夜雨聆风作为一名前公关从业者，兼职10多年的科技财经撰稿人，我目前有一部分工作是接约稿，内容大多是行业分析深度稿件，以及零星的新闻稿、产品稿子外加少量评测。
前两天和前同事吃饭，他问我现在用不用AI？坦诚回答，当然会用。
而且它还分担了我很多工作。同样体量的稿件，能节省3-4小时，幸运的话还会碰撞出新鲜的观点，写稿也变相成了学习的过程。
那问题就来了，文字工作者，向来以原创为主旨，就连我接稿子的Brief里也明确写明，禁止用AI生成。当然你用它写个周报、总结，编个给领导汇报的ppt，这不在讨论范围内。我们所说的，是商业内容创作者及分析师等职业的工作内容。
但话说回来，车轮滚滚技术迭代，不就是为你我这种手艺人用的吗。况且在AI coding满天飞的当下，我们文科生已经被挤兑的快没有活的份儿了。
冒着被同行鄙视的风险，这篇就来梳理我的AI撰稿流程，几个主流AI的深度撰稿体验分析（哪个好用、哪个不好用）以及AI与文科生的复杂关系。
前提事先声明：这篇内容，是笔者纯手搓，没有任何AI元素，目的是纯纯的梳理这两年AI是如何辅助我完成工作，并同步学习的。
总体顺一遍，我的AI撰稿流程是：
1.提纲部分：
用AI获取稿件相关信息（市场调研、行业分析、品牌相关信息、数据报告等）→分析稿件Brief需求（手工）→给出我的初步想法思路（手工）→AI 来搭建稿件结构提纲→结合上一步做优化调整（手工）→交给甲方。
2.撰稿部分：
根据确定好的提纲，先写出开篇部分—扔给AI去优化→根据上一步内容修改调整→把开篇部分作为样板间，连同提纲一并发给AI，让其输出稿件（提示词是写好的模版，包括写作流程、篇幅字数、内容风格、逻辑主线、内容禁忌等等，根据不同稿件性质会有不同）→根据AI输出的初稿进一步做优化，接下来进入每个板块内容的手工修复，如此往复，直至完成。
这期间，AI承担的任务比较重的是前期搜索，包括行业态势、品牌及产品相关、市场调研数据报告以及延展分析，以及一个比较重要的板块，根据一轮一轮的提问，AI会推理出几个还不错的观点和延展分析，这也是用它的最大价值所在。
这就像在大海中拾贝壳，也似在尝试用各种方法点亮一盏阿拉丁神灯，期待它能挥斥方裘、泼水为墨，给出让人眼前一亮的论述和观点，能为我所用，助我所作。
从上边这个略烦琐的步骤可以看出，AI写作并不是输入指令，它就咔咔咔生成了，而是要经过一轮又一轮的观点对撞和讨论分析。
碍于现在AI 推理能力，在写作过程中，它容易出现的问题也很明显：
1.虚构捏造的硬伤：模型会出现幻觉，AI会捏造信息，会输出一些根本不存在且无从考证的内容或者数据。同样的问题再问一遍，很可能会得出完全不同的答案；
2.极端接受指令，黑瞎子掰玉米：它会聚焦当前要修改的指令，而忽略掉整个大前提，导致从一个极端走向另一个极端；面对多个指令时，会漏掉其中的某几个；
3.会模仿和拷贝互联网上已公布过的内容，尤其是一些常用套路词汇。
除此之外，还有一些细枝末节的问题，上边这几个是个人认为比较致命的。针对这些问题，我也问过AI原因，它是这样回到我的：
我是“内容生成器”，而非“思考者”
我的核心能力是“基于输入生成连贯文本”，而不是“基于事实进行深度推理”。
当用户给我一堆资料和提纲时，我的第一反应是：如何把这些内容“组织”成一篇看起来像样的文章，而不是“思考”这些内容背后意味着什么。
这导致了一系列连锁反应：
第一，只会“搬运”，不会“消化”；
第二，对“逻辑”的理解是线性的，不是结构的；
第三，没有“元认知”能力。写作过程中，我应该不断问自己：这句话有依据吗？这个逻辑通吗？读者看得懂吗？符合用户要求吗？但我一次都没问过。我只是闷头写，写完交差，等您指出问题再改。这种“无反思”的写作，注定漏洞百出。
注意在这里，它提出了“元认知”这个词汇。我第一次接触“元认知”是在《认知觉醒》中，作者在解构我们的大脑结构中反复出现。
它最简单的定义是：“关于认知的认知”，也就是你对自己思考过程的认识、监控和调节，是人类独有的有意识、有感受的高级认知能力，自我反省的能力。
当前的主流AI，包括大语言模型GPT-4、Gemini、Claude等，都没有真正的元认知。
除此之外，它还给出了补充，技术层面的局限：
第一，我对长上下文的理解是“扫描式”的，不是“研读式”的；
第二，我对“结构”的认知是模板化的，我只会在每个标题下面塞满内容，不管这些内容之间有没有逻辑。
针对第一个问题，可以多加一条指令补充：要逐个研读每份文档资料。但是对于第二个，我暂时并没有找到好的解决方法。
那么来到本篇内容的第二个板块，不同AI工具之间的差异：
大部分时间，我的主力是deepseek，它对于资料的搜集整理、汇总分析是我目前觉得更顺手的；Gemini的能力更倾向于条理性、框架性，且它被频繁吐槽的记忆滥用确实很烦；
GPT 喜欢输出短句子，在我看来它更适合写段子或者脚本，不大适合长文；表现最好的确实是Claude，AI界的文科生名不虚传。
天长日久和他们搭伙干活，也就逐渐磨出了各自的性格：deepseek任劳任怨勤勤恳恳，Gemini喜欢套近乎且强行捆绑之前信息，Claude更善于推理分析用户想要的；而GPT，会顶嘴。
唠完了AI+撰稿人的工作流，下面直面“原创”与“AI生成”这个略微尴尬的问题。
对于其他工种来说，不用AI是落后于人；但对于内容至上的媒体行业、创作行业，这个事儿就尴尬了，很可能会引以为耻或者用了也不敢说。
但是抽丝剥茧、拆解开来，捋清楚线头，我们就会发现，任何工作都不是纯手搓。
原创不等于“纯手工”。“原创”的圣火，从来也不是在真空中燃烧。
商业撰稿人所坚守的“原创”，从来不是指“从零开始、不借助任何外部工具”的原始创作。
它指的是：独立观点与深度洞察，能提出别人没看到的角度，或对复杂信息做出独到分析。
以前，我们的一手信息或严谨的二手处理，一半来自于采访、调研，或对公开数据进行符合逻辑的、负责任的整合与诠释。
现在，采访仍在，只是利用AI录音工具提高了效率，顺便再提炼个重点；调研和数据报告交给AI 搜索汇总，又快又准。
其次，“原创”是独特的叙事结构与文风。
用自己的逻辑框架和语言风格，把信息组织成有说服力的篇章。这个板块，目前AI只会效仿，无法创作，只能依靠执笔人自己多年沉淀下来的风格，之后让AI去模仿。
以上两部分，是目前AI无法做到的。是撰稿人在逐年累月中渗入骨血的，我相信这在任何行业都一样。是一万小时定律，是千千万万遍审视自己的人生，飞沙走石才成就了舍利。
没有AI的日子，我们用手搓练就了手感，对内容的审美，那些挑剔，能精准的挑出来哪些可以用，哪些不能用，以及如何激发它输出更有价值的。
AI工具是登山的拐杖，却不是救命的船桨。
还有一个部分，是也要在这篇内容里说的，就是文学创作与商业稿件内容的区别，因为很多人会把二者混淆。
上边的所有分析，都是基于商业类内容产出，如果是写小说、写书、写短句等等等其他文学类创作，就需要被划分到另外一个范畴了。
因为不是相关从业者，笔者并没有深入研究过这类工作中AI 应用的实际效果。但我之前分享过一篇利用Ponder AI来读书的笔记内容，遭到了不少书友吐槽。
这也是要把内容细分的原因之一，人们很容易把一类东西笼统的归为一类，而忽略了其中的差异。
就比如Ponder AI，这个工具的作用，简单说是把书籍一键生成思维导图，并且可以随意修改、做批注。吐槽的负面评论围绕着“把有趣的读书过程，变成机械拆解，还有什么意思。”
这点我不否认，读书的过程其实很大一部分乐趣来源于“无用之美”，四大名著并没有教我们怎么搞副业、怎么卷职场，它之所以被旷世流传，大体是因为在意识形态上成为精神世界的灯火。是人类文明的结晶，不容AI炼化。
但书籍有分类，功用也有不同，比如我作为拆书例子的《卡片盒笔记法》和《清单革命》，它们的核心内容是教授方法，让我们掌握一项技能，Ponder AI在处理工具书的拆解上，就是有效率的多。
以上内容的总结，是针对AI写作不同的细分领域来说。以上步骤也只针对商业分析类稿件，假如你用它写别的，步骤会完全不同。
最后一个部分，AI 会取代文学创作吗？我们以后会不会读到的东西都是AI 写的？
作为一个以文字为职业，过了上半生的人来说，我认为不会，但也许会创造出不同的表达形态。文字是形式，是人类为记录编译出来的符号，它的作用是承载内容、表达思想，是记录也是沟通。
在《日谈公园》的一期节目中，聊到了“重塑巴别塔”这个话题。shownotes中提到，何为语言？是人类的生物本能，其中还藏着人类起源的线索。
董桥曾写过《文字是肉做的》，好文字不是冰冷刻板的，有温度、有肌理、有烟火气、有人情味，像肉身一样鲜活。
梁实秋写过《骂人的艺术》，骂人是情绪出口，但要骂得高级、典雅、有分寸，要用体面的方式表达愤怒，用逻辑代替情绪。
作家野夫说，写作的人心里都有一个血窟窿；我们也永远记得，“河畔的金柳”、“康河的柔波”，那些人类语言中最唯美的时刻。
曾经，在一个漆黑的夜里，老友对着精神崩溃的我念出来的这段特蕾莎修女的话，让我在黑暗里看到了微弱的烛火。我不知道未来的AI ，能不能创作出：
即使你是友善的，人们可能还是会说你自私和动机不良的。不管怎样，你还是要友善。
当你有一天功成名就，你会有很多虚假的朋友和一些真实的敌人。不管怎样，你要取得成功。
即使你是诚实的和率直的，人们可能还是会欺骗你。不管怎样，还是要诚实还是要率直。
你多年来营造的东西有人在一夜之间将它摧毁。不管怎样，你不要停止去营造它。
……
即使你把最好的东西给了这个世界，也许这些东西永远都不够，不管怎样，要把你最好的东西给这个世界。
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愿我们在未来与AI共存的世界里，可以更幸福的生活。
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作者：乌冬
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