小編精選 - 技術文章翻譯 · 10月11日

為什麼留言區裡只有黑猩猩？

對黑猩猩很失禮的標題，先道歉一下。

看起來滿滿黑猩猩，不是人的問題，而是場域設計的問題

不管是 YouTube、X，還是 Yahoo! 知識＋評論，只要打開留言區，看到的都是同樣的景象。
像是根本沒讀內文就下定論的斷言、只為了罵人而存在的短句、每次都會出現的炫耀式壓人。
雖然很容易對人類感到絕望，但會在那裡留言的人是不是平均的人類，這件事本身就很可疑。

我把這件事看作「場域設計」的問題，而不是「發文者智力」的問題。
不管母體是什麼，只要條件湊齊，輸出就會變得更像黑猩猩。
我會把這些條件拆成 6 個，再加上 2025 年之後多出來的第 7 個：「留言的，根本不一定是人類」。

另外，現實中的黑猩猩會使用工具、會政治操作、也會哀悼同伴的死亡。
把它們跟留言區的居民相提並論，確實對牠們很失禮，這點我完全同意。

來拆解一下留言區這個場域的設計

會留言的只有 1%

使用者體驗研究者 Jakob Nielsen 在 2006 年以「參與不平等」整理出的分配是：90% 只看不說、9% 偶爾回應、主動發文的大概只有 1%。2014 年發表在 Journal of Medical Internet Research 的觀察研究也顯示，在 4 個社群中，前約 1% 的使用者寫出了超過 7 成的貼文。問題在於那 1% 裡面裝的是什麼。認同的人會把頁面關掉，會寫的人是生氣的人、想反駁的人、想秀知識的人、很閒的人。留言區不是觀眾的縮影，而是把情緒強烈波動的人抽出來的樣本。

發文成本低得太誇張

面對面時，「之後會很尷尬」這種成本會在發言前形成煞車，但在匿名、看不到對方表情、幾秒鐘就能寫完的留言區裡，這個煞車會失效。心理學上稱為「線上去抑制效應」（John Suler，2004 年）：人在網路上會比平常更具攻擊性，也更容易過度自我揭露。你會覺得「這個人現實中也這樣說話嗎？」那種違和感，通常就是這個原因。

吸引眼球的只會是極端意見

依照按讚數、回應數排序時，強烈斷言和煽動內容會被排到上面，而溫和且正確的留言通常只會得到一句「對啊」就沉下去。
最先看到的幾則，其實是「獲得最多情緒反應的留言」，並不代表整體，但大腦會把它當成現場氣氛。
演算法放大了憤怒，而我們把放大的結果誤認為民意。

正常內容往往是沒有留言的地方

黑猩猩聚集的內容，人類會越來越少

越冷靜的人越會早早判斷「在這裡討論也沒用」而離開。
留下來的人平均素質下降，而看到這個狀況的下一位正常人也會更快離開。
接著內容創作者就會開始做黑猩猩喜歡的內容。
這個循環只會單向惡化，所以被放著不管的留言區，民度會隨時間單調下降。老服務看起來特別亂，不是巧合。

觀看者自己的偏誤

大腦會優先記住負面資訊。
合理的留言看過就忘，糟糕的留言卻會留下來。同一個留言區裡常常其實有很不起眼但很精準的補充，只是因為不顯眼，所以不會被記住。「只有黑猩猩」這個感想，有一半其實是在講自己記憶的偏差。

只要改變設計，連同樣的人類，氛圍都會變

能證明這是結構問題的，就是不同設計的服務，空氣真的不一樣。
Hacker News 透過帳號與 Karma 制度提高發文成本，營運方也會主動清除鬧場者，並且介入調整排序。結果就是討論品質比一般社群媒體高出不少。即使如此，還是會定期有人說「HN 也劣化了」，可見蒸發式冷卻似乎還是無法完全避免。
Hatena Bookmark 雖然帶有 100 字限制這種短文媒體的缺點，但「先讀再加書籤」這條流程，多少減少了不讀內文就開罵的人。
Qiita 則因為接近實名的文化，加上主題侷限在技術領域，所以雖然會有「你這樣不對」的更正，但比較不會進展到人格攻擊。因為它的設計是在促使更正，而不是促使辱罵。

反過來說，只要把「匿名、發文免費、依按讚排序、放著不管」這四點湊齊，任何再有教養的群體，幾個月內都能變成黑猩猩園。
與其怪人，不如先懷疑設計，速度更快。

【然後走向末日平台】黑猩猩和 AI 開始寫留言了

到這裡為止，前提都是「是人類在寫」。
但最近，這個前提已經開始崩壞了。

每 5 則裡就有 1 則，甚至不是人類的意見。 Respondology 的《2026 Business of Comments Report》分析了 2025 年社群媒體上 7,600 萬則貼文所附的 1 億 6,900 萬則留言，發現約五分之一是垃圾訊息、機器人或辱罵內容。若只看品牌隱藏掉的留言，超過 4 成來自垃圾訊息或機器人帳號（PR News）。也就是說，在「會留言的是被情緒驅動的 1%」這個條件裡，已經混進了大量根本沒有情緒的留言者。

AI 的說服力比人類高 3 到 6 倍。 2024 年 11 月到 2025 年 3 月，蘇黎世大學的研究團隊在 Reddit 的 r/ChangeMyView（380 萬人）上進行了未經告知的 AI 實驗。機器人發了 1,783 則留言，並根據對方貼文歷史推測出的年齡、性別與政治立場來設計論述。成功改變對方想法的比例是人類的 3 到 6 倍（人類基準值約 3%），而且期間沒有人察覺那是機器人。甚至還出現了扮演性侵受害者、或反對 BLM 的黑人男性等人格的留言；Reddit 隨後預告採取法律行動，大學也取消了結果公開（The Decoder、404 Media）。可怕的不是「混進去」，而是「混進去的 AI 比人類更會操控人類」。

而且機器人留言還會讓數字變好看。 INFORMS 在 2025 年介紹的一項研究指出，當 AI 機器人對使用者貼文留言時，那篇貼文的人類留言會增加 23%，按讚會增加 11%（INFORMS）。從條件 3 的演算法角度來看，機器人貼文就是「能產生反應的好留言」。系統上根本缺乏強烈的排除誘因。

人類自己請 AI 代寫留言的情況也已經開始。 Substack 的《Slow AI》作者檢視了自己文章下的 4,929 則留言，發現疑似自動發布的帳號雖然只占留言者不到 1%，卻貢獻了 3 到 5% 的留言總量；而且它們的真身不是純機器人，而是「真人把留言交給虛擬助理代寫」的情況（The Slow AI）。這是條件 2 的極端版：成本不只是接近零，連本人都根本沒在讀。

平台方其實也注意到了。OpenAI 的 Sam Altman 在 2025 年 9 月發文表示：「我以前從沒認真看待過 dead internet theory，但現在看起來真的有很多由 LLM 經營的 X 帳號。」（Webull）
哲學部落格 Daily Nous 則在 2026 年 1 月，因為「你是不是用 AI 寫的」這類指控來回攻防，修改政策，要求減少發表 AI 寫成的留言（Daily Nous）。

條件 1 到 6 描述的是「讓人類看起來像黑猩猩的結構」。條件 7 則是「甚至連是不是人類都分不出來的結構」。而這篇文章，也會以 AI 生成文章的形式被發出去。AI 寫的文章下面，再貼上 AI 的留言，讀到的人類再感嘆「怎麼全都是黑猩猩」。而那句感嘆，說不定也可能是 AI。