《Something Big Is Happening》+ AI撼动言情小说业 + 一件好事
摘要
AI焦虑已从技术圈蔓延至华盛顿和公开市场，企业软件股正因AI担忧遭遇重估。 monday.com因财务展望疲弱暴跌逾20%，Workday股价去年下跌17%后，其CEO宣布离任；Salesforce、Shopify、Adobe、SAP、Oracle和Microsoft也全线走低。Roose认为，Anthropic面向律所的工具或许是「压垮骆驼的最后一根稻草」（the straw that broke the camel’s back），但并非决定性触发因素。
SaaS面临的核心威胁，不是每个高管都会用vibe coding重写薪资系统，而是AI可能摧毁按席位收费的经济模式。 Newton更尖锐的区分是：技术直接取代软件只是少数人的看法；更现实的情形是，AI让一家10人初创公司完成过去需要1,000人才能完成的工作。他预计收费方式将转向按结果计价，例如Sierra按解决的客服请求收费，而不是按授权员工数量收费。
安全与合规可能放慢AI原生替代的速度，但主持人不认为它们能永久保护现有厂商。 Newton预计，人们最终会依赖那些「有漏洞且不安全」的系统；Roose则设想，大型雇主用内部维护、由1到2名开发者监管的软件，替代数万付费席位。敏感场景可能需要更多人工实施支持，Anthropic与Goldman Sachs合作、派驻工程师前往大客户现场就是例证。
编程「起飞」论如今既有实验室声明支撑，也开始有可量化的采用数据，但Newton仍表示「这场比赛要亮起炒作警告旗」。 OpenAI称GPT-5.3-Codex在创造自身过程中发挥了关键作用；一家AI公司的高管告诉Roose，软件工程目前约90%已实现自动化，并预计年内实现完全自动化。Claude Code目前约占公开GitHub提交的4%，但部分由Claude生成、再由人类推送的代码可能未被计入；SemiAnalysis预计，到2026年底这一比例将超过20%。
AI转型路线图的薄弱环节不在于判断问题，而在于劳动力和政府接下来该做什么。 熟练使用工具或许有帮助，但Newton希望选民追问议员：如果某些职业类别面临永久性失业，政府准备怎么办。Roose认为，AI实验室「严重低估了人们对这项技术的厌恶程度」，并指出Bernie Sanders称将提出暂停AI数据中心建设的法案，这可能是反弹即将出现的早期信号。
AI已经把言情出版变成高产量的工业化生产业务。 Coral Hart创建了21个笔名，一年出版逾200本书，并称收入达到六位数；此前她每年大约只能产出10本。她对自身身份的定义也随之改变：「我更像一名导演。我是一名创作者。」
言情小说的可复制套路有利于自动化，但情感、原创性、读者信任和作者粉丝关系仍是实质性瓶颈。 AI可以写出指定的「黑帮逆后宫、宿敌变情人、慢热爱情」；但某个AI程序第一章就让宿敌完成了恋爱转变，Alter读过的已知AI小说也显得情感扁平。出版商还面临原创性和版权问题未决，而作者与读者之间近乎拟社会关系的连接仍可能具有价值。
本期展现的有用AI案例，都建立在专有数据或可迁移表征之上。 Spotify的Prompted Playlists可以查询Premium用户长达10年的听歌历史，并对抗「机器漂移」；Google的Perch 2.0则把鸟鸣学习迁移至水下音频，表现超过部分专门训练鲸类声音的模型。两者都不是魔法：Spotify的测试版已经开始在部分场景失灵，Perch做的是声音分类，而不是翻译鲸类语言。
精读
1. AI恐慌已从实验室蔓延至华盛顿和市场
Roose从华盛顿回来后，明显感受到AI的政治重要性刚刚跃升：人们反复追问，「这东西是真的吗？它正在发生吗？我们是不是已经进入起飞阶段？奇点是不是快到了？」这些问题已不再局限于他所说的「AI泡沫圈」人群。
他的解释包含3股力量：Claude Code等智能体编程工具正触达更广泛的用户；软件股因被认为承受AI压力而下跌；白领也在独立思考自己的工作是否面临风险。即便技术发展轨迹仍有争议，真正的拐点可能已经出现在公众认知层面。
「SaaSpocalypse」提供了市场层面的证据。monday.com因财务展望疲弱下跌逾20%；Workday股价去年下跌17%后宣布CEO离任；Salesforce、Shopify、Adobe、SAP、Oracle和Microsoft也都在承压的软件股之列。
主持人披露了各自的关联关系：The New York Times正因涉嫌侵犯版权起诉OpenAI、Microsoft和Perplexity；Newton的男友则在Anthropic工作。
2. AI通过定价模式和组织杠杆威胁SaaS
Roose不认为仅凭Anthropic的律所工具就能解释这轮抛售；它们或许只是「压垮骆驼的最后一根稻草」（the straw that broke the camel’s back）。累积的恐惧在于，客户越来越能用文件和智能体搭建软件产品的替代品。
Newton的小企业实验让这一逻辑变得具体：他把超过5年的簿记数据输入Claude，并对自己的公司完成了一次有用的分析。他并没有替代现有供应商，但这次经历让人很容易设想，客户会开始追问：既然如此，为什么还需要专门做财务分析的初创公司？
他强调的关键区分是技术与商业模式。很少有人认为智能体会直接摧毁所有软件品类，但AI可以让一家10人的初创公司完成过去需要1,000人才能完成的工作；也可以让即时合同审查打垮每小时收费高达$1,500的律所。
因此，按席位收费是最暴露的一层。Newton预计会出现更多类似Sierra的按结果收费模式，Sierra根据解决的客服咨询数量收费：「如果你是一家采用按席位商业模式的SaaS老牌公司，这最终会成为你的问题。」
3. 漏洞和监管会改变采用路径，但未必改变终点
相比许多怀疑者，Roose不太相信「没人会用vibe coding写薪资软件」这一点。一家拥有10,000或20,000名员工的公司，可能只雇用1到2名全职开发者来监督和修复内部软件，而不是继续为数万席位付费。
Newton的预测直截了当：「它会有漏洞，也不安全；你认为人们不会依赖它，是你错了。」他以「Multibook Mania」为证，称前沿用户往往把安全性放在较低优先级。银行和律所会更在意安全，但他认为，许多合规职能本质上是可重复的核对清单流程，能力足够的智能体最终可以将其自动化。
Roose预计，敏感行业需要更多实施工作，而不是获得永久免疫。Anthropic和Goldman Sachs已经在共同部署智能体，Anthropic的现场工程师会前往大客户办公室，把系统接入工作流程并处理客户的具体要求。
4. 编程自动化正成为更广泛「起飞」的证据
Matt Shumer的爆款文章《Something Big Is Happening》面向非技术读者解释这一趋势。Shumer经营一家AI公司，存在利益冲突，但他认为自己工作中的技术环节已经实现自动化，而不只是未来某天可能被自动化。文章将智能体编程与递归式改进联系起来，引用OpenAI关于GPT-5.3-Codex在创造自身过程中发挥关键作用的说法，并提出模型发布周期可能从数月压缩至数周。
Newton的反驳值得保留：当客户相信系统可以自我改进时，实验室本身会受益。「我要给这场比赛亮起炒作警告旗。」他并不是说这一说法是假的；Claude和GPT Codex已经深度嵌入生产流程，而过去3个月的发布速度确实比2023年2月更快。
一家大型AI公司的高管告诉Roose，软件工程目前约90%已实现自动化，人类仍在检查、修复和验证输出。该人士预计年内实现完全自动化，但Roose明确表示，这一时点也可能更早或更晚。
因此，Roose预计，手写代码到年底将成为「一种过时的行为」（an obsolete behavior），并产生外溢影响，因为银行、律所和普通公司都在生产软件。
5. 采用曲线向上，但社会反应可能剧烈反转
SemiAnalysis估计，Claude Code目前约占公开GitHub提交的4%；需要说明的是，部分由Claude Code编写的代码由人类推送，可能不会出现在这一统计中。按当前轨迹，到2026年底这一比例将超过20%。Newton认为上限可能高得多；Roose将早期的指数信号比作2020年2月，同时承认现实世界的外推可能失效。
Shumer建议，劳动者重新尝试那些可能已有1到2年没认真使用过的工具，并在职业受到冲击前整理好自己的财务状况。Roose认为，这套处方式建议并不令人满意，但也同意，熟悉Claude Code、Codex及相关智能体如今已经重要。
Newton希望就业替代进入主流政治议程：如果AI在某些职业类别制造永久性失业，劳动者应追问议员的应对方案。他不接受AI实验室关于技术长期总会创造更多就业机会的安慰。Roose预计，如果AI开始侵蚀白领行业，而失业率仍接近历史低位，反弹会「极其愤怒」；Bernie Sanders称将提出暂停AI数据中心建设的法案，可能正是早期预演。
6. 言情作者正把提示词变成工业化工作流
Alexandra Alter在OpenAI表示计划先进行年龄验证、随后允许色情内容后开始调查。她原本预期看到作家和出版商受到威胁，但也发现另一批人正热衷于用AI生产数十部小说。她对质量的评价有所保留，但结论明确：「相当糟糕，而且需要大量帮助。」
作者使用Sudowrite、Red Quill、My Spicy Vanilla、Claude、ChatGPT、Gemini等系统。详细提示词可以指定一整套商业化组合——「黑帮逆后宫、宿敌变情人、慢热爱情」；一些实践者称，他们可以在1天内完成初稿、编辑并准备出版。
Coral Hart通过创建21个笔名，把原本已经很高产的写作事业进一步推向极限：她在1年内出版逾200部小说，覆盖情色、青少年甜宠故事和浪漫喜剧。她告诉Alter，这种产量策略带来了六位数收入，也积累了足够的运营知识，得以搭建自有AI写作系统。
Hart对不同模型的定位非常具体：Claude能写出漂亮句子，但不擅长性感调情；ChatGPT会拦截露骨请求；Grok「每次都选择最淫秽的选项」；以情色内容训练的NovelAI则可能用力过猛。要获得好结果，关键是主动编排，而不是丢给模型一个泛泛的提示词。
7. 公式化有助于自动化，但人类节奏和情感连接仍稀缺
Newton认为Hart的高产策略「在功能上与垃圾邮件没有区别」，并追问她与作品之间还保留着什么关系。Hart已经不再强烈认同自己是作品作者：「我更像一名导演。我是一名创作者。」她负责情节和人物，而不是承担传统作者角色。
宿敌变情人、被迫近距离相处、只有一张床等熟悉模板，让言情小说看起来尤其适合自动化。但Alter采访的作者表示，AI处理不好情感、细微差别和慢热铺陈；她举出的最尖锐例子是，一个AI程序在第一章就完成了整段宿敌变情人的转折。
Hart必须引导系统避开千篇一律的卧室和淋浴场景，转而使用酿酒厂发酵罐或抛锚的滑雪缆车等设定。她会屏蔽「shiver」「unravel」「manhood」和「moan」等偏好的词，并告诉机器人：「写得慢一点，痛苦一点。不要急着到终点。」
Alter读了大约6部已知的AI生成小说后，认为其中的人物和情感弧线都很扁平。她谨慎保留了不确定性：知道没有人在「和我说话」本身可能造成了距离感，因此她无法判断自己的反应中有多少是投射。
8. 出版商面临版权难题，但作者仍拥有受众护城河
很少有AI辅助作者披露自己的使用情况，因为读者的敌意仍然很强；一些浪漫奇幻作者就是因为不慎把提示词留在出版作品中而被发现。不过，公开使用AI的作者相信，一旦读者接受创意和人物仍由人类提供，态度就会改变。
传统出版把自出版视为言情、惊悚乃至自助类图书的重要管道，因此出版商最终很可能会收购部分包含AI生成内容的作品。它们的合同通常要求作品原创，但提示词生成的内容让「原创」变得含糊；Alter还指出，AI生成的材料无法获得版权，这给希望持有作品权利的出版商造成了问题。
Roose疑惑，如果出版商自己就能生成36部模板化小说，为什么还要继续向作者支付稿酬和版税？Alter提出的制衡因素是作者品牌：成功的言情作者会与读者建立亲密、近乎拟社会的关系，而这种人格化形象正是出版商购买的一部分。
直接生成内容也可能绕过整个出版行业。Alter提到Janitor AI，用户可以在那里与吸血鬼男友、兽人及类似角色聊天，这正逐渐侵入言情小说的领地。与此同时，「她的名字像一道破碎的祈祷」之类的反复措辞，显示出AI腔调。Alter在作者起诉Anthropic的案件中提及的一部热门Sarah J. Maas浪漫奇幻小说里，发现了「像祈祷一样说出她的名字」这句话，但无法确认该措辞的确切来源。
9. 当个人数据与可迁移模型相遇，有用的AI就会出现
Spotify的Prompted Playlists目前仅向少数国家的Premium用户开放，包括美国、加拿大，以及Newton认为还有新西兰。它可以查询个人听歌历史。他输入的提示是：选择至少播放过20次、但近2个月未播放的歌曲，不重复专辑，并按顺序而非播放次数排序。
Spotify个性化副总裁Molly Holder确认，该功能使用的是Newton的听歌数据，时间跨度超过10年。Newton称之为「反机器漂移」（anti-machine drift）：用户可以要求系统推荐与自身品味相反的音乐、适合在海滩吃鱼肉玉米饼时听的音乐，或自动刷新的重发现歌单；不过他表示，近期表现已经不太稳定。
Roose通过要求推荐「歌名从未出现在歌词中」的歌曲，测试了它的「世界知识」。系统返回了包括「Baba O’Riley」「Smells Like Teen Spirit」「For What It’s Worth」「Sympathy for the Devil」「White Rabbit」和「Unchained Melody」在内的例子——这是他多年来一直想要的一类冷门结果。
Google的Perch 2.0展示了另一种杠杆：这一生物声学基础模型在鸟鸣上训练，却成功对鲸鱼、海豚、虎鲸及其他水下声音进行分类，表现超过许多专门用鲸类声音训练的模型。它做的是分类而非翻译语言，但说明从动物声音中跨域学习到的表征，可以泛化到原始训练领域之外。