AI 时代的写作 2.0：进步指明方向，但不保证结果

几个月前，我写过一篇关于 AI 时代写作的文章。它还很新，但技术进步太快，我的做法已经变了。

现在写一篇文章时，我会同时使用几个模型。一个帮我把主题理清楚，一个负责找出薄弱之处，还有一个检验结论并给出不同的视角。

不过我的目标并不是造一条流水线：放进一个想法，出来一篇成稿。

我是工程师，天然喜欢把一切简化、自动化、优化。但把流程自动化，并不等于放弃思考。

对我来说，写作最主要的目的在别处：弄懂一个主题，形成自己的想法，并了解别人是怎么想的。

从前，研究一个新主题可能要花上几周甚至几个月。你得找到书籍、文章和研究，弄懂术语，还要搞清楚究竟存在哪些观点。

现在，一个主题的初步地图几分钟就能拿到。

AI 就像一座可以对话的巨大图书馆。它能把复杂的想法讲得简单，找到相关的话题，摆出反对意见，并从不同角度检验一个假设。

但这位图书管理员有时也会出错。所以重要的事实、数字和结论仍然需要核实。

用得恰当时，AI 并不取代研究。它让你更快开始，更深入地钻研问题，并减少错误。

为了不让工作变成与各种模型之间杂乱无章的聊天，我给自己定了一个简单的协议。

1. 讨论想法。我说明自己在想什么、想验证哪个假设。AI 提问、反驳，并帮我把主题表述得更准确。
2. 收集信息。我寻找事实、论据、反驳、相关观点和最新资料。重要的不只是弄清什么支持假设，还要弄清什么可能推翻它。
3. 草稿。在讨论和收集到的材料基础上，出现文章的第一版。
4. 手工修改。这是最主要也最有意思的阶段。我重写文字，理清想法，检查表述。
5. 检查。AI 再次帮我找出语法和逻辑错误、不准确的表述、自相矛盾之处和可疑的论断。
6. 反馈。发表文章不只是为了传递一个已经成型的想法。对我来说，了解别人的看法、看到反对意见、发现自己可能忽略的东西同样重要。

这套协议自动化的是重复劳动，而不是思考本身。

至今仍能遇到对借助 AI 完成的文本抱有怀疑的态度。但这种问法本身，如今已经说明不了多少问题。

你可以用一句提示写出一篇空洞的文章并立刻发布。你也可以把 AI 当作研究者、批评者和编辑，把信息反复核实，把文本彻底重写，并为每一个结论负责。

这是完全不同的两种过程。

知名作者已经公开谈论这种工作方式。莫·加达特正在与他称之为 Trixie 的 AI 一起写作《Alive》。据他所说，他使用多个模型是为了做研究、核对来源和计算，而不是为了停止思考。

作家斯蒂芬·马尔凯借助 ChatGPT、Cohere 和 Sudowrite 创作了中篇小说《Death of an Author》，之后又反复修改，直到文字听起来正是他想要的样子。

日本作家九段理江也公开表示，她那部获得芥川奖的小说中，约有百分之五的句子由 ChatGPT 生成。

因此，今天的关键问题已经不是 AI 有没有碰过这段文字。

更重要的是另一些事：作者有没有自己的想法，有没有真正理解主题，有没有核实事实，能不能为发表的结果负责。

AI 能够加速无意义内容的批量生产。但它同样让一个人拥有一支小型研究和编辑团队的能力。

一切取决于它是被用来代替思考，还是被用来强化思考。

你在写作时是怎么与 AI 协作的？哪些环节交给它，哪些一定自己来？欢迎分享你的经验。我很想比较不同的做法，并借鉴其中有效的部分。