围观别人用AI第二期:和韭二聊AI做内容的边界,人与AI的价值分工

过去一段时间，我和不同的人聊过同一个问题：AI 到底该如何赋能内容创作？它能不能让内容生产彻底自动化？

在大半年的时间我一直在持续创作自己的内容，也尝试过各种 AI 工作流。越往下用，越往下研究，我反而越来越清楚地意识到一件事：AI 当然可以大幅提效，但人依然有很多无法被替代的部分。只是，真正站在 AI 面前时，人又很容易变得不自信。它越来越会写、越来越会搜、越来越会总结，于是你会忍不住怀疑，自己到底还剩下什么价值。也因为这样，我想认真聊聊这件事。所以这一期《围观别人用 AI》，我邀请了李韭二。他在 X 上用半年时间做到了 9000 多粉丝，也一直在认真探索如何把 AI 放进内容生产流程里。（欢迎大家关注韭二 X:@li9292）

我很好奇，他到底是怎么用 AI 做内容的？AI 可以帮到哪一步？又有哪些部分，他依然选择自己来做？我们原本准备聊「AI 做内容的边界，人与 AI 的价值分工」。但真正聊下来，这期更像是在回答另一个问题：当 AI 越来越会写、越来越会搜、越来越会总结，一个人到底还凭什么在内容创作里成立？

已关注

关注

重播分享赞

视频详情

先有真东西，再有内容

韭二一开始就讲了一个很重要的判断：你得有真东西，然后你才去产生内容。

他提到一个技术写作者的例子：一篇百万阅读的文章，表面上可能只写了三天，但真正的「播种」发生在更早之前。那个人可能花了几个月做产品、研发功能、形成判断，最后写文章只是一次收获。这件事对内容创作者特别重要。

很多人以为 AI 让写作变简单了，于是内容也变简单了。但更真实的情况是：AI 只是让你更快到达那个问题面前。你到底经历过什么？你到底理解了什么？你到底想说什么？

如果这些东西没有，AI 可以帮你生成一篇看起来很完整的文章，但它很难帮你生成一个真正属于你的判断。

我自己也很有共鸣。我做公众号的时候，很多内容之所以有人愿意看，并不是因为某一天 AI 帮我把文章写出来了，而是因为过去十几年做产品、做组织、做投资、做研究的经验，在文章里变成了判断。AI 可以帮我提效，但它不能替我拥有那些经验。

「活人感」不是学出来的，是你真的在场

我们聊到一个现在很流行的词：活人感。韭二说，他觉得「教人有活人感」这件事本身有点荒诞。因为我们不都是活人吗？但这个荒诞背后，其实也说明了一个现实：很多内容变得太像模板，太像话术，太像为了平台算法而生产出来的东西。于是大家反过来开始怀念一个真的人在说话。

我自己也有类似感受。很多时候，一个群、一个社区、一篇文章之所以让人愿意停留，并不是因为它信息密度最高，而是因为你能感受到里面有人在真实地反应、真实地判断、真实地困惑。但「活人感」不是把口语词、表情包、情绪词塞进文章里。

它更像是一种诚实：你有没有真的经历过这个问题？你有没有在现场？你有没有为这个判断付出过代价？AI 可以模仿一个人的语气，但它不能替你成为一个人。

AI 提效的是工序，不是替你成为作者

这一期里，我们也聊了很多非常具体的 AI 工作流。我提到自己现在会用 AI 做选题库、信息源追踪、资料收集和初步研究。以前一个桌面研究可能要一周，现在可能几分钟就能拿到基础信息。

韭二也展示了他自己的内容工作流。他把内容生产拆成几个阶段：选题、研究、综述、大纲、初稿、事实核查、发布。每一步都有质量门控。如果某一步没有通过，系统会记录卡在哪里，下一次可以继续推进。

这套东西很有意思，因为它不是简单地让 AI「帮我写一篇文章」。它更像一个内容工厂：工程侧追求稳定，内容侧允许流动。工程侧负责流程、结构、门控和回流；内容侧负责选题、洞察、表达和判断。

韭二还提到，他会让不同的 sub-agent 从不同角度写变体：有人负责最尖锐的角度，有人负责最可执行的版本，有人负责反对意见，再让另一个 agent 做评分。这听起来很自动化，但核心其实不是「让 AI 替你写」。核心是：人把自己的判断、审美、标准和问题意识，写进了流程里。

所以我觉得，AI 对内容创作真正的帮助，不是让创作者消失，而是让创作者从大量重复工序里出来，更集中地做几件人更擅长的事情：判断什么重要。判断什么可信。判断什么值得讲。判断怎么讲才对得起读者。

写作，还是洗稿？

这一期最核心的问题，是海报上那句：AI 在做内容，到底是写作，还是洗稿？韭二给了一个很好的拆法：我们得先问，什么叫写作？如果写作包括资料收集、信息整理、事实核查、选题推导、观点比较，那 AI 确实已经参与了大量写作工作。但如果写作指的是「一个人最终决定自己要说什么」，那 AI 还没有替代人。

他还提出一个很有意思的说法：写作比编程更难闭环。编程有测试，有单元测试、集成测试、端到端测试。代码能不能跑，很多时候可以被验证。

但文章不一样。一篇文章流量不好，不代表它写得差。一篇文章爆了，也不代表它真的好。

流量里有注意力经济，也有平台算法，还有运气。它是一个复杂系统，不是一个稳定的质量评分器。所以，写作者不能完全用流量来判断自己。这也是为什么长期主义很重要。内容创作里始终有一组矛盾：效率 vs. 质量，流量 vs. 信任，短期反馈 vs. 长期积累。AI 可以帮我们提高效率，但它不能替我们决定要把信任放在哪里。