前面十几篇都在讲“怎么让AI写出东西”。这一篇要讲另一面:AI写出来的东西,你敢不敢直接交。
AI生成的稿子看起来通常“挺像那么回事”——格式规整、语言通顺、标题唬人。但真正内行的人拿到手里读三分钟,就能挑出五个以上的毛病。这些毛病如果你没发现就交上去了,出了事责任是你,不是AI。所以检验环节不能省。这篇把检验拆成三块:看什么、改什么、怎么改。
拿到AI生成的初稿,不要从头读到尾——那是审稿,不是检验。检验要做的是按维度逐个筛查,每个维度只看一件事。
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| 事实准确性 | | 编造数据、张冠李戴(A县的成绩被说成B县)、时间错乱(去年的数据说是今年) | |
| 逻辑一致性 | | 前面说“成效显著”,后面列的问题比成绩还多;归因错误(把外部环境变化归功于内部工作) | |
| 政策合规性 | | | |
| 语言规范性 | | 口头语混入(“搞”“弄”“整”)、网络用语、过于口语化的表述 | |
先看事实准确性——事实错了后面都没意义。再看逻辑一致性——逻辑不通得推倒重来。然后看政策合规性——表述不当是大忌。最后才是语言规范性——文字润色是最轻的修改。这个顺序不能乱:如果你先修文字再发现有逻辑硬伤,前面的文字修改就全部白做了。检验完问题之后,有两种处理方式:一个问题不大,自己动手改;另一个问题多或涉及大段重写,把反馈给AI让它重写。下面五类毛病最值得让AI返工——因为改起来太费人力,但AI改起来很快。
让AI返工的指令:“全文‘高度重视’出现了8次、‘狠抓落实’出现了6次,请把这些套话精简到每处最多出现1次,替换为更具体的表述。保留原意,但不要同义重复。”毛病二:篇幅失衡——成绩写了3000字,问题只写200字返工指令:“工作成绩部分占全文70%,偏重。请将成绩部分压缩到1200字以内,将压缩出来的篇幅分配给‘问题分析’和‘下步打算’两部分,使三部分比例约为4:3:3。”返工指令:“请检查全文段与段之间的过渡是否自然。哪些地方需要加过渡句?补充到5处以上过渡句,使文章读起来流畅连贯。”毛病四:举例空洞——“多项举措”“显著成效”没有具体内容返工指令:“文中‘多项举措’‘显著成效’等概括性表述出现了12次,但没有一处有具体例子。请在我提供的素材中找2-3个具体案例,替换掉其中3处概括性表述。”返工指令:“第3节的标题是‘创新驱动发展’,但正文大部分在讲常规工作。请把这一节的正文重写,紧扣‘创新’,删除与标题不匹配的内容。”让AI返工的关键是描述问题时给出定量指标——“太长了”不如“压缩到800字”;“重复太多”不如“删减到每处最多出现1次”。模糊的反馈只会让AI继续猜,精准的反馈才能让AI一击命中。
有些问题AI改不了或者改了更差——比如分寸感的把握、对领导偏好的拿捏、某些敏感表述的斟酌。这就需要你自己上手校正。三步法可以让校正过程更高效、更不容易遗漏。
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| 通读标注 | | 第一遍只读不写,用三种颜色标注:红色=事实错误,黄色=逻辑问题,蓝色=表述不妥 | |
| 分层处理 | | 先解决红色(事实错误)→让AI返工或自己修正数据;再解决黄色(逻辑问题)→自己调整或让AI重写该段;最后解决蓝色(表述)→自己润色 | |
| 终读确认 | | 换一个身份视角通读:如果你是收文领导,会有什么疑问?如果你是基层执行者,能看懂要求吗? | 这一次只看“好不好用”,不看“对不对”——对不对前面两步已经解决了 |
① 数据失真——任何不是你亲自提供的数字,AI都可能编造。不核对直接交,后果最严重。② 政策误引——把A文件的提法安在B文件头上,或者引用已废止的政策。这种错误外行看不出来,内行一眼就发现了。③ 身份错位——AI有时候会搞混发文主体。比如你起草的是县级的材料,AI却用了“全省”“各地市”等省级表述。AI写得快,不代表你就可以交得快。检验这十分钟省了,后面等着你的可能就是一场批评。写得快是效率,写得对是底线。