# 算法如何改写人类语言：25岁语言学家的NYT畅销书解码 ## 导语 你有没有发现，最近说"死"要说"unalive"，说"性感"要说"serving"，说"漂亮"要说"ate"？这些看起来莫名其妙的词汇替换，其实背后有一个共同的操盘手——社交媒体平台的推荐算法。2025年夏天，一位25岁的哈佛语言学毕业生Adam Aleksic出版了《Algospeak: How Social Media Is Transforming the Future of Language》，这本256页的书一经出版就登上了《纽约时报》畅销榜，引发了从NPR到Scientific American的广泛讨论。Aleksic的YouTube频道"Etymology Nerd"拥有超过300万粉丝，他用语言学家的严谨和Z世代创作者的敏锐，揭示了一个令人不安的事实：**算法不仅在决定你能看到什么，还在决定你能说什么。** 这不是一本简单的"网络流行语词典"。它是一场关于语言自由、审查制度和文化演化的深层追问。 ## 视频背景卡片 | 项目 | 内容 | |------|------| | 视频标题 | Algospeak (Adam Aleksic) — How Social Media is Transforming Language | | 频道 | 多个频道访谈（核心内容源自Because Language Podcast #124及多个YouTube访谈） | | 时长 | 60-90分钟（跨多个访谈视频） | | 核心主题 | 社交媒体算法如何系统性改变人类语言的使用方式 | | 关联书籍 | 《Algospeak》— NYT畅销书，Goodreads 4.9万人评分，3.71分 | | 作者影响力 | Instagram 170万粉、TikTok 90万粉、YouTube 50万+粉、全平台超300万 | ## 核心内容拆解 ### 1. 什么是Algospeak？不只是"网络黑话"那么简单 Aleksic定义的"Algospeak"远比我们日常理解的"网络流行语"更深一层。它的核心机制是：**用户为了避免被平台算法降权或删除内容，主动修改自己的表达方式。** 最经典的例子是"unalive"。在TikTok上，任何涉及"kill""death""suicide"的内容都会被算法压制——降低推荐量、限制流量、甚至直接删除。于是用户发明了"unalive"作为替代词。听起来有点荒诞，但这个策略确实管用：算法暂时不认识这个新词，内容得以通过审核。 但这只是冰山一角。Aleksic指出，Algospeak已经渗透到日常生活中。2025年，西雅图流行文化博物馆（MoPOP）在官方解释中使用"unalive"替代"死亡"——一个线下实体机构，在非社交媒体的语境中，也在使用为规避算法而创造的语言。**Algospeak已经从线上"逃逸"到了线下。** 这不是第一次发生类似的事情。Aleksic在书中追溯了历史上的语言审查——从维多利亚时代的委婉语，到苏联时代的暗语系统。但Algospeak的独特之处在于：**审查者不是人类，而是代码。而且这段代码不公开、不可上诉、不断变化。** ### 2. 算法审查的"猫鼠游戏"：一场没有赢家的军备竞赛 Aleksic描述了一个令人着迷的动态博弈过程： ```mermaid flowchart TD A[用户发布内容] --> B{算法审核} B -->|检测到敏感词| C[内容被降权/删除] B -->|未检测到敏感词| D[内容正常传播] C --> E[用户发明新替代词] E --> F[新词暂时逃过审核] F --> D D --> G[新词获得流量] G --> H[新词被大量使用] H --> I[算法更新，识别新词] I --> C C --> J[用户再发明更新的替代词] J --> F ``` 这个循环导致了一个意想不到的后果：**语言变化的速度被大大加速了。** 传统上，一个新词从诞生到广泛使用可能需要几十年。但在Algospeak的驱动下，这个周期被压缩到几周甚至几天。 Aleksic在Scientific American的访谈中提到："每次出现一个新的俚语，我都很兴奋——这对我的内容创作是好事。但作为语言学家，我也在观察一个前所未有的语言演化实验室。" ### 3. Leetspeak的回声：从黑客暗语到全民密码 书中一个精彩的章节追踪了"Leetspeak"（骇客语）的历史脉络。早在1980年代，BBS（电子公告板系统）用户就开始用数字替代字母——"3"代替"E"，"7"代替"T"，"4"代替"A"。当时的动机不是躲避审查，而是彰显身份：**你是圈内人还是圈外人。** Aleksic指出了一个深层的相似性：Leetspeak和Algospeak本质上都是"编码语言"（coded language），都是在用语言变形来传递某种社交信号。但关键的差异在于驱动力的不同——Leetspeak是**自下而上**的身份认同，Algospeak是**自上而下**的算法压力。 他进一步追溯到了更早的历史：美国南方的黑人奴隶发展出了一套"双言"（double-talk）系统，在白人监工面前用隐晦的语言交流。二战期间，荷兰抵抗运动使用暗语传递情报。**每当存在信息控制，人类就会发明新的语言策略来绕过它。** ### 4. "-Core"后缀的流行：算法如何塑造美学词汇 如果你在TikTok上待过，一定见过这些词：cottagecore、goblincore、cleancore、clowncore……Aleksic用一个精巧的分析揭示了"-core"后缀爆发的真正原因。 "-core"最初来自音乐领域（hardcore、speedcore），用来指代一种极端、纯粹的美学取向。但在社交媒体上，它的含义发生了漂移——变成了一种**可被标签化的审美类别**。关键在于：添加"-core"后缀的帖子在算法中获得了更高的权重，因为平台将其识别为一个"趋势"或"社区"标签。 这是一个完美的正反馈循环： - 用户给内容加上"-core"标签 → 算法将其归类到特定社区 → 获得更多精准推荐 → 更多用户模仿使用 → "-core"词汇爆炸性增长 Aleksic指出，这种命名方式已经**反向影响了实体世界**。室内设计、时尚品牌、甚至婚礼策划，都开始使用"-core"来描述风格——一个由算法催生的语言习惯，正在改变整个创意产业的术语体系。 ### 5. Eggcorn现象：当误解成为语言进化 书中最有趣的章节之一讨论了"Eggcorn"——一种特殊的语言变异。Eggcorn指的是因为发音相似而用错误的词替换正确的词，但替换后的词在逻辑上反而说得通。例如："for all intents and purposes" → "for all intensive purposes"；"acorn" → "egg corn"（这就是该现象得名的原因）。 Aleksic发现，社交媒体极大地加速了Eggcorn的传播。当一个人在评论区写下"should of"（应为"should have"），其他人看到后模仿，这个错误就获得了与正确用法竞争的机会。在传统媒体时代，编辑和出版商会纠正这些错误。但在社交媒体时代，**错误和正确用法站在同一条起跑线上**——谁的传播力强，谁就赢。 他举了一个2025年的鲜活案例："based"这个词原本来自Lil B的说唱文化，意思是"忠于自己"。但在TikTok上，它被广泛误解为"我同意"或"说得好"，而且这个新含义已经基本取代了原意。**社交媒体没有纠正误解的机制，它只奖励传播力。** ### 6. 算法不只是"压制"——它还在"创造"语言 这是Aleksic最具颠覆性的论点。大多数人认为算法只是在审查和压制，但他展示了算法的另一种影响：**主动塑造新词的产生。** 具体机制是这样的：社交媒体平台倾向于推荐"情绪化"的内容——愤怒、惊喜、困惑、好笑。这意味着，能够引发强烈情绪反应的**新词**更容易获得传播。于是，创作者有意识地在发明新词时追求"情绪冲击力"。 结果是：新词越来越极端、越来越具冲击力。"skibidi"（无意义的噪音词）之所以能在2024-2025年席卷互联网，正是因为它的无意义本身制造了困惑和好奇心，从而获得了算法青睐。Aleksic将这种现象称为"**语义漂白竞赛**"——词语的含义越来越不重要，重要的是它能否在信息流中"抓住眼球"。 ### 7. 线上与线下的语言边界正在消失 Aleksic在书中引用了一项研究：2025年的一项调查显示，72%的美国Z世代在日常口语对话中使用了至少一个源自社交媒体的词汇。"rizz"（2023年牛津年度词汇）、"cooked"（意为"完蛋了"）、"67"（2025-2026年最火的无意义热词）——这些词汇最初都是为社交媒体语境而生的，但现在已经成为口语的一部分。 Aleksic指出，这与历史上"书面语影响口语"的方向完全相反。传统上，口语是更自由、更随意的；书面语是更规范的。但社交媒体创造了一种新范式：**屏幕语言在规范口语**——而且屏幕语言背后的驱动力是商业算法，不是文化共识。 ### 8. 语言会因此"变坏"吗？Aleksic出人意料的回答 很多人担心Algospeak会让语言变得贫瘠、虚假、失去表达力。Aleksic的看法更加微妙。 他承认算法审查确实带来了问题：它让讨论某些话题（心理健康、暴力、性）变得更加困难，因为它迫使人们用委婉语替代直接表达。这对需要精确描述痛苦经历的人来说尤其不利。 但他同时也指出：**人类一直在发明新的语言策略来适应新的传播环境**。从印刷术到电报，从电话到电视，每次技术变革都改变了语言。社交媒体只是最新的一次，而且速度更快、规模更大。 Aleksic在NPR的访谈中说了一句令人深思的话："人们总是在说'现在的年轻人不会说话了'。每一代人都是这么说的。但语言从未因为任何单一力量而变坏——它只是在变。" ```mermaid mindmap root((Algospeak核心框架)) 驱动力 平台算法审核 流量激励 社区归属感 表现形式 敏感词替换 unalive/seggs 后缀风暴 -core 语义漂白 skibidi/67 Eggcorn传播 should of 历史回声 Leetspeak 1980s 奴隶双言 战时暗语 社会影响 线下渗透 MoPOP事件 术语产业化 -core设计 代际语言鸿沟 未来走向 算法与语言的军备竞赛 语义空洞化风险 语言多样性 paradox ``` ## 实战启示 **对内容创作者**：理解Algospeak不只是"学会说网络黑话"，而是一个内容策略问题。如果你在社交媒体上创作，你需要知道哪些词会触发算法审核、哪些替代词正在流行、如何在不触发审核的同时保持表达的真实性。Aleksic建议创作者建立一个"算法敏感词清单"，定期更新，但同时要警惕——不要让规避审查的本能完全主导你的表达方式。 **对语言学习者**：如果你正在学英语，理解Algospeak机制能帮你"读懂"母语者的真实表达。很多新词在传统词典中找不到，但却是日常交流的高频词。不要把它们当作"错误的英语"——它们是英语的一个新变体，有自己的规则和逻辑。 **对教育工作者**：Aleksic的研究提出了一个尖锐的问题——当算法在教年轻人如何说话时，语文教育应该怎么回应？他的建议不是禁止Algospeak，而是帮助学生理解**语言变化背后的权力结构**。知道"为什么"某个词会流行，比知道"是什么"更重要。 **对所有人**：Aleksic的终极启示是——**语言从来不是中性的**。每个时代的技术都在塑造语言，从印刷术创造了标准化的拼写，到社交媒体创造了Algospeak。关键不是抵抗变化，而是保持对变化机制的觉察。当你下次下意识地用"unalive"替代"死亡"时，停下来想一想：这是我的选择，还是算法替我做的选择？ ## 延伸学习路径 1. **《Algospeak》原书**（Adam Aleksic, 2025, Knopf）— 256页，逻辑清晰，语言活泼，适合对语言学零基础的读者。Goodreads 4.9万人评分3.71，被《纽约时报》评为畅销书。 2. **Scientific American长文** "The Internet Is Making Us Fluent in Algospeak"（2025年8月）— Allison Parshall的深度报道，包含对Aleksic的独家访谈，补充了书中未涉及的最新案例。 3. **KQED Forum播客** "Is Algospeak Coming for Us?"（2025年8月）— 包含Aleksic与听众的实时互动，能听到很多来自一线教育工作者的真实反应。 4. **Reason Magazine** "Algorithmic Censorship Changes the Way We Talk"（2025年10月）— 从言论自由角度切入的分析，提供了一个与Aleksic略有不同的视角。 5. **Adam Aleksic的Substack** "The Etymology Nerd"（74K订阅者）— 持续更新的语言学评论，是追踪Algospeak最新发展的最佳渠道。 ## 一句话总结 **25岁哈佛语言学家的畅销书揭示了一个我们都在经历却浑然不觉的真相：社交媒体算法正在以前所未有的速度和规模重塑人类语言——而你说的每一个"unalive"都是这场无声革命的证据。** --- ## 参考来源 1. [Algospeak (Adam Aleksic) — YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=WcqSv6Rnst8) — 分析的核心视频 2. ['Etymology Nerd' Adam Aleksic on How Internet Culture Is Transforming the Way We Talk — Scientific American](https://www.scientificamerican.com/podcast/episode/etymology-nerd-adam-aleksic-on-how-internet-culture-is-transforming-the-way/) — 深度访谈 3. [Algospeak book review: How social media has changed us — AP News](https://apnews.com/article/algospeak-adam-aleksic-book-review-d085a4726e548cb3f68947180b0d4656) — 专业书评 4. [Is Algospeak Coming for Us? — KQED](https://www.kqed.org/news/12051056/is-algospeak-coming-for-us) — 社会影响分析 5. [Algorithmic censorship changes the way we talk — Reason](https://reason.com/2025/10/13/algorithmic-censorship-changes-the-way-we-talk/) — 言论自由视角 --- > 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。