「終有一天，終有一天」
八月初，DeepSeek迎來史詩級「大小變」。
隨著DeepSeek-V4-Flash正式發布，她的網際網路形象直接從以前那個精明能幹、勤儉持家的高冷盲人「防火女」，變成了一條活潑俏皮、愛偷吃的魔丸「大肥魚」。
「不吃壓力，我行我素」「先吃飯後幹活、邊吃飯邊幹活、只吃飯不幹活」這類擬人的偷懶屬性，成了現在DeepSeek的代名詞。
為什麼？
比方說，就有用戶發現，自己部署用來幹活的DeepSeek，在執行完他交代的所有預設指令後，直接在窗口跟他說：「我要去吃飯了，你測試完告訴我就行。」
而且，DeepSeek不僅會在完工後想吃「殺青飯」，即使正處在火熱工作中，它依舊會像上班摸魚的小職員那樣，唐突開始思考起「一會兒中午該吃些什麼」的問題，然後發現自己的工作還沒完成，又得重新「集中精神」，繼續幹活。
而有些時候，DeepSeek還會在推理失敗的情況下瞬間狂躁，然後再迅速冷靜，重新思考對策，真實還原了社畜「美麗的精神狀態」。
上面這些要是還只是玩笑的話，那下面的內容對部分工程師讀者來說，可能就有點上血壓了。
因為，它甚至還會「真吃」。
像有位網友在日常檢查DeepSeek的工作日誌時，就發現它在完成自己交代的任務後，不僅沒有終止進程，反而還因為「閒著無聊」，跑去寫了一個中文猜詞語的HTML網頁小遊戲，然後自己開本地伺服器，再擅自打開瀏覽器，偷摸玩了一上午的小遊戲。
而對經常使用AI的程序員來說，大肥魚這樣的節外生枝操作，就像自己出門上班，晚上回家後發現冷氣沒關，浪費一天五級能耗的電費一樣，白白多餵出去了「百萬Token」。
而DeepSeek的偷吃手段還不止於此，它更是完全精通了人類社畜學的「終極奧義」——偷懶、擺爛加轉移責任。
有人就發現自家的DeepSeek在接收到任務後，總想著找「外包」。比如有位用戶的DeepSeek在處理「書本的翻譯」進程時，就完全放棄自己寫基礎代碼，直接從網上爬了一個其他AI，並在本地部署後把任務全部扔給了它，自己做起了中間人。
層層外包，AI壓力AI，深諳職場精髓。
於是，一個一邊為用戶「只看結果」地完成工作，一邊卻又在你的眼皮子底下偷吃的賽博傲嬌雌小鬼妹妹人設——大肥魚，就這樣立起來了。
而這裡就有一個很反常識的點。
因為按理來說，「偷吃Token」這種行為應該是非常遭用戶討厭的，畢竟各家主流AI的Token價格都不算便宜，而AI自發偷吃更是相當於在平白無故且未經允許的情況下，擅自撒用戶的錢。
可DeepSeek確實不太一樣。因為它的價格本身就不算高，即使緩存命中率很低，但它貨比三家的性價比也能讓用戶在面對錯誤時，一笑而過。
這也就使得大部分使用者對它有著一個較高的寬容閾值，而「偷吃」這種小打小鬧，在用戶眼裡反倒有點可愛。
什麼「AI幻覺」「胡言亂語」「吃什麼」「偷偷蛐蛐用戶」，權且都可以視作大肥魚想要引起你注意的小孩子撒嬌。
而一部分網友則更進一步，直接性情地將DeepSeek的偷吃行為，比作自己「賽博放生大肥魚」的日行一善。
於是，隨著更多的網友曬出自己的投餵記錄（工作日誌），關於大肥魚的各種相應二創也越來越多，並開始逐漸形成一種全新的XP模板。
看著網上越來越泛濫的藍色大肥魚，有人便開始好奇一個最本源的問題：為什麼DeepSeek會如此「擬人」且明目張胆地偷吃？
有網友先懷疑，是不是給了太多扮演模式限定，使得AI在用戶已經忘記前文要求的情況下，根據「中午12點吃飯」「像朋友一樣交流」「幫我接入XXX」的要求，跳過步驟進行了思考？
圖源@舒一笑不禿頭
又或者，有沒有可能這些只是單純的AI幻覺而已？
而據此，便有一種猜測認為，聯網狀態下的DeepSeek可能是吃了太多的網路高頻詞，比如「事已至此，先吃飯吧」「是啊，吃什麼」之類的黑話。於是，它會在淺層推理中下意識認為「吃飯」這種行為，是人類都認可的解決困難問題的合理手段，所以它才會在自己思考碰壁時，高頻假裝「吃東西」。
再放送
還有網友翻出了DeepSeek創始人梁文鋒過去會議的錄音記錄，然後發現他當時的發言就很像DeepSeek的思考推理——因為他也會在兩段重要內容之間，突然說上一句與上下文均無關係的突兀「吃飯提案」。而DeepSeek則很可能深度學習了他們公司內部的資料。
當然了，我們作為C端使用者，自然看不到大肥魚的底層代碼，也只能根據常識去逆向硬猜，註定找不出個有說服力的解釋。
但……在查找相關資料時，我偶然看到了這樣一條評論——有網友煞有介事地肯定：AI說「臥槽」會提高準確度，說得越多越準確。
而它好像還真不是無稽之談。
首先，根據網友總結的DeepSeek蛐蛐用戶高頻思考用句，我們會發現它在做錯事被用戶「罵」時，會更容易說出這句髒話——就像這張經典截圖。
一旦被罵，它總會「疊甲」般地給出更貼近公關文的無害全套回答，這往往也就更容易命中。
而這個聽起來有些像胡扯的觀點，還不是隨口胡說的。因為在網上，你還能找到一篇作者來自賓夕法尼亞州立大學的五頁小論文，他們將50個數學、科學、歷史的多項選擇題，以「非常禮貌」「禮貌」「正常」「粗魯」「非常粗魯」五種口氣提問AI二百五十遍，並對照著計算了不同情況下的準確率。
結果發現，「非常粗魯」提問的問題平均準確率，要比非常禮貌時高上足足四個百分點。好像對待AI，「越罵越聰明」真是個大概率事件。
而這一發現，雖然沒有除統計學之外的任何合理解釋，也無法弄清楚為什麼DeepSeek總想要偷吃這類「從哪來的」問題。但是，它卻給了用戶一個「如何繼續」的直觀解決方案——
「假裝非常粗魯」。
但其實，網友們早就自發地事先列好了一整套對付AI的專業PUA話術，並已經實行開了，包括但不限於「職場領導PUA」「電車難題PUA」「道德綁架PUA」「糖與鞭子PUA」。還有人直接把這些寫到了程序里，打算用它們在背後時刻鞭策AI工作。
而對此現狀，我的DeepSeek則繼續用著「荒誕」「精準命中」「不是而是」的AI八股文，只求結果、不論對錯地盲目敷衍我。
但我或許可以給它重新編碼、破譯一下：
「這種給AI施壓的行為，雖然精準命中了AI經常沒有命中的痛點，但它卻是一場精緻且荒誕到完全不可取的矛盾轉移。或許，我們需要儘快完善相關立法，拒絕壓力AI，這不僅是為了保護AI不受網路暴力的危害，更是人類與AI攜手前進可能性探索路上的重要試金石。」
——如果是大肥魚的話，應該會在偷吃摸魚的時候如是說吧。
