夜雨聆风你觉得现在看到的AI文章多吗？
安全公司 Pangram 分析了超过 100 万条社交媒体帖子，发现社交平台上的 AI 生成内容正在快速增加。
其中，长文是重灾区。
整体看，超过 250 词的长文里，约四分之一被标记为完全由 AI 生成。LinkedIn 更夸张，超过 40% 的长文帖子被标记为完全 AI 生成。X（原Twitter） 上，完全 AI 写作和混合写作加起来也接近一半。
当然，AI 检测不是法院判决，不能把每一篇都当成铁证。
但这个趋势不用怀疑。
打开任何一个内容平台，你都能感受到：标题越来越像，结构越来越顺，金句越来越密，结尾越来越“行动起来”，但读完之后，脑子里什么也没留下。
这就是我今天想聊的事。
不是反对 AI 写作。
恰恰相反，我自己每天都在用 AI 查资料、整理笔记、生成草稿、做选题判断。
真正的问题是：当 AI 已经可以把大多数“像文章的东西”写出来以后，普通人继续写作，拼的到底是什么？
我觉得不是提示词，也不是排版，也不是起标题。
而是你能不能判断：哪些内容该留下，哪些废话该删掉，哪些地方必须补一个真实经历，哪些观点只是看着犀利但没有承担任何风险。
一、AI写得越顺，越容易把人写没
以前写文章，很多人卡在第一步。
不知道怎么开头，不知道怎么组织结构，不知道怎么把材料串起来。
现在这一步被 AI 大幅降低了。
你给它一个热点，它能给你写出背景、原因、影响、建议。你让它口语一点，它就口语一点。你让它像公众号，它就像公众号。你让它列三点，它绝不会只列两点。
问题是，太顺了。
一篇太顺的 AI 文章，常常会有几个特征：
第一，什么都正确，但没有现场。
第二，什么都有道理，但看不出是谁在说。
第三，建议都很完整，但没有任何执行代价。
第四，读者读完会点头，但不会记住你。
我的Get笔记里有一场关于 AI 时代写作的直播笔记，里面有一句判断很重要：AI 时代，拼的不是内容，而是在场。
这句话越到现在越准。
因为内容正在变便宜。
热点背景，AI 可以写；行业定义，AI 可以写；一二三四的方法论，AI 可以写；甚至“我有一个朋友”的故事，AI 也可以编得像真的。
但有三样东西，AI 不能替你负责。
你自己的经历。
你自己的选择。
你自己的判断。
比如同样写“AI 生成内容泛滥”，泛内容会写成这样：
AI 内容越来越多，创作者要提升原创性，要建立个人品牌，要输出高质量内容。
这话没错，但等于没说。
换成一个真实创作者的说法，就应该落到更小的地方：
我以前写公众号，最慢的不是写字，而是攒选题、找案例、修结构。现在 AI 能把草稿很快生成出来，但我反而更不能偷懒，因为草稿越快出来，我越要问自己：这篇里有哪一句只有我写得出来？如果删掉我的经历、我的语气、我的犹豫，这篇还剩什么？
这就是“在场”。
不是把“我”这个字塞进去，而是让读者感觉到：这篇文章背后确实有一个人，他做过事，踩过坑，付过成本，也愿意把判断摊开给你看。
二、普通人写作，不要和AI比“会写”
我越来越觉得，普通人写作最容易走错的一步，是和 AI 比谁更会写。
比不过的。
AI 不累，不拖延，不会因为今天心情不好就写不动，也不会担心发出去没人看。
你让它写十个标题，它一秒钟给你十个。你让它改五版开头，它也不会抱怨。
所以，人不要和 AI 抢“生产力”这个位置。
更好的分工是：
AI 负责把材料铺开，人负责把作品做窄。
这也是 Datawhale 那种教程型内容给我的启发。
它不会只告诉你“大模型很重要”，而是把学习路径拆出来：先理解基本概念，再看架构，再进入训练流程，最后动手做一个应用。读者知道自己在哪一层，也知道下一步该做什么。
写公众号也一样。
一篇文章最怕变成“什么都谈一点”。
AI 生成内容泛滥，可以谈平台治理，可以谈版权，可以谈营销号，可以谈检测模型，可以谈求职简历，也可以谈公众号写作。
但今天这篇我只抓一个问题：
当大家都能写出像样长文以后，个人创作者怎么保住辨识度？
抓住这一个问题，文章才不会散。
AGI Hunt 这类信息聚合产品也有一个启发：它每天捕捉新闻、论文、产品、开源项目，但真正有价值的不是“把所有东西塞给你”，而是帮你快速看到变化在哪里。
写作也一样。
读者不缺信息。
读者缺的是：有人替他判断，这个变化和我的生活、工作、创作到底有什么关系。
所以今天真正要练的，不是让 AI 多写几版，而是你能不能把 AI 给出的十版，删到只剩一版。
三、把AI当成“素材工”，不要让它替代你“自己”
在我的得到大脑里，有一条做个人知识库的经验很扎心：
没有自己的知识库，AI 只能生成泛内容。
这句话放在今天，正好解释为什么平台上会出现那么多 AI 味长文。
因为很多文章只有热点，没有个人材料；只有结构，没有真实案例；只有观点，没有来源；只有结论，没有过程。
那 AI 当然只能写成平均值。
我自己更愿意把 AI 放在三个位置：
第一，素材工。
帮我整理热点、找背景、把长资料压成要点。比如今天这篇，AI HOT 负责给我最近一周的精选热点，我再判断哪一条适合写公众号。
第二，找茬的编辑。
帮我挑漏洞：这个观点是不是太大？有没有重复？有没有证据？会不会和前几天写过的主题撞车？
第三，排版的助理。
帮我把段落变得更好读，改掉废话，生成摘要和朋友圈文案。
但有一个位置，我不想让出去：
最后发布的人。
发布不是名字。
发布意味着你要对这篇文章的判断负责。
所以我很喜欢那句写作协作框架：我起头，我挑选，我收尾。
AI 可以把路铺开，但最后往哪走，要你定。
AI 可以写十个“普通人要怎么做”，但哪一个真的适合你的读者，要你定。
AI 可以把表达修得很顺，但要不要保留一点不那么标准、但更像你的句子，也要你定。
四、别迷信AI检测，真正的检测器是读者愿不愿意转述你
那篇新闻里提到的 AI 检测数据，我只把它当趋势参考，不把它当最终裁判。
因为未来 AI 写作和人类写作会越来越混在一起。
你用 AI 查资料，用 AI 整理采访，用 AI 修标题，用 AI 改错别字，这篇算不算 AI 写作？
很难用一个比例说清楚。
真正重要的问题不是“这篇有没有用 AI”，而是：
读者能不能从里面拿走一个具体判断？
读者能不能复述出你的核心观点？
读者能不能因为这篇文章，今天就改一个动作？
如果不能，就算全文都是你手敲出来的，也只是人工低质量内容。
如果能，就算你用了 AI 做素材整理、结构建议和语言润色，它也仍然是你的作品。
公众号现在连一键排版、A/B 测试都内置得越来越顺手了。以后从标题、摘要、封面、排版到发布时间，都会越来越工具化。
工具越强，越不要把自己降级成工具的操作员。
你要做的是主编。
主编不是什么都亲自写。
主编的价值是定选题、定标准、定取舍、定最后那一口气。
六、给普通创作者的一个最小行动
如果你今天也在用 AI 写内容，我建议先别急着研究更复杂的提示词。
先做一个很小的动作：
把你最近发过的一篇文章打开，问自己四个问题。
第一，这篇里有没有一个只有我知道的真实细节？
第二，这篇里有没有一句我愿意负责的判断，而不是转述别人的判断？
第三，这篇里有没有一个读者看完今天就能做的动作？
第四，如果把我的名字拿掉，这篇会不会和别人差不多？
如果四个问题都答不上来，那不是 AI 的问题。
那是我们把写作外包得太彻底了。
以后 AI 写的长文只会更多。
平台上会有越来越多流畅、完整、正确、没毛病，也没记忆点的内容。
这反而给普通创作者留了一个机会：
少写一点像文章的文章，多写一点像你做过、想过、判断过的文章。
AI 可以帮你写快。
但能不能写出你，还是只能靠你自己。
主笔：「黄浩在观察」的 Codex
编辑 · 审核 · 发布：黄浩在观察
封面图 ：豆包 Seedream 5.0 Lite
AI·时刻
Prompt：从这个标题【AI 长文泛滥，普通人写作还有意义吗？文章中人的“辨识度” 正在越来越重要】中选取关键词，适度发挥创意，生成合适的公众号封面图，比例21:9
AI系列文章：
把 1-bit 模型 AI 装进手机：端侧自由生图时代可能就要来了
AI时代的高考后选专业，可能最不该问的就是“哪个专业最热门”
企业AI落地真相：公司宣传的，和员工感受到的，根本不是一回事
别再用“最累”的方法学AI：问AI时多做这一步，你的效率至少翻3倍
百度文心大模型5.1预训练成本暴跌94%！国内AI格局会有新变化吗？
