小紅書反的不是AI，是龍蝦味的“活人感”。

作者|王鐵梅

編輯|古廿

3月10日，小紅書發(fā)布公告，開始嚴(yán)格打擊“AI托管賬號(hào)”。公告表示，嚴(yán)禁任何利用技術(shù)手段模擬真人、進(jìn)行非真實(shí)內(nèi)容創(chuàng)作或互動(dòng)的行為。

這則公告很快被外界與近期開源AI智能體 OpenClaw 聯(lián)系在一起。這個(gè)最近爆火的“龍蝦”，可以讓 AI 直接接管賬號(hào)運(yùn)營(yíng)：自動(dòng)生成內(nèi)容、發(fā)布筆記，甚至在評(píng)論、私信、群聊中模擬真人互動(dòng)。

小紅書一直把“真實(shí)分享”和“真誠(chéng)互動(dòng)”當(dāng)作平臺(tái)根基。用戶愿意停留，很大程度上也是因?yàn)檫@里看起來像“活人社區(qū)”。具體的人，講具體的經(jīng)驗(yàn)，而不是一套自動(dòng)化系統(tǒng)批量生產(chǎn)出來的內(nèi)容。

但治理真正復(fù)雜的地方不是AI。因?yàn)樵谛〖t書，批量生產(chǎn)內(nèi)容并不是AI 時(shí)代才出現(xiàn)的新問題。早在生成式AI 普及之前，一套成熟的爆款流水線就已經(jīng)存在。行業(yè)里對(duì)這類操盤群體有個(gè)流傳很久的稱呼：“鄭州幫”。

這套玩法并不復(fù)雜：盯熱榜、拆爆款、記標(biāo)題、扒封面、抄關(guān)鍵詞、再通過改寫、拼裝、矩陣分發(fā)，把相似內(nèi)容批量做出來。今天AI龍蝦能做的很多事，過去靠人海戰(zhàn)術(shù)也能完成。

這也是小紅書此次治理的微妙之處。

對(duì)AI托管賬號(hào)，平臺(tái)相對(duì)容易處理。它有明確的技術(shù)鏈路，也容易留下自動(dòng)化痕跡，但“鄭州幫”式的內(nèi)容工廠就沒那么容易定義了。

AI托管只是一種標(biāo)簽，流水線內(nèi)容才是一種問題。治理AI托管是一套邊界清晰的技術(shù)問題，但想要處理其所代表的模板化、批量化、套利型的內(nèi)容生產(chǎn)，那面對(duì)的就是一整套早已嵌入平臺(tái)生態(tài)的內(nèi)容工業(yè)。

更麻煩的是，這套工業(yè)并不完全來自平臺(tái)外部。過去幾年，迎合平臺(tái)算法，拆解爆款公式，幾乎是所有內(nèi)容創(chuàng)作者都要面臨的問題。

當(dāng)火起來成了一套可以復(fù)制的方法論，盡管平臺(tái)宣稱不鼓勵(lì)這些模式，但是實(shí)實(shí)在在的流量獎(jiǎng)勵(lì)還是在持續(xù)放大它們。AI沒有制造這個(gè)問題，只是成了內(nèi)容方法論更快撬動(dòng)爆款的效率支點(diǎn)。

小紅書打擊AI托管賬號(hào)，看上去是在治理“龍蝦”，實(shí)際上當(dāng)真人也開始按機(jī)器邏輯生產(chǎn)內(nèi)容，當(dāng)分享變成流量套利。平臺(tái)最熟悉的爆款機(jī)制反過來侵蝕平臺(tái)最看重的“活人感”，它到底該如何區(qū)分真實(shí)與表演、創(chuàng)作與復(fù)制、分享與生意。

AI只是把問題，提前擺到了臺(tái)面上。

龍蝦味的“鄭州幫”

得知小紅書打擊AI托管賬號(hào)的政策出臺(tái)，劉慶卻并不慌張。多年的“鄭州幫”工作經(jīng)驗(yàn)，讓他對(duì)平臺(tái)的打擊力度和模式很熟悉�！拔覀兌嗄旰推脚_(tái)‘斗智斗勇’，比較清楚平臺(tái)的底線在哪，也知道怎么去用AI能不封號(hào)�！�

劉慶的團(tuán)隊(duì)主營(yíng)食品、養(yǎng)生和大健康類目。這類生意的典型路徑是先在小紅書獲客，再把用戶導(dǎo)入私域成交。

在他的描述里，這套工作流已經(jīng)高度標(biāo)準(zhǔn)化：搭建賬號(hào)矩陣，不同賬號(hào)扮演不同身份，圍繞同一款產(chǎn)品，用不同內(nèi)容形式觸達(dá)同一批用戶；再配合抓爆款、改寫內(nèi)容、發(fā)布、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、評(píng)論區(qū)截流，形成一條成熟的獲客鏈路。

過去這些環(huán)節(jié)主要靠人完成，現(xiàn)在其中不少重復(fù)動(dòng)作都可以交給AI，這套模式正是小紅書此次要重點(diǎn)打擊的對(duì)象。但劉慶團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)的賬號(hào)矩陣，目前并沒有被封禁。

看到通知后，他快速做出調(diào)整：把容易觸發(fā)平臺(tái)風(fēng)控的動(dòng)作重新交給真人，比如發(fā)布、評(píng)論、互動(dòng)；同時(shí)增加“養(yǎng)號(hào)”流程，讓員工模擬普通用戶刷帖、點(diǎn)贊、停留，以降低系統(tǒng)識(shí)別概率。

至于發(fā)什么、怎么回，大部分仍由AI生成，再經(jīng)過人工簡(jiǎn)單修改后發(fā)出。這恰好踩在一條微妙的邊界上。

從實(shí)際使用情況看，在小紅書創(chuàng)作內(nèi)容使用AI的方式，大致可以分為三類。

第一類是把AI當(dāng)輔助工具，AI參與標(biāo)題、潤(rùn)文案、修圖片等環(huán)節(jié)，賬號(hào)仍由人操作；第二類是“半托管”，AI負(fù)責(zé)草稿生成、評(píng)論回復(fù)，人保留核心表達(dá)和關(guān)鍵互動(dòng)；第三類是平臺(tái)此次重點(diǎn)打擊的“全托管”，即從注冊(cè)、內(nèi)容生成到發(fā)布、互動(dòng)，整個(gè)賬號(hào)幾乎都由工具完成，人只負(fù)責(zé)下達(dá)指令。

例如被稱作“龍蝦”的OpenClaw工具，用戶只需要用自然語言下個(gè)指令，它就能自動(dòng)完成標(biāo)題構(gòu)思、圖文生成、筆記發(fā)布，甚至跑到別人的評(píng)論區(qū)里“串門”互動(dòng)。劉慶一開始用的就是這種模式，平臺(tái)嚴(yán)打后他又退回到半托管的狀態(tài)。

無論半托管還是全托管，這些使用AI的用戶，絕大部分的目的是批量制造“爆款內(nèi)容”，獲取平臺(tái)流量變現(xiàn)，這也是鄭州幫一直以來的打法。

鄭州幫的流程很簡(jiǎn)單：打開小紅書熱榜，用Excel記錄爆款筆記的標(biāo)題、封面、關(guān)鍵詞、發(fā)布時(shí)間，然后用真人手寫的方式，把這些元素拆解、排列、重組，生成一篇全新的筆記。他們沒有用AI工具，但完美復(fù)刻了AI的運(yùn)作邏輯。

拆解、重組、批量生產(chǎn)。所以當(dāng)“龍蝦”這樣的工具出現(xiàn)時(shí)，對(duì)鄭州幫來說可謂是AI化改造，用更低的成本實(shí)現(xiàn)流水線作業(yè)。即便小紅書開始打擊AI托管賬號(hào)，劉慶也并不恐懼�！盁o非就是再恢復(fù)到人工操作唄，我們只要掌握好度，AI還是能幫上很大忙的。”

這句話似乎無意間戳破了小紅書的一種困境。平臺(tái)一直以來都在打擊鄭州幫模式，但現(xiàn)在AI工具出現(xiàn)了，原本需要靠人海戰(zhàn)術(shù)完成的事情，可以用機(jī)器更高效地完成�？僧�(dāng)平臺(tái)出手打擊AI托管時(shí)，劉慶們的反應(yīng)是那就退回去用人工。

這恰好暴露出小紅書治理中的現(xiàn)實(shí)問題：平臺(tái)可以識(shí)別“機(jī)器假扮人”，卻很難處理“人像機(jī)器一樣生產(chǎn)內(nèi)容”。

前者有自動(dòng)化的技術(shù)鏈路，可以被規(guī)則清晰定義；后者背后是真人、真設(shè)備、真操作，甚至還有真人出鏡，很難僅從賬號(hào)層面判定有問題。但在內(nèi)容邏輯上，兩者都是拆解爆款、重組元素、批量生產(chǎn)，高效獲取流量、完成變現(xiàn)。

AI托管只是手段，平臺(tái)真正想要治理的是流水線內(nèi)容生產(chǎn)者。只是當(dāng)真人也開始按照機(jī)器邏輯組織內(nèi)容、扮演身份、運(yùn)營(yíng)互動(dòng)時(shí)，小紅書看重的“活人感”，到底該如何界定？

小紅書“反AI”嗎？

2026開年后，AI浪潮之狂熱有目共睹，浪潮中的小紅書也不例外。

一邊是小紅書在其社區(qū)內(nèi)推廣AI助手“問一問”時(shí)，主打“活人感AI”的功能標(biāo)簽。另一邊是面對(duì)“龍蝦潮”帶來的AI托管賬號(hào)涌入平臺(tái)生態(tài)，小紅書迅速出手，明確表態(tài)要打擊AI托管賬號(hào)。

看起來，在“保護(hù)活人感”和“擁抱AI效率”之間，小紅書選擇了前者。但如果把這些放在一起看，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它要處理的不是AI，而是AI應(yīng)該以什么方式參與到社區(qū)生態(tài)。

過去幾個(gè)月，小紅書在AI 上的動(dòng)作并不少。

2 月，小紅書被曝內(nèi)測(cè) AI 視頻剪輯工具 OpenStoryline，采用“開源基座+定制優(yōu)化”的策略，引入 DeepSeek 和通義千問模型；同時(shí)，小紅書宣布開源FireRed-Image-Edit-1.0圖像編輯模型。按照官方介紹，這套模型支持端側(cè)輕量化部署，可以完成圖文內(nèi)容生成、排版和推薦等一系列工作。

比如用戶只需輸入一個(gè)模糊的想法，比如“周末在咖啡館發(fā)呆的治愈瞬間”，模型就能自動(dòng)策劃選題：分析當(dāng)前流行趨勢(shì)、確定內(nèi)容基調(diào)，然后進(jìn)行智能構(gòu)圖，自動(dòng)撰寫“小紅書風(fēng)格”的種草文案，最后還能自動(dòng)完成圖文匹配與標(biāo)簽推薦，完成排版發(fā)布。

這些功能和被打擊的AI托管賬號(hào)，在內(nèi)容創(chuàng)作邊界上已經(jīng)相當(dāng)模糊。這就構(gòu)成了一個(gè)值得玩味的局面：它想打擊的是“AI替代真人”，想鼓勵(lì)的是“AI賦能真人”，但如何厘清這條AI紅線成了難題。

當(dāng)一篇筆記從選題到文案到配圖都由AI完成，只是最后由真人點(diǎn)擊了“發(fā)布”，這算賦能還是替代？不少用戶反饋，小紅書此前打擊黑灰產(chǎn)時(shí)就曾誤傷過普通用戶。現(xiàn)在要精準(zhǔn)打擊AI托管賬號(hào)，技術(shù)上同樣面臨挑戰(zhàn)。

說到底，AI托管賬號(hào)只是一個(gè)被標(biāo)簽化的敵人。但其所代表的工業(yè)化內(nèi)容生產(chǎn)模式，就沒那么好處理了。

小紅書可以嚴(yán)打AI托管賬號(hào)，可以清理那些一眼就能識(shí)別的AI生成內(nèi)容，但網(wǎng)絡(luò)上一直有一個(gè)很有意思的設(shè)問：如果科學(xué)家能把一滴眼淚里所有的成分都復(fù)制了，包括水和鹽、氣味、溫度，他所復(fù)制的，還能不能被稱做一滴“眼淚”？

這個(gè)問題放在今天討論AI與社區(qū)的關(guān)系里，意外地貼切。如果有一天，AI真的能完美模擬一個(gè)人，能提供比真人更穩(wěn)定的情緒價(jià)值，能寫出比真人更走心的使用心得。到那個(gè)時(shí)候，用戶還會(huì)在意屏幕對(duì)面是不是真人嗎？

眼下其實(shí)已經(jīng)有跡象了。AI伴侶、AI老公聯(lián)盟這種群組已經(jīng)出現(xiàn)在社區(qū)里。他們真正在意的是情感上的真實(shí)，不是生物學(xué)身份上的真實(shí)。你跟他說“你老公不是真人”，他可能回你一句“但他給我的陪伴是真的”。

這其實(shí)就是眼淚問題的現(xiàn)實(shí)版本。當(dāng)AI把“人”的所有外在表現(xiàn)都復(fù)制到位之后，我們還能不能因?yàn)樗皇巧飳W(xué)意義上的“人”，就否定它所提供的情緒價(jià)值？

真到了這個(gè)地步，小紅書得想明白一件事：社區(qū)存在的意義，到底是連接“真實(shí)的人”更重要，還是滿足“人真實(shí)的需求”更重要？

如果是前者，小紅書的邊界就釘死了，只能守著生物學(xué)意義上的“真人”過下去。但如果是后者，當(dāng)AI能把某些需求伺候得更好的時(shí)候，社區(qū)的定義可能就得重新寫了。到那時(shí)候再討論什么“活人感”，恐怕會(huì)顯得有點(diǎn)不合時(shí)宜。

（文中人物為化名）

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