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AI生成的“霸总”,围猎中老年女性

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作者:叶凌慧

编辑:夏鑫意

本文由长青研究社原创出品

“姐姐,你受的苦,我都懂,以后有我,不会再让你受一点儿委屈。”

半夜三点,63岁的陈阿姨手机屏幕还在亮着,画面里是一位身穿利落西服的儒雅男人,他正对着镜头说着深情的话语。陈阿姨点开评论区,认真敲下一句“谢谢弟弟关心,姐姐爱你”。视频中的男人其实是AI生成的数字人,在这条视频的评论区里,还有几千个像陈阿姨这样和他互动的人。

外界鲜少看清这场热潮背后的全貌:老人们沉迷AI情感视频,根源是现实里无处安放的情感孤独,而流水线式的内容量产、平台算法的持续投喂,共同织就了一张针对银发群体的温柔情感围猎旁人口中简单的“恋爱脑”嘲讽,掩盖不了这场全链条收割的本质。

在短视频平台的流量江湖里,“AI霸总”正在成为一门暴利的生意。从“假靳东”到如今的“AI霸总”,针对老年群体的情感需求收割从未停止,但这次镰刀更快、更狠,也更隐蔽。在AI的加持下,一天制造数百个深情款款的“霸总”不再是痴人说梦,而已演变成一条低成本的灰色流水线。


AI生成不同类型的霸总

传统情感类短视频的制作,依赖真人演员、场地租赁、后期剪辑,单条视频综合成本动辄数百甚至上千元。而“AI霸总”视频单条量产成本仅需几块钱。据新华社报道,“由于制作成本门槛极低,制作一条数字人视频最多只要5分钟,单个从业者可以同时运营几十甚至上百个账号”。这意味着,运营者并不追求单条视频赚大钱,而是通过海量视频铺开流量,哪怕单条收益只有几毛钱,几十个账号、上万条视频叠加下来,日入千元甚至更高。

当一种商品的边际成本趋近于零,无论定价多低,只要规模足够大,利润就会呈现复利增长。AI情感视频灰色培训链条中的“日赚万元”的暴利神话,本质上就是边际成本趋近于零的规模化必然,流水线量产,就没有利润,只能被市场淘汰

从数字人形象生成环节来看,传统虚拟形象开发成本高昂,而在AI大模型加持下,生产门槛已大幅降低。据澎湃新闻报道,灰色产业链中的运营者往往只投入9.9元至20元,从平台获得一个数字人模型,再利用声音克隆配音,即可作为母版批量产出。

在内容生产环节,AI已实现从文案、配音到视频成片的一站式生成,单条短视频综合成本已普遍压缩至10元以内。文案几乎零成本,配音同样廉价——开源模型IndexTTS2完全免费,克隆一次可无限复用。视频生成是主要开销,但价格也已大幅走低——以即梦AI基础包年会员659元折算,单条15秒视频成本仅2.5元左右。

在账号运营层面,AI工具同样在“降本”。借助蚁小二这类矩阵管理工具,每年花几百块钱,运营者可同时管理二三十个账号,定时发布、批量分发、自动回复都能交给AI工具。《中国网络视听发展研究报告(2026)》显示,2025年AI生成的音视频内容超过20亿条,比前一年涨了14倍。这些海量视频不断投进平台的流量池,哪怕单条视频只赚几毛钱,几千几万条加起来,收益就很可观。

有了这套低成本、高产出的流水线,AI霸总这类灰色产业链就能完整跑通。从上游的技术与素材供应,到中游的批量生产,再到下游的流量变现,每个环节都有明确分工。而下游的任务只有一个:把批量生成的“AI霸总”内容投放到短视频平台变现。

这套变现体系大致可分为三层:第一层是平台流量分成,运营者靠批量复制叠加流量,实现日收入可观。第二层是橱窗带货,粉丝积累到一定程度后,账号开始挂上商品链接。

据新华社报道,一个仅有4条“AI霸总”视频的新号,每条视频点赞量都达到1000左右,橱窗商品销量已有33件,且客单价不低,利润率高达数十倍。第三层是会员服务与诱导转账。开设粉丝群按月或按年收费,将粉丝引流至私域赚取佣金,甚至虚构“生病住院”“结婚奔现”等剧本诱骗大额支出。

从流量分成的“薄利多销”,到带货赚差价的“溢价收割”,再到诱导转账的“单点爆破”,三层变现环环递进,把老年人的情感需求层层转化为真金白银。

然而,仅有低成本的内容供给,尚不足以形成“围猎”,真正让AI霸总视频泛滥成灾的,是背后庞大的情感需求市场。

网上经常能刷到年轻人的吐槽:奶奶大半夜做一桌子菜等“霸总”来接自己;爷爷像搞网恋一样给AI视频点赞留言。这些吐槽的初衷是担心老人被骗,但很少有人问:老人们到底图什么?


老人给AI霸总写情书

这其实是整整一代老人的时代困境。民政部调查显示,我国城乡空巢老人占比59.7%,总量突破1.8亿,其中完全独居的老人超3800万。城镇化的浪潮下,子女异地求学、跨省就业已经成为常态,越来越多的老人过着“出门一把锁,进门一盏灯”的日子。

第五次中国城乡老年人生活状况抽样调查显示,23.76%的老年人有不同程度的孤独感,空巢和独居老人的孤独问题尤为突出。这些老人长期处于情感交流匮乏的状态,一旦遇到AI情感视频铺天盖地的“糖衣炮弹”,很容易沉沦

北京师范大学心理学部研究指出,老年人刷短视频的核心动因,正是现实中的情感需求没有得到满足——他们试图通过这种方式寻求情感连接、弥补情感缺口。中国人民大学老年学研究所教授唐丹也提醒:舆论不应简单地将老年人的用网行为标签化为“受骗”“沉迷”,我们需要摒弃刻板印象,看见背后真实的情感困境。

很多子女对孝顺的理解是物质到位,却很少有人意识到,老人们真正渴望的是有人把他们的情绪放在心上。代际沟通的断裂已成为常态:全国居民心理与老龄社会调查显示,超六成的成年子女每周与父母深度交流不足一次,近四成的老人表示“想说话但找不到人”,其中独居老人日均有效人际互动不足15分钟,远低于维持心理健康所需的半小时以上标准。长期情感缺失使得老年人更容易在网络上寻求虚拟情感补偿。

哪怕子女在身边,高质量陪伴也形同虚设——子女陪伴老人时,注意力常常被手机占据;老人想絮叨家常,换来的多是敷衍;多问几句关心的话,也会被嫌“啰嗦”。

正是这种情感缺位,让子女在面对老人沉迷AI视频时,习惯性指责而非自省。殊不知,正是这种漠视的态度,一步步把老人推向了AI情感视频的“温柔圈”。

这些低成本、高情绪价值的AI情感视频,本质就是“精神鸦片”。中国传媒大学教授刘燕南指出,长期依赖AI情感陪伴,会让老年人陷入“情感茧房”,现实社交耐受力下降,不愿面对复杂人际关系,甚至将情感寄托转向虚拟对象,弱化家庭关系,形成情感替代风险。

要打破这个“情感茧房”,靠的不是口头说教,而是用真实的陪伴重新填满老人现实中的情感空缺。真正的守护,从来不是几句“别上当”,而是实实在在的朝夕陪伴


情感真空只是“靶子”,真正让镰刀精准落下的,是平台算法的持续投喂。如果说低成本量产是制造子弹,情感缺口是瞄准目标,那么算法就是扣动扳机的那只手。

算法本身无法识别AI霸总,它只识别数据。抖音算法工程师刘畅在2025年抖音“安全与信任中心开放日”上公开介绍,算法通过神经网络预估用户行为,计算用户观看每条内容获得的价值总和,把排名靠前的内容推给用户。用户在AI情感视频上停留越久、互动越频繁,系统就判定其流量价值越高,提升推荐权重,并持续分发给更多相似用户。算法并不能真正理解何为优质内容,它只依靠点赞、转发、完播率来判断。

凭借低信息门槛、强情绪钩子的内容特征,AI批量生成的虚假情感视频的数据表现明显高于平台普通内容均值。据新华社报道,一个拥有15.6万粉丝的AI“霸总”账号,一条5秒生日祝福视频收获7.1万点赞、1.3万条评论。以粉丝基数估算,其点赞率高达45%以上。对比抖音流量分发规则,新视频进入中级流量池的点赞率门槛仅为3%——这意味着,这类视频的互动数据远超平台优质内容的分发阈值,持续获得算法加权。


AI霸总的评论区

老年用户的每一次停留、每一次点赞、每一条真情留言,都成为向算法传递的兴趣信号,推动平台持续定向投喂同类内容,最终形成牢固的信息茧房。越看越推,越推越看,算法自我强化的流量闭环就此形成,灰色产业链的公域获客成本被压缩至极低水平。

但是,算法驱动的流量狂欢只是这场“围猎”的其中一环,平台后端风险防控的缺位,进一步放任乱象的蔓延。2025年9月1日,国家网信办等四部门联合印发的《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行,法规明确要求所有AI生成内容必须完成显式、隐式双重强制标识。然而,《南方都市报》全平台实测结果显示,多数平台存在自动标注滞后、风险提示隐蔽等问题。即便视频下方标注着“由AI生成”,评论区里的老年粉丝依旧深信不疑。

本应筑牢风险防线的AI内容标识形同虚设,而封号治理的漏洞更让乱象难以根治。快手2025年社区治理报告数据显示,该平台处置了违规内容8.9万条、违规账号2900余个。

但据极目新闻暗访,被封禁的违规主体并未彻底退场,一个账号被封,运营者迅速换上新号继续生产,从业人员透露“单号寿命最长5天”。平台封号速度远不及新号起号速度,治理长期陷入被动困境。

这种治理困局的背后,是平台更深层的矛盾立场。一方面,平台对AI生成内容有治理义务——清除违规账号、打击虚假信息、标注AI内容。另一方面,AI内容带来的流量和商业回报又是平台无法割舍的资产。

据快手2025年光合创作者大会披露,相较半年前,2025年7月平台AI内容的播放量增长了321%,可灵AI自2025年4月起每月付费流水均超过1亿元。快手高级副总裁盖坤直言,“AI已成为撬动流量和商业变现的生产力”。

平台既是规则的制定者,又是流量红利的受益者。这种利益捆绑,注定让治理永远跑不赢收割。

从“假靳东”到“AI霸总”,针对老年群体的情感收割从未停止,变的只是手段:AI让视频量产趋近零成本,算法让情感需求被精准捕获,家庭缺位则提供了源源不断的“猎物”,而平台,始终在流量与治理之间摇摆。

技术降低了作恶的门槛,商业放大了收割的效率,唯独那些连“AI生成”都看不懂的老人,始终无人守护。

解决问题的起点,从来不是更严的法规,而是让违规的成本高于收益,让缺位的陪伴被重新看见。

— FIN —



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