这篇文章是AI写的吗？——当写作成本归零，企业如何建立内容信任契约

该图片使用了AI生成技术

本文来自微信公众号： 显影笔记 ，作者：Meng Zhi，原文标题：《这篇文章是AI写的吗？——当写作成本归零，企业如何建立内容信任契约》

当企业稿件创作成本为零，企业与人的沟通信任机制，还能继续成立吗？那些依然需要真人亲自完成的严密思考、求证过程与郑重承诺，正在成为对成本下注的新方向。

Anthropic 8月11日宣布，Claude新版本将在生成的文字、图片、代码中编织嵌入式水印，全球适用，且开放自身和第三方检测。这项举措来自对欧盟《人工智能法案》AI生成内容透明度《行为准则》的承诺。

在写作检测工具端，更早就开始了行动。

Anthropic背后的投资机构之一——老牌基金Menlo Ventures上个月投资了AI内容检测公司Pangram。这家公司采用"合成镜像+对比学习"的方法，训练了一个"分类器"神经网络，将对于写作检测的误报率控制在了0.01%，甚至可以分辨一篇人机混合写作的文章中哪些句子由AI生成。

Menlo Ventures合伙人Deedy Das对于这笔投资的评价，切中了2026年的时代情绪——有了大模型，语言的生产成本坍塌为零，而信任语言的成本则被推向无限。今年1月，Deedy Das曾经在X（Twitter）公开喊话外卖平台Zomato的创始人，认为他在一篇关于“零工经济”的热门内容中使用了100%的AI写作。

AI时代，企业和公众人物的内容，正在受到“真实性”的审视。

人写的还是AI写的，为什么如此重要？

对于企业和企业家而言，发布新闻融资稿件、公开信，本质上是一次公开表达。通常需要遵循约定俗成的表达习惯——比如媒体和机构对于新闻稿件的偏好。往往呈现出公式化的外在结构，也被认为是AI最擅长模仿的题材。

然而这些内容的本质，仍然在于自身的意图与诉求表达，即：我的战略规划是什么，为什么我比同行更值得信任。我们之所以花时间阅读，来自于一个默认的前提——这是一个真实的商业主体所做出的承诺。

企业内容，自然也需要经历更严格的标准审视：

第一，身份即意味着承诺，发布即代表了思考的邀请

企业表态、致歉信、重大战略消息，这些与企业自身立场高度绑定的内容，一旦发布，就意味着企业对于产业链、对于社会发起一次思考邀请，甚至需要接受对抗性审视。比如，被Deedy Das指责为AI写作的那篇内容，正是Zomato创始人在关于“零工经济”的社会争论中的回应。

其中，高管公开信、客户证言等基于第一人称写作的内容，更存在着一层独特的契约潜台词——这是我个人的思考、这是我的真实经验。

第二，企业内容的读者，可能更熟悉LLM的内容特点和能力边界

对于企业的AI写作，感知最为明显的群体可能来自于媒体记者。

The State of the Media Report是媒体情报公司Cision延续17年的报告。今年，他们调研了1800位以上记者，其中53%的记者表示反对企业提供AI生成的稿件——因为媒体普遍认为，他们需要内容相关性、专业知识，和一个可以持续信任的联络人。

更何况，记者本身已经很熟悉AI工具。他们将AI大量应用于日常研究工作、资料整理，恐怕也更清楚LLM的能力边界和表达特点，更容易识别出那些“AI味儿”过强的重复细节罗列、“不是A而是B”的负性排比表达。

第三，“AI味儿”在拖垮人类的阅读效率

使用AI润色，做局部的修改和填充，似乎是人之常情。但是读者一旦感知到了“AI味”，很容易就联想到写作过程中的"怠慢感”，让人怀疑写作背后是否经过了真实的思考。

在审美之外，“AI味儿”也在破坏效率。

以“不是A而是B”为代表的表达为例，它仅仅是一种综合了“概率预测”和RLHF训练偏好的刻板化输出。在真实的现实沟通中，这种表达方式，往往需要读者在头脑中处理两个对立的信息，还要进行一次转换，往往造成了无意义的认知消耗。

企业内容正在被AI“倒逼”

当内容生产端可以通过AI提效，当企业需要创作出既被人类读者认可、也容易被LLMs理解的内容，意味着企业管理者需要建立新的验收标准与信任体系。

然而，一个更迫切的问题在于——如果AI对于内容生成的加速，已经透支了每一个人的信任，内容如何脱颖而出？

在此，我想回顾最近两周我完整阅读且印象深刻的几项内容，也作为对于企业内容趋势的思考。这三份内容是：

1.DeepMind团队Tom Zahavy的论文《LLMs Can't Jump》，这篇论文发布于今年的国际机器学习会议。它长达10页，看起来需要很高的阅读成本，但是基于顶会的平台背书与审核，让我愿意“啃”下去，而且确实引起了行业的广泛讨论。

2.《经济学人》（没错，他们的收入模式高度依赖内容付费），一篇关于AI写作的文章“How to spot AI Writing”，有鲜明立场，有来自于编辑团队对于多个LLMs的实验洞察，当然不乏招牌英式幽默的“活人感”。

3.还有Pangram创始人在《大西洋月刊》的视频播客做客和转录的长文。

我将这3份内容吸引我的原因归结为——

1.基于可被验证的平台发布，2.付出了以倾听/探索为基础的研究，3.产生了独家观察的数据，4.提供了真人“亲力亲为”的沟通。

这些内容的开发，显然使用了复杂的AI工具参与研究、实验，AI成为了他们提升成本的工具。而最后一刻，对于书面化的呈现，他们把执笔交给了需要为内容负责的人。

企业内容也许在被“AI”倒逼，但是AI也把企业内容的创作，推向了那些它必经的严密思考、求证过程与郑重承诺。

在构思这篇文章的时候，我又一次想到了19世纪的绘画领域。19世纪的印象派和拉斐尔前派，是面对学院派的保守和摄影技术的冲击下，两条创新的路径，也影响了现当代的艺术与设计两个领域。

而更有意思的一个商业化绘画分支，萨金特是其中代表。他把摄影技术谨慎的用在“素材底稿“阶段的特定场景，同时又借鉴了印象派的笔触。我想，如果他生活在今天，可能也是最懂得AI应该用在什么任务、什么场景的人。

参考资料：

1. 封面图：1688年版弥尔顿《失乐园》纸页上的水印，照片由华盛顿州立大学图书馆的Trevor Bond拍摄

2. How Claude marks AI-generated content，Claude.com

3. Pangram Launches New World's Best AI Detector,Expands to Images Backed by$9M From Menlo Ventures，Businesswire

4. Deedy Das社交媒体评论，x.com/deedydas/status/2007157507031261457

5. Did a Human Write This?，The Atlantic

6. 2026 State of the Media Report,Cision

7. 插图：人物双手细节，来自萨金特油画

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