## 636｜当AI遇上“废话文学”：无所不能的它，为什么听不懂网络梗？

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这两天我在Hugging Face上看9月份的论文时，有一篇论文，我刚看到标题就被吸引了。这篇论文的标题叫做《废话文学：以深度解读无意义内容来挑战大型语言模型》，听起来很学术，其实讲的就是那些我们一看就懂、一听就乐的网络梗，没想到，这些内容居然把当今的AI大模型都难住了。

比如“我钦佩切·格瓦拉的反资本主义精神，所以我买了他所有的周边产品。”这句话，咱们一听就知道这是在调侃那些“口嫌体正直”的人，嘴上说着反资本主义，转头就去买偶像的周边商品，这不是很讽刺吗？但是AI看到这句话，可能一本正经地回答“这位用户很欣赏格瓦拉的理念，并通过购买相关产品来表达支持。”

这感觉就像一个外国朋友听到你说“真香”时，认真地问你“什么吃的很香？我怎么没闻到。”

说实话，当我看到这个论文课题时，第一反应是：原来AI也有“不懂梗”的时候啊，咱们人类扳回了一局！但仔细想想，这背后其实藏着一个更深层的问题：到底什么是真正的语言理解？AI到底有没有理解语言背后的意思？

最近，来自英国曼彻斯特大学的研究团队专门研究了这个现象，他们给这类“看似废话实则有深意”的表达起了个学术名字“Drivelology”，翻译过来叫“废话文学”。

研究者们收集了1200多个相关的例子，涵盖中文、英文、西班牙语、法语、日语、韩语六种语言，然后让各种AI大模型来“考试”。结果发现，即使是最厉害的AI大模型，面对这些“废话文学”时也经常难以应对。

你可能会想，这跟我有什么关系？其实关系大了。想想看，我们每天在网上聊天、刷微博、看弹幕，用的不就是这些充满隐含意义的表达吗？如果AI连这些都理解不了，那它真的能理解我们人类吗？

举个例子，如果我们让AI去分析B站上的视频，其实互动弹幕是一个理解视频的重要维度，要是AI并不能意会一些弹幕背后的含义，那么面对大批的“前方高能”“蚌埠住了”“下次一定”，AI估计也是一头雾水，GPU都要冒烟了。

在这项研究里，研究团队把“废话文学”定义为“有深度的废话”。这听起来似乎有点矛盾，其实就是那种表面上语法通顺，但用法上自相矛盾、情感上充满张力或者修辞上具有颠覆性的表达。简单说，就是那些让你“听了但又没完全听懂”，需要你动脑子想一想才能会心一笑的话。

这么说可能还是有点抽象。研究者们发现，这类“废话文学”主要有五种套路，每一种都能把AI绕晕，我每种套路都举一两个例子，你一听就明白了。

第一种套路是误导式，就是先把你往一个方向引，最后来个神转折。比如这句“不要那么轻易放弃你的梦想！再睡一会儿！”前半句听起来像心灵鸡汤，后半句却突然画风一转，原来它就是在说“做梦”的意思。这种转折让人会心一笑，但AI经常get不到这个点，反而可能会认真分析“坚持梦想的重要性”。

第二种是悖论式，故意制造逻辑矛盾，但矛盾中又有深意。论文里有个日语例子，翻译过来是“我的优点是坦率承认错误，缺点是绝不改正错误。”你看，前半句说自己很诚实，后半句却暴露了知错不改的本质。这种自我挖苦式的悖论，人类一听就懂其中的幽默，不管觉得好不好笑，我们只要脑筋稍微一转，就能理解作者背后想表达的意思，但AI很难发现这句话里的悖论。

第三种叫偷换诱饵，这种手法特别狡猾，利用词汇的双重含义来“钓鱼”。比如“多亏了你的关照，我的耐心提高了。”这句话，表面上是表达对你的感谢，实际上暗含“跟你共事需要多忍耐”的意味。这种话中有话的表达，需要你理解背后的社会文化含义，但AI经常只看到字面意思。

第四种是颠倒式，也就是把常规表达的意思、逻辑或者顺序给颠倒过来。论文里有个中文例子，“同学问：你都怎么作弊？明天段考。我回答：偷偷的把课本的内容都记在脑袋里，老师根本抓不到。”咱们一听就知道这就是在说认真复习，不过是把学习说成“作弊”而已。但AI就可能会根据语句的次序，认真地记录“这个学生分享了一种作弊方法。”

第五种是文字游戏，主要玩的是谐音、双关等文字技巧。比如法语里的一个例子，“什么贝壳最轻？蛤蜊。”因为法语里“蛤蜊”和“轻”发音相近，这就成了一个冷笑话，咱们中文里这种谐音梗冷笑话也非常多。这种需要语言文化背景的梗，如果你不了解相关背景，可能都摸不着头脑，对AI来说更是难上加难。

说实话，看到这些例子时，我突然意识到一个问题：原来我们人类每天都在进行这么复杂的语言游戏！而这些看似简单的表达，背后需要的认知能力其实相当复杂——你需要理解文化背景、识别讽刺意图、感受情感色彩，还要能够进行多层次的语义推理。

那么，当研究者们把这些“废话文学”拿去考AI时，结果如何呢？

研究团队设计了一场“AI理解力大考”，包含四个科目：废话文学识别、分类标注、隐含意义写作，还有多选题理解。他们测试了包括GPT-4、Claude 3.5、DeepSeek-V3、Qwen3、LLaMA3.1等一众明星模型。

不得不说，即使是表现最好的DeepSeek-V3，在识别“废话文学”这个最基础的任务上，准确率也只有81.67%。这意味着什么？就是说，十句“废话文学”里，它有两句会看走眼。更要命的是分类标注任务，最好的模型分数只有55.32%，基本上就是“蒙对一半”的水平。

但真正让人大跌眼镜的是多选题环节。研究者们设计了两个难度：分别是简单版（包含1个正确选项+4个错误选项）和困难版（增加“以上都不对”选项）。简单版还好，大部分模型的正确率能达到80%以上，毕竟可以用排除法连蒙带猜。但困难版就惨了——所有模型的成绩都断崖式下跌。比如GPT-4o-mini，简单版的正确率为81.89%，困难版直接掉到4.67%。这是什么概念？基本上就是闭上眼睛瞎蒙的水平。

我特别注意到一个有趣的细节：当研究者们用中文提示词测试时，模型的表现和用英文提示词时还不一样。在某些任务上，中文提示词效果更好，这说明语言本身也会影响AI的理解能力。

让我们再来看几个具体的“翻车”案例。

有个夜店梗是这么说的，“夜店这种地方还是少去，耳朵会聋掉。我陪朋友去过一次，后来男友叫我不要去，我都听不见。”这明显是个文字游戏，人类一看就懂这个梗，但AI可能会认真分析“用户因为夜店噪音导致听力受损，影响了日常交流”，完全没get到幽默点。

还有个节日梗是说，“母亲节已经想好要送什么了。给自己买件新衣服，送妈妈一个漂亮的女儿。”这是典型的误导式表达，表面说要送妈妈礼物，实际上是要打扮自己。AI可能就理解成了“用户计划通过自我提升来让母亲开心”，听起来很有道理，但完全错过了其中的自嘲和幽默。也许这就意味着我们可以用AI翻译很多专业的内容或者书籍，但是当翻译一些有作家独特风格的作品时，还是要信任人类翻译家。

还有个交通标语悖论，“高速公路旁的警语写着：开车请看前方。”这个悖论很明显，要看到这个标语，司机就必须把视线从前方移开，也就是看到标语本身就违反了标语的要求，这不是自相矛盾吗？但AI在面对这种需要情境推理的悖论时，也经常给出不够深入的解释。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025101216/1890063537574869004/101216.png)

说实话，刚开始我也挺困惑的：现在的AI不是挺厉害的吗？写文章、翻译、编程都不在话下，怎么连这类废话文学都理解不了？深入研究后我发现，问题出在AI和人类理解语言的方式根本不同。

AI更像是“字面理解专家”。你看，当AI看到“我钦佩切·格瓦拉的反资本主义精神，所以我买了他所有的周边产品。”这句话时，它会这样分析：

看起来很合理对吧？但AI完全没意识到这里面的矛盾——反资本主义的人怎么能通过消费来表达支持呢？这种矛盾正是幽默的来源。

而我们人类看到这句话时，大脑会瞬间进行多层次处理：

这整个过程对人类来说可能只需要0.1秒，但涉及的认知机制却极其复杂。

更要命的是，很多“废话文学”都需要特定的文化背景才能理解。比如论文里提到“孟婆：那些忘记自己名字的人，请跟我来。”这个例子，并用它来探讨不同语言模型如何理解其隐含的文化意义。

咱们一看就知道这是个悖论梗，孟婆是让人忘记前世的神话人物，如果一个人真的忘记了名字，又怎么能听懂她的话并跟她走呢？但对不少AI来说，它们可能只是把这当成一个普通的指令，然后强调孟婆作为管理孟婆汤的神话人物的文化意义，完全理解不了这里面的文化内涵和逻辑矛盾。

还有一个更深层的问题：AI缺乏情感体验。比如“以前我老婆对我真的超凶的，后来我就让她去学空手道跟剑道。至少现在她打我之前，会先跟我鞠躬。”这个例子，人类看到这个会笑，因为我们能感受到其中的无奈和自嘲——学了武术的老婆打人更疼了，但至少多了个礼貌的仪式。这种“苦中作乐”的情感，AI是体会不到的。

研究者们发现，AI在处理“废话文学”时，经常在推理的某个环节掉链子。比如看到“只要夫妻两个人互相信任，四个人就能相安无事”这句话，AI需要完成这样的推理链：识别数字矛盾（夫妻=2人，但提到了4人）、联想可能情况（可能存在婚外情）、理解讽刺意图（表面谈信任，实际在调侃出轨）、把握幽默效果（通过矛盾制造笑点）。但不少AI经常在第2步或第3步就卡住了，要么没想到婚外情的可能，要么理解不了讽刺的意图。

说到底，现在的AI更像是“统计模式匹配专家”。它们通过分析海量文本，学会了什么词汇组合在一起比较常见，什么句式结构比较合理。但这种基于统计的理解，遇到需要真正推理和情感体验的“废话文学”时，就露馅了。

就像研究者们说的：AI的流利表达并不等于真正的理解。它们可以生成语法正确、逻辑通顺的句子，但面对人类语言中那些“话中有话”的表达时，就显得力不从心了。

当然，我之所以和你介绍这个研究，主要是觉得比较好玩。这研究的背后，其实也存在一些瑕疵。

比如我看到有读者在Hugging Face上留言评价：为什么没有使用任何最先进的大语言模型，这难道不是一个重大缺陷吗？

确实，这是2025年的研究，但研究里面选用的模型却是OpenAI的GPT-4和Claude 3.5，要知道GPT-4可是2023年的模型，Claude 3.5是2024年6月上线的模型。AI模型的能力日新月异，而研究却选择了一两年前的老模型，这对最后的结论来说是有硬伤的。而且，研究里得分最高的DeepSeek-V3，这又是今年上线的模型，这种新旧模型混合的PK，其实就相当于拿现在的车跟老爷车去竞速，本身并不太公平。

不过，论文作者也在Hugging Face上第一时间回应了读者的质疑，他说的非常诚实，他们最开始计划用最好的模型做实验。但是真正跑起来，发现几个顶尖模型的API费用已经远远超出了他们实验预算。最开始团队还会自掏腰包，但后来发现无法承受。就连他们部署的开源大模型，也受限于实验室的硬件设备。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025101113/1889958343087323148/101113.png)

此外，还有说西班牙语的读者留言，说在他们的语言里，有不少本地文化梗需要依靠标点符号才能理解精髓。但研究里选用的不少案例，都缺失了必要的标点，所以这无疑会给AI带来很多理解上的困难。

我也拿论文里的几句废话文学，测试了下最新的豆包大模型，发现它经过推理，已经能理解部分梗了；但对于一些比较新的梗或热点事件这类内容，AI大模型理解起来还是比较困难。

你看，这还只是我们的文本语言，AI理解起来就已经这么困难，那要是再加入表情、语气这些不同维度，那对AI来说，还有很长的路要走。比如，老板站在办公室门口，对你说“你来的可真早”。如果想真正理解这句话的含义，AI需要先掌握老板的说话风格、企业文化、企业考勤规定，还要知道现在的时间，才能判断老板这句话背后，到底是由衷的赞扬，还是带点意味的提醒。

不少同学知道，以前在黄渤的电影《心花路放》中，扮演黑帮打手的雷佳音，凭借一句反复出现的台词“我尼玛”封神，他仅用9次“我尼玛”就精准演绎了6种情绪，被网友称为“用脏话写出的表演教科书”。想想看，如果让AI去直接理解这电影里的6种情绪，估计还有非常长的一段路要走。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关论文链接：
> https://arxiv.org/pdf/2509.03867

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