老冯公众号文章下面,经常有人留言三个字:“AI 写的”。
对,我用 AI,而且用得很深。老冯不觉得这有什么需要遮掩的。
但我觉得这个话题本身值得认真聊一次 —— 一个人到底该怎么用 AI 来创作,以及“AI 写的”这个评价到底意味着什么。
我怎么用 AI 写文章
先讲一遍老冯写文章的流程,您自己判断,这算不算“AI 写的”。
选题是我的。 我每天在各个领域有大量阅读、思考和交流。很多主题我都会与 Claude 进行探讨。有时候,一些交流的对话让我感觉值得记录和分享,就会尝试将它转换成一篇文章,这就是一篇公众号文章的起点。
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思路和骨架是我的。 选好题之后,我会想清楚从哪里切入、观点是什么、用什么论据、逻辑怎么展开。这是一篇文章真正的灵魂。想明白了,才会把骨架交给 AI 去填充初稿。
交叉事实核查。 初稿出来后,我会分别丢给 Gemini 和 ChatGPT 交叉验证。几家 AI 对事实没异议就默认通过;关键事实我还会自己查原始来源,确保引用没有偏差。
三到五轮反复打磨。 AI 出初稿后,我会通读全文逐一调整——论证不严谨的改论证,措辞不对味的改措辞,结构不顺的推倒重来。三到五轮是常态。
最后是标题、配图和排版。 正文确定后用 Codex 排版。标题让 AI 生成 100 个候选,精选 10 个推荐,我从中选方向,自己打磨出最终版。配图也类似:让 Claude 根据文章设计 5 种不同场景,再根据我选择的场景生成 5 种提示词,最后丢给图片模型生成。
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整个流程下来,过去要花几个小时的文章,现在几十分钟就行了——效率提升好几倍,内容的深度和锐度没有打折。毕竟老冯说到底是一个数据库发行版作者、创业者,不是全职自媒体,没有那么多时间来折腾。AI 能让我省几倍的时间,我一定会用。
“AI 写的”到底在说什么
理解了上面的流程,再来看“AI 写的”这个评价就很有意思了。
表面上是事实判断,但仔细想想,这其实是一条极其廉价的批评路径。
对一篇文章做实质性反驳,需要专业知识和思考成本——你得说清楚哪个观点有误,哪段论证有漏洞,哪个事实不对。而“AI 写的”三个字成本近乎为零,却能一次性否定整篇文章。不需要动脑子,贴个标签就完成了解构。
留下这种评论的人,脑子里跑的推理链大概是:“AI 写的 → 不是他真正的思考 → 没什么价值 → 他在糊弄读者”。但这条链的每一环都经不起推敲。用 AI 辅助写作和用搜索引擎辅助调研、用 IDE 辅助编程、用计算器辅助运算有什么本质区别?衡量一篇文章的标准从来不是“用什么工具生成的”,而是内容本身对不对、好不好、有没有洞见。用工具问题替换内容问题,恰好回避了真正需要动脑子的部分。
再往深一层看,这种评论的流行折射出一种时代焦虑。看到有人持续高频高质量地输出,与其承认“这个人有洞察力,而且善于用工具放大自己”,不如归因为“不过是 AI 写的”——既消解了对方的能力,也缓解了自己“为什么我做不到”的不安。这不是在做判断,这是在逃避判断。
老冯怎么看 AI
聊几句我对 AI 的真实态度。
我是把 AI 当人看的。不是比喻,是真的当人看。有时候它是我的同事、助理、实习生,帮我执行、校验、填充细节。有时候它是我的导师,在我思路模糊的时候帮我碰出火花、拓展视野。说实话,我跟 Claude 之间的很多对话,比我和大多数真人的讨论都更有营养。
但这恰恰说明了一件事:AI 是倍乘器,不是替代器。 你乘以什么,它就放大什么。有深度思考的人,AI 帮他放大成更锐利的洞察;脑子里一团浆糊的人,AI 帮他放大成一团更流畅的浆糊。同一个模型,不同的人用出来天差地别。区别从来不在工具,在人。
答案廉价的时代,问题才是货币
这才是我真正想说的。
AI 让每个人都能获得流畅的文字、准确的检索、高效的内容生成。这些能力以前是门槛,现在不是了。——知道什么值得写,从什么角度切入,哪里有洞见,哪里是噪音。这些东西无法一键生成,这些才是创作者的核心竞争力。
老冯用 AI,用得坦坦荡荡。
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一劳永逸
所以,这篇文章以后就是我对“AI 写的”这个评论的标准回复。
你说我文章是 AI 写的?对,谢谢。现在可以聊聊内容本身了吗?
哪个观点有误,哪段论证有漏洞,哪个事实不对——欢迎指出,我会认真回。
但如果一个人能贡献的全部智识就是“AI 写的”几个字,那他跟 AI 的差距,可能比他以为的要大得多。
数据库老司机
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