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写作能力的考验时代已经到来。从文学创作到实用文书，AI 写作在许多人心中不仅是不可逆转的趋势，更已成为现实，其区别仅在于参与的深浅程度。
作为一名编辑，我注意到 AI 辅助生成的文章在日常编辑中越来越普遍。然而，由于缺乏确凿的证据，有时即使怀疑某篇稿件受到了较多的 AI 影响，也不敢轻易下结论。因为目前缺乏有效的检测工具，即便有这样的工具，怀疑的声音也可能会被夸大。前不久，在我们向某位作者询问一篇数据明显存在问题的文章时，他的回答是：“文中所有数据均来自大模型。”这种轻描淡写的回应反映出作者对写作的态度不够严谨，某种程度上，这种未经深思熟虑的认同模糊了人机合作的界限，同时也为技术决定论的滋生提供了土壤。
那么，AI 的出现是否意味着我们在写作上可以轻松省力了呢？过去，写作的速度往往因人而异，而现在有了 AI 的助力，似乎每个人都如同开了挂一样，“下笔千言，立等可取”。然而，疑虑依旧存在。写作与其他人类活动的不同在于，我们通常认为文字反映了个体，但在工具的帮助下，这种人和文字之间的联系被削弱，自然也难以展现出作者的个性，判断其水平的难度随之增加。
尽管技术的进步提升了生产效率，但通过提高写作效率来提升写作的生产力并不合理，因为这等同于统计学中的第三类错误：用正确的方法解决错误的问题。提升写作能力不应是流水线式的批量生产，最终目标应是服务于个人表达和发展的需求。如果无法明确后者的优先价值，那么我们的文章就像某些人一样，难以做到自然、不造作地存在。尽管目前没有指纹追踪工具，编辑们仍然凭借经验可以识别 AI 的痕迹，并不是因为技术不够成熟，而是因为人类的经验使然，哪怕是刚学会写字的孩子也比机器更为高明。“AI 写作”将机器与人类主体活动强行结合，这种定义的方式隐含着对技术的不切实际的期待，掩盖了人机之间的本质冲突，也在一定程度上助长了技术作弊和抄袭行为的蔓延。
所谓的“AI 写作”，其实是文本自动生成技术。其显著优势在于生成文本的速度。AI 的速度源自两种生产机制。首先，庞大的资料库几乎涵盖一切，能够在短时间内调用所有与主题相关的内容。其次，机器学习可以简单理解为“字接龙”的过程，将文字标记为数据，利用概率进行字词选择。若语言仅在表面层面，这样的操作似乎合情合理。然而，这种文字生成方式在机器之间是可信的，但从机器到人则需要确保结果看起来合理，或是我们要轻信它的答案，通常两者缺一不可。一旦接受这种机制，写作就变成了“文过饰非”，消除机械感并增加可信度成为必需。
答案并不是写作的起点，真正的源头仍然是个未知数。因此，写作的速度常常因人而异、因文而异。歌德能够在短时间内完成中篇小说《少年维特之烦恼》，却花费了六十年才写成长诗《浮士德》。这里的写作时间看似是从动笔到完成的时间，实际上是作者观察和体验现实的过程，这段时间充满了不确定性。这使得写作与其他人类生产活动有了本质上的区别。既然无法具体确定创作一篇文章所需的时间，就不能单纯依靠缩短时间来提升写作能力。另外，即使提高了写作速度又能怎样呢？文章的质量从来不是由快慢决定的，恰恰相反，心中若装着计时器写作，只会导致粗制滥造的结果。
信息的冗余和连贯性的缺失使得文章常常无从下手。如果不考虑文本长度和电力条件的限制，AI 可能会生成篇幅庞大却无止境的文章。这些文字可见却无形，声音可闻却无感，宛如在混沌的现实中放置一面镜子，让观者清晰却又模糊不清。
很多时候，材料的积累并不意味着结论的明确，我们仍然需要想象力的催化。同样，观察到的材料越多并不等于结论的准确，我们仍需小心求证。目前，许多人潜意识中对 AI 写作的认同，往往不是为了知识的追求，而是源于懒惰和怠惰。
过度追求表面华丽和博学反而抑制了人的自然本性，那些将 AI 写作视为理所当然的人，其实是在冒着脱离现实的风险，夸大其辞，虚浮自矜。换句话说，轻易将独特的观察力转交给机器，最终只会使人类写作的未来变得更加模糊，创意的起点也愈加暗淡。（王涵）
