你有没有注意到，越来越多人用"unalive"代替"kill"，用"seggs"代替"sex"，用"cooked"形容"完蛋了"？这不是偶然的俚语演变——这是一场由社交媒体算法驱动的语言革命。哈佛毕业的25岁语言学家Adam Aleksic（网名"Etymology Nerd"，词源书呆子）在他的TED演讲和《纽约时报》畅销书《Algospeak》中揭示了一个令人不安的真相：决定你说什么话的，不再是你自己，而是TikTok、YouTube和Instagram的推荐算法。 这场演讲在TED.com获得了近70万次播放，引发的讨论远超语言学圈——它触及了身份、权力和自由表达的核心问题。如果你想知道为什么你孩子的嘴里突然蹦出"skibidi""rizz""67"这些词，以及这背后隐藏着怎样的系统性操控，这篇文章会给你答案。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 视频标题 | Are We Cooked? How Social Media Shapes Language |
| 频道 | TED（官方频道，2400万+订阅） |
| 时长 | 约15分钟（标准TED演讲） |
| 播放量 | TED.com 695,000+次 / YouTube 35,000+次 |
| 核心主题 | 社交媒体算法如何重塑人类语言与身份认同 |
| 演讲者 | Adam Aleksic，哈佛大学语言学BA，Instagram 170万粉丝 |
| 相关著作 | 《Algospeak》（2025年7月，Knopf出版，NYT畅销书） |
Adam在TED演讲开场就抛出了一个问题：在座有多少人知道"unalive"是"kill"的同义词？大约80%的观众举了手。这个数字本身就说明了问题的严重性。
"Unalive"的诞生源于一个荒诞的现实：TikTok的内容审核算法会自动删除或限流包含"kill""dead""suicide"等词汇的视频。创作者们发现，用"unalive"替代"kill"可以绕过算法审查。于是，一个本来不存在于任何词典的词，因为一条平台的审核规则，迅速成为了数亿人的日常用语。
这不仅是语言的"创意变通"，更是一种算法胁迫下的自我审查。 Adam在演讲中犀利地指出：当你开始下意识地用"unalive"而不是"kill"时，你已经在让算法替你选词了。而且这种影响不仅限于线上——研究显示，越来越多的年轻人在面对面的日常对话中也在使用这些"算法友好"的词汇。
（延伸分析：历史上，语言审查从来都是自上而下的——教会、政府、教育机构告诉你该说什么。但算法审查更隐蔽：它不是禁止你说什么，而是让你"自愿"不说，因为说了就会被算法惩罚——限流、降权、甚至封号。这种软性暴力比硬性禁令更有效，因为它让你以为自己在自由选择。）
Adam的核心论点中最深刻的洞察是：Algospeak不仅是词汇替换，更是一种思维模式的改变。 他将"Algospeak"定义为"为了讨好或绕过算法而主动调整自己语言表达的行为"。
这种行为的影响是递进的： - 第一层：词汇替换（kill → unalive, sex → seggs） - 第二层：表达方式改变（用emoji 🍆代替文字，用谐音词绕过滤） - 第三层：思维方式改变（你开始不自觉地"为算法而思考"） - 第四层：身份认同改变（你的语言习惯定义了你看待自己的方式）
Adam引用社会语言学的研究指出，语言不仅是表达思想的工具，它还塑造思想本身（这是著名的Sapir-Whorf假说的核心）。当算法开始系统性地影响你的词汇选择时，它实际上也在重塑你的思维模式。
在演讲和书中，Adam详细分析了互联网俚语传播的速度变化。传统上，一个新词从出现到普及需要数十年——比如"cool"从爵士乐圈扩散到主流社会花了近20年。但在算法时代，这个过程被压缩到了几周甚至几天。
以"rizz"（charisma的缩写，意为"魅力/撩妹能力"）为例： - 2021年底：在Twitch和小众TikTok圈出现 - 2022年中：被算法推上For You Page，开始在Gen Z中扩散 - 2023年底：当选牛津大学出版社"年度词汇" - 2024年：全球通用
而"67"这个数字梗的传播速度更快——它源于说唱音乐中的一段hook，通过TikTok的剪辑模板在几周内席卷全网，YouTube相关视频累计获得1.71亿次播放。
算法的推荐机制就像语言的"超级加速器"。 它不是被动等待好内容被发现，而是主动将特定的表达方式推给最容易接受的人群，形成指数级传播。Adam指出，这与传统媒体时代的语言传播模式有本质区别：以前是"大家选什么词，媒体就用什么词"；现在是"算法推什么词，大家就用什么词"。
Adam在演讲中揭示了一个常被忽视的现象：Algospeak正在加剧语言的阶层分化。
这种分化不是简单的"代沟"——它是平台参与度的函数。你越依赖社交媒体获取信息，你的语言就越受算法影响。这意味着，关闭TikTok一个月，你可能就看不懂自己孩子说的话了。
（延伸分析：这让人联想到皮埃尔·布迪厄的"文化资本"理论——在数字时代，理解Algospeak已经成为一种新的文化资本。掌握这些词汇的人获得了"圈内人"的身份认同，而不懂的人则被边缘化。只不过，传统上文化资本是相对稳定的（古典文学、高等教育），而Algospeak文化资本的保质期极短——今天的流行词可能下周就"cooked"了。）
Adam在书中深入探讨了内容审核（content moderation）与语言创造之间的悖论关系。每次平台加强审核规则，都会催生一波新的"绕过词汇"：
| 被审核的词 | Algospeak替代词 | 诞生平台 |
|---|---|---|
| kill/dead | unalive | TikTok |
| sex | seggs / 🍆 | Tik/Twit |
| porn | corn / 🌽 | TikTok |
| depressed | depressean | |
| assault | grape | TikTok |
| COVID | the 'rona / vid | |
| vote | v*te |
每一轮审核升级都像是一场语言的"军备竞赛"。平台封一批词，用户创造一批新词，平台再封，用户再创造。结果是：审核没有消除敏感话题，反而创造了更丰富、更隐晦、更难监管的词汇体系。
Adam追溯了这种现象的历史先例：17世纪的法国宫廷使用"暗语"绕过教会审查，苏联异见分子用"读萨米兹达特"暗指地下出版物。Algospeak是这个传统的数字时代延续——只是规模大了数十亿倍。
演讲标题"Are We Cooked?"（我们完蛋了吗？）用了一个Gen Z的流行词"cooked"（意为"完蛋了/没救了"）。但Adam的答案并不是简单的"是"或"否"。
他区分了两种态度： - 语言悲观主义：认为算法正在"腐蚀"语言，年轻人不会说"正常话"了 - 语言乐观主义：认为语言一直在变化，Algospeak只是最新的变化形式
Adam自己站在中间偏乐观的位置。他指出，语言变化本身不是问题——历史上每种主要语言都经历了剧烈变化。英语从古英语到中古英语再到现代英语，每一次变化都被当时的保守派视为"语言的堕落"。真正的问题是：这次变化的驱动力不是自然的社会互动，而是商业公司的盈利算法。
他警告说："当一家公司的广告收入优化算法能决定哪种表达方式被更多人看到时，我们就不只是在讨论语言学问题了——我们在讨论权力。"
演讲中最具社会学深度的部分是关于身份认同的讨论。Adam引用了语言学家Penelope Eckert的"语言风格实践"理论——人们通过语言选择来构建和表达社会身份。
在社交媒体时代，这种身份构建变得空前复杂： - 平台身份：你在不同平台使用不同的语言风格（LinkedIn正式、TikTok玩梗、Twitter讽刺） - 算法身份：算法根据你的语言行为给你打标签，推送"同类人"的内容 - 回声室身份：你被算法归入的"语言社群"强化了你的表达习惯，形成闭环
结果是，你的语言身份不再由你的地理社区、教育背景或家庭决定，而是由你经常使用哪个App决定。 一个每天刷TikTok 4小时的13岁孩子，和一个同龄但不用社交媒体的孩子，可能拥有完全不同的"母语"——这不是比喻，而是字面意义上的语言隔阂。
mindmap
root((Algospeak<br/>算法语言革命))
驱动力
内容审核算法
词汇替换 unalive/seggs
表达方式改变 emoji/谐音
推荐算法
病毒式传播加速
语言阶层分化
平台商业逻辑
注意力经济
互动优化
表现形式
词汇层
Algospeak绕审词
Gen Z/Alpha俚语 rizz/skibidi/67
表达层
平台特定语言风格
Emoji/梗图文化
思维层
为算法而思考
自我审查内化
身份层
平台身份构建
语言社群归属
影响维度
个人
语言能力变化
身份认同重塑
社会
代际沟通断裂
数字阶层分化
文化
语言演变加速
表达自由受限
应对思考
语言学视角
语言变化是常态
算法驱动的非自然变化
社会学视角
布迪厄的文化资本
平台权力的扩张
实践建议
保持语言多样性意识
理解但不盲从算法语言
如果你正在学习一门外语，Algospeak现象提醒你：不要只学教材上的"标准"语言，也要关注目标语言在网络空间的活态变化。 现代英语的日常使用已经与教科书有了显著差异。了解"unalive""cooked""rizz"这些词，不是为了"装年轻"，而是为了真实地理解当代英语使用者的交流方式。
建议：在学习一门语言时，除了传统教材，也要关注该语言在TikTok、YouTube、Reddit上的实际使用方式。这种"活态语料"往往比教科书更能帮助你理解语言的真实面貌。
Adam本人就是一个极其成功的内容创作者——他在Instagram拥有170万粉丝。他的经验表明，成功的语言类内容创作不是追逐每一个流行词，而是理解词汇背后的文化和心理机制。
如果你从事跨语言内容创作（比如中文内容出海或英文内容本地化），Algospeak的知识至关重要。你需要理解：哪些词是"算法友好"的，哪些词会触发审核，哪些表达方式能引发目标受众的共鸣。
面对孩子满嘴"skibidi""rizz""67"，许多家长和教育者的第一反应是焦虑甚至禁止。但Adam的建议恰恰相反：先理解，再对话。
这些词不是"坏语言"——它们是年轻人构建社群认同的工具。禁止孩子使用这些词，等于切断他们的社交语言。更好的方式是： - 主动了解这些词的含义和来源 - 与孩子讨论"为什么大家都在说这个词" - 引导他们意识到算法对语言的影响 - 帮助他们建立"多语言能力"——既能说Algospeak，也能在正式场合使用规范语言
最重要的启示是：意识到你的语言正在被算法塑造，这本身就是一种抵抗。
Adam在演讲结尾说："We're not cooked yet"——我们还没有完蛋。但前提是我们要保持对语言变化的觉知。当你下次打字时想用"unalive"而不是"kill"时，停下来问自己：我选择这个词，是因为它更适合这个语境，还是因为算法训练我这么做？
Adam Aleksic用一个TED演讲和一本畅销书告诉我们：算法不仅在决定你看到什么内容，还在决定你用什么词来描述这个世界——意识到这一点，是重新夺回语言自由的第一步。
本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵爱卫生（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。
[!tip] 51学通信知识星球 星主：爱卫生（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 星球定位：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 当前规模：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 加入福利：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 AI 加持：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。