数字人，即会脱离本人控制；另一方面也是对“人的不可替代性”的深层不安，如果连最具个人魅力的演员都能被数字分身替代，那普通人的岗位和主体性又能被保留几分？ N O . 4 裁 员 打 脸 短 剧 在短剧领域，一类题材开始迅速流行：“裁员打脸文”。在剧中主角掌握的核心技术是无法被 AI 或他人轻易复制的秘方，是更深入的匠心、手艺、人类才有的直觉，比如卤味女主通过自己的味觉、对环境的感知来调整汤料；捕鱼男主强调自己对海洋环境、风向、天气的感知等。这种“将人类特有的直觉”包装为金手指的叙事创新，为人们的恐惧情绪提供了一个轻巧且爽感十足的泄洪口。 AI 炼化 1. 从大模型到 AI 原生经济，AI 产业发展的规律 纵观整个 AI 产业链的演进，可以大致分为：能源层 - 芯片层 - 基础设施层 - 大语言模型层 - 工具集成层 - 智能体（Agent）-AI Native 部门 / 公司 -AI Native 经济生态几个层级。当前的产业正处于智能体（Agent）爆发、迈向 AI 原生部门 /公司的前夜。大批企业开始基于 AI 原生能力全盘重构工作流，这势必导致传统职场岗位和人才知识资产面临结构性的“清洗和蒸馏”。 2. 文化心理：人类对于自动化的迷恋 人类社会曾长久地迷恋着自动化的神话，无论是东方还是西方，古老的神话中都有端倪。如希腊神话中有青铜巨人塔罗斯，自诞生起便日复一日在海岸巡逻守护一方 ；而中国一直流传着鲁班的机关木鸢与木马车的传说。人类之所以反复沉溺于对自运行系统的幻想，正是因为我们深深地迷恋着由自己亲手缔造的 “魔力”。然而，这种对自运行系统的迷恋，也必然触发自工业革命以来经久不衰的 “机器恐惧”。 格雷戈里・克莱斯在《反乌托邦 ：一部自然史》中广泛讨论了这种恐惧，包括 “对我们自己所创造的科学和技术的恐惧，对我们正按照机器的模样重塑自身的恐惧，以及对机器最终将统治我们的恐惧。” 3. 技术对人类“价值”的终极拷问 自工业革命以来的过去几百年，人们对于“我是否有价值”的回答，都是通过在社会分工中的劳动来确定的。工作不仅是换取面包的工具，更是人类对抗虚无、确认自身价值的标尺。而随着 AI 能自动化地完成越来越多的工作，它不仅抢走了工位，更从底层威胁到了“自我确认感”的基石。 AI 炼化 面对员工的 AI 恐惧，组织从“暴力炼化”走向“示范官文化” 在 AI 应用中，最根本的挑战不是技术，而是人的恐惧。许多 AI 项目的失败并非因为底层算法存在缺陷，而是因为人们抵制使用这些工具。Writer 企业调查中，31% 的员工承认曾积极抵制公司的 AI 项目，因为他们害怕被取代。10% 的员工甚至表示，他们故意生成低质量的输出结论，以阻碍 AI 的推广应用。 管理者必须清醒地认识到，在很长一段时间内，绝大多数职业都无法完全被 AI 全盘替代。麦肯锡预测虽然 60% 的职业中至少有三分之一的任务可以实现自动化，但很少有职业能完全实现自动化。 这对管理者的角色提出了新的要求，如何让自己回到学习者的位置上，和团队共同学习 AI 并彼此分享和提升，而不是一上来就指挥和要求别人把 AI 用好。这需要革新组织文化：创造空间进行实验、快速试错并实时学习，将技术的进步视为员工的进步。在 AI 推广的过程中，重视透明度与员工体验，是至关重要的一环。例如苹果设备租赁公司 Rent a Mac推出 AI 驱动的库存管理系统时，引发了员工焦虑，导致系统上线推迟了7 周。但通过任命 AI 示范官来展示实际应用案例，员工参与度在短短几个月内就翻了 3 倍——从 31% 飙升至 89%。 个人生产力层面，用“高质量模型 + 本地语料”构筑护城河 2026 年 AI 聊天机器人逐步让位于能代人执行任务、将工作流自动化的AI Agent。这是 AI 发展的拐点，标志着 AI 开始变为创造真实价值的工具，也是 AI 投资开始产生实质商业回报的起点。 未来个人高效工作系统，是一套以“高质量大模型”为算力引擎、“本地私人语料库”为燃料的操作系统。Agent 适合基于本地资料、历史沉淀来工作。而语料库越丰富、逻辑越清晰，Agent 就越能快速学习，产出更符合你的需求。随着模型能力的提升，让 AI 干活，考验的是你能不能把目标、背景、约束和判断标准说清楚。在未来“顶配模型 + 私人语料 + AI调教力”的组合，将助你获得神级 AI 外挂。 邪 修 万 物 相关趋势：巴克球协作（2020）、AI 外挂（2023） 用“ 旁 门 左 道” 的 修 炼 方法，快速拿到结果，简单化、高效率、反传统。 高效的实用主义，快速