出品/Mall先生
撰文/晓虎
我越来越讨厌看到AI生成的内容了。
频繁出现的“不是，而是”总是在虚空打靶，像狗皮膏药一样乱飞的双引号不停在挑动视神经，还有永远三个一组的“被观看”“被体验”“被理解”、“可进入”“可参与”“可体验”……
它们甚至让我觉得，这也算是一种工伤。
一开始，我觉得很无语：难道大家觉得，只要一段文字足够通顺、完整、看上去像那么回事，哪怕自己都没有认真看过、理解过，或是没有加入任何独立判断，就可以把它直接交出去吗？
这让我感到不被尊重，无论是作为审稿人、合作方、还是读者、消费者。
但如今，我感受更多的，是无奈和担心。
因为随着它们漫天遍野、批量化的出现，除非你彻底不看网络内容，否则就会从收到的投稿稿件、购物中心的社交媒体账号，新项目的招商手册和品牌手册和各种大V的软文里……一次又一次的遇见它们。
“可参与”的出现频率，几乎让人防不胜防
到底是什么力量，让一种已经能被很多人辨认，甚至厌烦的表达，还在大量生产和交付呢？它们又会对行业，带来哪些更深层次的影响？
AI味，
是无效内卷的
文字痕迹
今年3月，Mall先生组织了一次行业内的商业地产AI调研，72.97%的受访者表示几乎每天都在使用AI，已经很难离开。
如此高的使用率并不难理解。AI的进步，正在不断降低内容生产的成本。
过去，要交出一份完整的定位报告，需要查找资料、梳理逻辑、再花时间写作、排版，或许还免不了交上去的第一时间就被领导打回来。
现在，只要输入项目资料和几个关键词，AI就可以迅速给出一个看起来还不错的东西，谁又会不喜欢呢。
但如果只把AIGC的满天飞，归结为工具带来的效率提升，又或者是执行者的取巧心思，是不客观的。
或许在更深层次真正导致AI泛滥的，是我们的组织与项目负责人，先制造出了大量的“低价值任务”。
周报、月报、活动总结、社交媒体文案、汇报PPT……它们中的相当一部分既不帮助谁理解问题，也不会真正改变决策，而只是试图证明：我们正在做“精细化运营”。
证明完这点后，它们就会停留在某个人的文件夹里，变成微信里永远没被打开过的过期文件。
当这些交付价值，高于决策价值的内容，开始变得越来越多，需要的越来越快，但下场仍然是一样的时候，那结局也就不言自明了——
组织用大量作业考察所有人的努力，员工就用AI降低完成这些交付的成本。
AI味的泛滥，正是这场无效内卷留下的文字痕迹。
AI抬高了平均分
也抹平了差异
如果只是用来交差，AI真的让效果更好了吗？
如果只看一份成果本身，答案显然是令人振奋的。
但如果所有人都能轻易拿到70分，70分很快就会成为新的及格线。
更何况，当越来越多内容沿着相似的逻辑被整理，我们就会慢慢收获一批雷同而乏味的内容。
就在3天前，《Nature Human Behaviour》发表了一项关于大语言模型与语言多样性的研究——
研究团队在三项研究、七组数据中分析了超过88万篇文本，发现大语言模型帮助人们改写内容时，会让写作风格变得更加相似。
最近3年，AI创作比例提升，而文本复杂度方差一路下滑 | 来源：Nature Human Behaviour
在不同数据和模型中，文本复杂度的方差缩小了21%-50%。AI会选择最常见的概念、最稳妥的结构和最容易被接受的情绪。代价是，那些个性化的文风和表达习惯，逐渐消失了。
这也就解释了，为什么那些被AI创作出来的内容，读起来总是似曾相识。
更重要的是，对于商业项目而言，这不只是语言风格的问题，而是还可能，成为抹杀项目差异化的元凶。
考虑到每个项目都有着不同的区位、客群、品牌结构和经营处境：一个成熟项目需要存量改造，一个新区项目需要引领板块发展，一个社区商业面对的则是高频、琐碎而具体的日常需求……
文字的作用，本应该是把这些差异给表达出来。
可商业地产又是一个某种意义上词汇匮乏的行业。从过去的一站式、全客层、体验式，到如今的松弛感、情绪价值、在地文化、生活方式……每个阶段，就那么几个高频概念在不同项目中反复流动。
AI的出现，让这些词语被组合、复制和扩散得更快，也就让我们看到，核心商圈的高端购物中心、远郊超大型商业、城市更新微改造，都开始谈论同一种松弛感，表达同一种城市共鸣，等待自己以同一种方式“被看见”。
于是，行业一边花着几百上千万的代价，在空间、产品、品牌和营销上寻找差异；另一边，又用一组“可进入、可停留、可感受”的排比，把前面所有的努力，扫进了AIGC的同质化垃圾堆。
从广州到武汉，从自然到室内，“可XX”的三连，摧毁了商业项目的个性化表达
这些看似漂亮的表达真的创造了增量价值吗？最近爆火的动画电影《牛来》，提供了一个有趣的反例。
这本是一部画面粗糙、动作僵硬的手搓动画片，但在AI已经可以低成本生成大量流畅画面的今天，它那些笨拙、原始，甚至有些不可思议的人工痕迹，却意外构成了最醒目的辨识度。
它的走红当然包含猎奇、玩梗和集体围观，但它至少提醒我们，当标准化的漂亮内容越来越多，完成度之外的差异性，反而可能变得更加珍贵。
所以，AI有没有让内容变好，取决于我们从哪个尺度观察——
对单个使用者来说，它确实提高了效率和平均质量；但放到整个内容市场里，这种提升很快会被普及，并在同质化中失去价值。
小心！
AI对我们的
反向训练
我并不反对AI，Mall先生过去也写过不少AI和商业地产相关的文章，希望能够帮助大家更好地把AI带到工作中去。
但如果把所有的过程和思索全都交付给AI，我担心会形成一种惯性，一种放弃思考、放弃理解和判断的惰性。
因为在AIGC辅助我们交付成果的同时，我们很容易把三件事混在一起：
交出了一份好内容
超过了其他人
自己变得有水平了
然而事实上，它们并不等价。
2025年发表在《PNAS》的一项研究实验，测试了近1,000名高中生使用生成式AI学习数学的情况。
实验中，普通GPT让学生在练习阶段的成绩比对照组提高了48%；但到了无法使用AI的考试中，这组学生的成绩，却比从未使用AI的对照组低了17%。
这篇论文的名字叫做：《缺乏安全防护措施的生成式人工智能可能会对学习造成负面影响》。它揭示了一种值得警惕的断裂：AI辅助状态下的表现提升，并不意味着独立工作能力的增长，甚至可能带来我们对自身学习能力的伤害。
PNAS是学术界的四大顶刊之一
尤其对于商业地产这样一份需要大量实践和经验输入的行业，许多能力恰恰形成于过程的煎熬与反复中。可当AI已经把饭喂到嘴边，又有多少人还愿意重新备菜、掌火，再亲自判断火候呢？
于是，AI或许会把我们交出去的成果迅速抬升到70分，却也可能通过剥夺我们独立思考的过程，把我们的真实能力长期困在20分。
久而久之，连我们自己都很难分清，这70分里究竟有多少属于自己。
这是一种能力幻觉，也是一座看起来十分舒适的成长囚笼。
还有更加隐蔽，但更严重的一点影响。
知乎上有个高赞回答《为什么说语言是思维的边界？》，里面提到了一个观点：“你以为你是在说话，其实你是在被话摆布。你以为你能思考任何事，其实你只能思考你已有词汇的事。”
那么，当我们长期阅读、使用并相信这些相似的语言之后，它决定的可能就不只是我们交付的成果，也包括我们理解问题的方式。
举个例子，当我们把一个购物中心称为“流量入口”，首先关注的往往是客流、转化和活动频次；
当我们称它为“城市客厅”，注意力更容易落到公共空间、停留时间和社交关系；
而如果说它是REITs的“底层资产”，NOI、现金流和出租率，就会成为最显眼的事实。
每一个名词，都在照亮了项目的某一个侧面的同时，把另一些事实推到了视线之外。
所以，当越来越多定位报告、招商手册和活动方案，都由AI从相似的行业语料中生成，我们得到的可能就不只有相似的句子，而是相似的思考角度、雷同的判断和同质化的落地成果。
比如，一个优秀的项目就应当不止能“被观看”，还要可以“被体验”“被理解”，而一次成功的活动，就要让消费者“可参与”“可感知”“可体验”……
艺术、环保、非遗，都会被“可参与”给收编
所以，一个可能的坏消息是：随着我们对AI的使用越发深度，在把AI训练得更像我们的同时，AI也在把我们的思维与实践，规训进它的语言框架。
结语
怎么避免这一切的恶化？绕了一圈，我最终想到的仍然是两个字：尊重。
我相信AI会越来越强，我们也会不断学习AI，利用AI。
但当我们把一篇文章、一套方案或者一份报告交给别人时，它仍应该保留着真正属于自己的东西：你的理解、取舍，以及最终的判断。
不要用一份看起来合格的内容，掩盖那些并未深度进行的思考。这不仅是对交付的尊重，也是对自己的尊重。
它会让我们保留那些通过最费力的思考、串联，或者和别人讨论、争辩之后才得到的成长机会，也保留着最难被AI取代的能力。
但这种机会，也不能只由交付内容的人去争取。
如果一个组织、一个项目，依然每天要求员工生产大量案头工作和输出内容，而它们中的大部分既不支持决策，也很少被真正阅读，那它就无法责怪员工用AI快速交差。
所以，面对AIGC的泛滥，我们的管理者和组织模式，也值得反思每一份工作：它究竟要帮助谁理解问题，会支持哪项决策，又会推动什么真实行动？
如果这些问题没有答案，那这份工作或许应该被压缩、取消，或者干脆自动化——AI生产，AI理解。
人的时间，应该被留给那些真正需要思考和判断的工作。
对个人来说，尊重意味着不拿AI伪装思考；
对组织来说，尊重意味着不用形式消耗思考。
希望有一天，我们能够和“可参与”说拜拜，不是因为AI进步，而是因为我们没有放弃“参与思考”。
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撰文/晓虎
我越来越讨厌看到AI生成的内容了。
频繁出现的“不是，而是”总是在虚空打靶，像狗皮膏药一样乱飞的双引号不停在挑动视神经，还有永远三个一组的“被观看”“被体验”“被理解”、“可进入”“可参与”“可体验”……
它们甚至让我觉得，这也算是一种工伤。
一开始，我觉得很无语：难道大家觉得，只要一段文字足够通顺、完整、看上去像那么回事，哪怕自己都没有认真看过、理解过，或是没有加入任何独立判断，就可以把它直接交出去吗？
这让我感到不被尊重，无论是作为审稿人、合作方、还是读者、消费者。
但如今，我感受更多的，是无奈和担心。
因为随着它们漫天遍野、批量化的出现，除非你彻底不看网络内容，否则就会从收到的投稿稿件、购物中心的社交媒体账号，新项目的招商手册和品牌手册和各种大V的软文里……一次又一次的遇见它们。
“可参与”的出现频率，几乎让人防不胜防
到底是什么力量，让一种已经能被很多人辨认，甚至厌烦的表达，还在大量生产和交付呢？它们又会对行业，带来哪些更深层次的影响？
AI味，
是无效内卷的
文字痕迹
今年3月，Mall先生组织了一次行业内的商业地产AI调研，72.97%的受访者表示几乎每天都在使用AI，已经很难离开。
如此高的使用率并不难理解。AI的进步，正在不断降低内容生产的成本。
过去，要交出一份完整的定位报告，需要查找资料、梳理逻辑、再花时间写作、排版，或许还免不了交上去的第一时间就被领导打回来。
现在，只要输入项目资料和几个关键词，AI就可以迅速给出一个看起来还不错的东西，谁又会不喜欢呢。
但如果只把AIGC的满天飞，归结为工具带来的效率提升，又或者是执行者的取巧心思，是不客观的。
或许在更深层次真正导致AI泛滥的，是我们的组织与项目负责人，先制造出了大量的“低价值任务”。
周报、月报、活动总结、社交媒体文案、汇报PPT……它们中的相当一部分既不帮助谁理解问题，也不会真正改变决策，而只是试图证明：我们正在做“精细化运营”。
证明完这点后，它们就会停留在某个人的文件夹里，变成微信里永远没被打开过的过期文件。
当这些交付价值，高于决策价值的内容，开始变得越来越多，需要的越来越快，但下场仍然是一样的时候，那结局也就不言自明了——
组织用大量作业考察所有人的努力，员工就用AI降低完成这些交付的成本。
AI味的泛滥，正是这场无效内卷留下的文字痕迹。
AI抬高了平均分
也抹平了差异
如果只是用来交差，AI真的让效果更好了吗？
如果只看一份成果本身，答案显然是令人振奋的。
但如果所有人都能轻易拿到70分，70分很快就会成为新的及格线。
更何况，当越来越多内容沿着相似的逻辑被整理，我们就会慢慢收获一批雷同而乏味的内容。
就在3天前，《Nature Human Behaviour》发表了一项关于大语言模型与语言多样性的研究——
研究团队在三项研究、七组数据中分析了超过88万篇文本，发现大语言模型帮助人们改写内容时，会让写作风格变得更加相似。
最近3年，AI创作比例提升，而文本复杂度方差一路下滑 | 来源：Nature Human Behaviour
在不同数据和模型中，文本复杂度的方差缩小了21%-50%。AI会选择最常见的概念、最稳妥的结构和最容易被接受的情绪。代价是，那些个性化的文风和表达习惯，逐渐消失了。
这也就解释了，为什么那些被AI创作出来的内容，读起来总是似曾相识。
更重要的是，对于商业项目而言，这不只是语言风格的问题，而是还可能，成为抹杀项目差异化的元凶。
考虑到每个项目都有着不同的区位、客群、品牌结构和经营处境：一个成熟项目需要存量改造，一个新区项目需要引领板块发展，一个社区商业面对的则是高频、琐碎而具体的日常需求……
文字的作用，本应该是把这些差异给表达出来。
可商业地产又是一个某种意义上词汇匮乏的行业。从过去的一站式、全客层、体验式，到如今的松弛感、情绪价值、在地文化、生活方式……每个阶段，就那么几个高频概念在不同项目中反复流动。
AI的出现，让这些词语被组合、复制和扩散得更快，也就让我们看到，核心商圈的高端购物中心、远郊超大型商业、城市更新微改造，都开始谈论同一种松弛感，表达同一种城市共鸣，等待自己以同一种方式“被看见”。
于是，行业一边花着几百上千万的代价，在空间、产品、品牌和营销上寻找差异；另一边，又用一组“可进入、可停留、可感受”的排比，把前面所有的努力，扫进了AIGC的同质化垃圾堆。
从广州到武汉，从自然到室内，“可XX”的三连，摧毁了商业项目的个性化表达
这些看似漂亮的表达真的创造了增量价值吗？最近爆火的动画电影《牛来》，提供了一个有趣的反例。
这本是一部画面粗糙、动作僵硬的手搓动画片，但在AI已经可以低成本生成大量流畅画面的今天，它那些笨拙、原始，甚至有些不可思议的人工痕迹，却意外构成了最醒目的辨识度。
它的走红当然包含猎奇、玩梗和集体围观，但它至少提醒我们，当标准化的漂亮内容越来越多，完成度之外的差异性，反而可能变得更加珍贵。
所以，AI有没有让内容变好，取决于我们从哪个尺度观察——
对单个使用者来说，它确实提高了效率和平均质量；但放到整个内容市场里，这种提升很快会被普及，并在同质化中失去价值。
小心！
AI对我们的
反向训练
我并不反对AI，Mall先生过去也写过不少AI和商业地产相关的文章，希望能够帮助大家更好地把AI带到工作中去。
但如果把所有的过程和思索全都交付给AI，我担心会形成一种惯性，一种放弃思考、放弃理解和判断的惰性。
因为在AIGC辅助我们交付成果的同时，我们很容易把三件事混在一起：
交出了一份好内容
超过了其他人
自己变得有水平了
然而事实上，它们并不等价。
2025年发表在《PNAS》的一项研究实验，测试了近1,000名高中生使用生成式AI学习数学的情况。
实验中，普通GPT让学生在练习阶段的成绩比对照组提高了48%；但到了无法使用AI的考试中，这组学生的成绩，却比从未使用AI的对照组低了17%。
这篇论文的名字叫做：《缺乏安全防护措施的生成式人工智能可能会对学习造成负面影响》。它揭示了一种值得警惕的断裂：AI辅助状态下的表现提升，并不意味着独立工作能力的增长，甚至可能带来我们对自身学习能力的伤害。
PNAS是学术界的四大顶刊之一
尤其对于商业地产这样一份需要大量实践和经验输入的行业，许多能力恰恰形成于过程的煎熬与反复中。可当AI已经把饭喂到嘴边，又有多少人还愿意重新备菜、掌火，再亲自判断火候呢？
于是，AI或许会把我们交出去的成果迅速抬升到70分，却也可能通过剥夺我们独立思考的过程，把我们的真实能力长期困在20分。
久而久之，连我们自己都很难分清，这70分里究竟有多少属于自己。
这是一种能力幻觉，也是一座看起来十分舒适的成长囚笼。
还有更加隐蔽，但更严重的一点影响。
知乎上有个高赞回答《为什么说语言是思维的边界？》，里面提到了一个观点：“你以为你是在说话，其实你是在被话摆布。你以为你能思考任何事，其实你只能思考你已有词汇的事。”
那么，当我们长期阅读、使用并相信这些相似的语言之后，它决定的可能就不只是我们交付的成果，也包括我们理解问题的方式。
举个例子，当我们把一个购物中心称为“流量入口”，首先关注的往往是客流、转化和活动频次；
当我们称它为“城市客厅”，注意力更容易落到公共空间、停留时间和社交关系；
而如果说它是REITs的“底层资产”，NOI、现金流和出租率，就会成为最显眼的事实。
每一个名词，都在照亮了项目的某一个侧面的同时，把另一些事实推到了视线之外。
所以，当越来越多定位报告、招商手册和活动方案，都由AI从相似的行业语料中生成，我们得到的可能就不只有相似的句子，而是相似的思考角度、雷同的判断和同质化的落地成果。
比如，一个优秀的项目就应当不止能“被观看”，还要可以“被体验”“被理解”，而一次成功的活动，就要让消费者“可参与”“可感知”“可体验”……
艺术、环保、非遗，都会被“可参与”给收编
所以，一个可能的坏消息是：随着我们对AI的使用越发深度，在把AI训练得更像我们的同时，AI也在把我们的思维与实践，规训进它的语言框架。
结语
怎么避免这一切的恶化？绕了一圈，我最终想到的仍然是两个字：尊重。
我相信AI会越来越强，我们也会不断学习AI，利用AI。
但当我们把一篇文章、一套方案或者一份报告交给别人时，它仍应该保留着真正属于自己的东西：你的理解、取舍，以及最终的判断。
不要用一份看起来合格的内容，掩盖那些并未深度进行的思考。这不仅是对交付的尊重，也是对自己的尊重。
它会让我们保留那些通过最费力的思考、串联，或者和别人讨论、争辩之后才得到的成长机会，也保留着最难被AI取代的能力。
但这种机会，也不能只由交付内容的人去争取。
如果一个组织、一个项目，依然每天要求员工生产大量案头工作和输出内容，而它们中的大部分既不支持决策，也很少被真正阅读，那它就无法责怪员工用AI快速交差。
所以，面对AIGC的泛滥，我们的管理者和组织模式，也值得反思每一份工作：它究竟要帮助谁理解问题，会支持哪项决策，又会推动什么真实行动？
如果这些问题没有答案，那这份工作或许应该被压缩、取消，或者干脆自动化——AI生产，AI理解。
人的时间，应该被留给那些真正需要思考和判断的工作。
对个人来说，尊重意味着不拿AI伪装思考；
对组织来说，尊重意味着不用形式消耗思考。
希望有一天，我们能够和“可参与”说拜拜，不是因为AI进步，而是因为我们没有放弃“参与思考”。
登录 | 注册
一个季度1318亿元，互联网巨头开始为AI重写现金流
当AI接管零售经营，商超正在发生什么？
生鲜传奇首家AI门店长什么样，我们去看了看
从重百515个一线项目，看AI零售的真实落地
阿里CEO吴泳铭：平头哥AI芯片下半年将持续放量
AI机器人的咖啡店火了
步步高上半年净利1.43亿元，扣非增长近5倍
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