北京
最近在炼workflow与skill之余，我迷上了朱雀大模型。
这人呀，一着迷，就容易玩出花样来；花样一出，就容易捅出篓子。
这不，我拿某知名科技媒体首页的三篇文章一股脑倒进了朱雀大模型里面，发现多半都不像人写的。
对于文章A朱雀给出的结果是：人工特征15.19%，疑似AI 54.13%，AI特征30.68%。
另一篇文章B更惨：人工特征0%，疑似AI 65.76%，AI特征34.24%。
唯一可庆幸的是，最后一篇文章C的人工特征是100%。
平均算来，三篇文章的人类参与度或许只有38%。上了首页的文章尚且如此，藏在下面的文章只怕数据上更不好说。
我的第一反应是震惊，觉得编辑怎么能这么纵容AI呢？
第二反应依然是震惊，难道说现在最顶尖的AI能力已经可以轻松骗过专业编辑的法眼了吗？
第三反应还是震惊，因为我发现自己此前一直陷入了一个非常简单的误区中——
文章写得好不好，跟是谁写的，这是两码事。AI检测器与内容推荐系统，也是完全独立的两套系统。这是一个很简单的逻辑问题。
朱雀识别的是语言痕迹。句子是不是过于规整，转折是不是太顺，表达是不是带着某种模型留下来的特有风格。
首页推荐处理的却是另一件事：这篇文章是不是更值得给大家看？
显然，从这一次简单的抽样测试中，AI特征没有被推荐系统一票否决。传统手艺并不比流水线制品更高贵，它只是成本高昂罢了。最终受不受读者与用户欢迎，还是要回归到内容与产品自身的品质上。
确实，我不会觉得衣服是机洗的就觉得不干净，正如我不会嫌弃洗碗机刷好的碗一样——把活交给人干，未必就会更好。既然如此，我又何必纠结一篇文章一定是要人写的呢？
不管我们喜欢与否，生产力革命的洪流总是滚滚向前，未来的内容生产，AI的参与度只会越来越高。
我们该认真追问的重点，也并非是AI是否下场参与创作，而是在AI进场之后，它留下了什么：
是一堆把正确的废话排列得很整齐的句子，还是一个能把问题深推一步的判断？
这也是内容平台正在发生的变化。
AI让文章的产能爆发，眼下平台面对的不是内容稀缺，而是内容泛滥。真正稀缺的不再是文字，而是能挽留住读者的那一部分信息增量。
我想，我们或许正处在一个关键的阶段转换点上：
鄙视AI，质疑AI，相信AI，迷恋AI。（当下是从质疑到相信的转换）
AI重度参与的文章上首页，就是一个明显的信号。它是真正在读者的视角上选取内容，做到读者与平台的双赢；而单纯地抵制AI创作，实际上只是旧时代作者们在危机感之下的无力哀嚎。
想到这里，我开始着手调整我的workflow。不再纠结它是否要对我的文风惟妙惟肖，或是刻意去掉结构化的形式，变成自然的分段与口语化风格。这些都不重要，只是表面上的软装。
真正的核心思想在于观点与态度，是文字背后的思维链，如何从一条简讯中嗅到信号，又如何旁征博引找到更多的线索与证据支持自己的观点，最后又做出怎样的判断与取舍形成一篇文章。
当一切返璞归真之后，文字又回到了它本来的样子，就是表达我们真实的想法。文字所能触及的高度，就是思想的深度。一切的模型炼化，无非是提升思想到文字的转化效率罢了。
看山还是山，看水还是水。
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