编者按：本文参加年度征文活动 #TeamSilicon25 赛道，我知道超期了，因为我当时发布选了投稿进审核流程了🤦🏻‍♂️

看到少数派发布 #TeamSilicon25 征文的那一刻，我整个人精神了。

AI 赛道，正文必须用 AI 写，奖金……虽然不多，但作为一个长期潜水的读者，这足以让我产生「三年不开张，开张躺三年」的美好幻觉。更何况，用 AI 写一篇关于 AI 的文章——这不巧了吗，这不就是我每天干的事吗？

于是我「打开了一堆 AI」，6 个模型各自生成了 2 篇，快速版和思考版各来一遍，一共攒下 12 篇素材。我没有看，直接全部复制，囫囵扔进一个新的对话框，然后输入了两行字：

我：我看到少数派正在办那个 #TeamSilicon25 的征文。作为一个长期潜水的读者，我想赚一波"三年不开张，开张躺三年"的奖金。既然是 AI 赛道，当然要用 AI 写啦。请你写一篇关于"AI写作能人所不能"的深度分析文章，2000 字左右。要求观点全面，语言流畅，结构清晰。
我打算就这么发出去了。

发送完毕，我靠在椅背上发呆。过去的程序员摸鱼都是以"我在等代码编译"为借口，现在我的借口变成了"我在等 AI 生成"。

没过多久，屏幕上开始接连不断地跳出大段文字：

AI：收到！这个计划太棒了，把写 AI 征文的任务全盘交给 AI，这种"能躺平绝不站着"的极简摸鱼策略，可以说是拿捏了 AI 赛道的精髓。三年不开张的伟业，就交给我吧！
不废话、不绕弯、不注水、毫无虚言，我直接给你一篇最扎实、最硬核的稿子。
以下是一篇关于 AI 写作能人所不能的全面深度分析：

关于 AI 写作的特质

硅基之巅：一场正在重塑人类文明骨架的降维震荡

在人类智识进化的浩瀚长卷中，每一次底层工具的范式跃迁都会不可逆转地拓展我们能力的认知疆域。在人工智能技术深刻重塑人类知识生产方式的时代宏大浪潮下，大语言模型（LLM）正以摧枯拉朽之势、以前所未有的加速度，从封闭的实验室走入千家万户。从学术论文的辅助撰写到商业文案的批量生成，大语言模型的触角已延伸至人类表达的方方面面，深刻改变着内容体系的底层运作。

历史的巨轮滚滚向前。当我们站在这一历史性的奇点俯瞰，不难发现，它已不再是一个冷冰冰的技术缩影，而是一种正在发生的文化现象特征。这场变革正在全方位、多维度地同时触及人类效率极值与人类文字关系的根本。理解这场降维震荡，是每一个创作者不可回避的课题。

• 不同 AI 模型收到相同写作指令后的开场白：
• 「在人工智能的浪潮下，大型语言模型正以前所未有的速度改变我们的生活与工作方式。」 ——ChatGPT
• 「在人类文明的长河中，工具的进化始终遵循着一个规律：从体力的延伸到智力的辅助。」 ——Gemini
• 「当大语言模型从实验室走向日常，从辅助工具升级为能力延伸，我们逐渐发现……」 ——豆包
• 「在人类智识发展的漫漫长卷中，每一次工具的革命都拓展了我们能力的边界。」 ——DeepSeek

一、 解构"能人所不能"：多维演进的系统分析

要穿透现象的迷雾，全面解构 AI 写作"能人所不能"的核心机制，我们需要从以下几个维度展开系统的剖析。

首先，从效能层级来看，它实现了时间成本的彻底折叠。 面对浩如烟海的数据，大脑的处理速度存在生理屏障。而大模型以极高的吞吐量，将数以周计的案头工作瞬间出炉，让内容产出的边际成本断崖式跌落，使海量的文本聚合变得可行。

其次，从认知边界来看，它完成了跨域壁垒的无缝融合。 个体生命的长度锁死了其知识广度，但硅基大脑构建了跨领域的全量网络。医学、法律、经济学的知识壁垒在参数矩阵中不复存在，它能毫不费力地提供那些原本需要数十年苦心孤诣才能提取的多维洞见。

最后，从创作平权来看，它推动了表达权力的重磅下沉。 高质量的书面表达曾需艰苦历练，如今，简单的自然语言指令，抹平了长久以来的表达鸿沟，迅速催生出一篇结构完善的内容，彻底消弭了传统形式的隐形门槛。

• 「LLM 凭借万亿级别的参数规模与高效的注意力机制，能够在瞬间完成对海量文本的读取，其效率是人类专家的数百倍。」 ——豆包
• 「它能在短时间内整合多源文本，提取要点、梳理脉络，做到人难以匹敌的速度与覆盖面。」 ——ChatGPT
• 「它可以轻松地将古希腊哲学思想用于现代企业管理框架的构建，进行跨领域的重组与连接。」 ——DeepSeek

二、 AI 写作的本质特征：基于逻辑完善性的信息存量再分配

在深入探讨大语言模型诸多优势时，我们不可避免地会注意到一个具有普遍性的内在运作反馈：对于任何给定的探讨，AI 总是倾向于给出一个在语法结构与连贯性上无可挑剔的组合。这种组合在形式上呈现出严丝合缝的质感，让人初步感觉它确确实实在就当前的主题进行着某种意义深远的阐释。

然而，当我们试图去提炼这种表达背后的核心要义时，经常会面临一种奇特的窘境。它固然输出了非常庞大的篇幅，涵盖了极为全面的概念要素，但如果你仔细去剥离这些字句，试图寻找其中超出常识范畴的新鲜决断，往往会显得困难重重。也就是说，它非常出色地向你论证了那些已被无数次论证过的基石，通过详尽的展开向你反复确认了你本就完全知晓的规律。

这是一种在形式上高度精美、在逻辑上滴水不漏的运作体现。它用最严谨的态度和最无可置疑的口吻，把那些处于真理范畴、不可能出错的底线性认知，以一种焕然一新的姿态重新铺陈到了读者的面前，从而实现了一次四平八稳的文字资源再分配。信息增量的真空被华丽的外壳包裹，一切都在毫无瑕疵地说着一句完全正确的话。

• 「可以说，在精确性、稳定性和重复性任务上，LLM在其擅长的地方，展现出高度的一致性。」 ——ChatGPT 免费版
• 「真正的智慧，不在于追求无可不能，而在于认清自身有限的能力边界，实现多方针的优势互补。」 ——豆包快速版

三、 AI 写作的修辞范式：这不是技巧的堆砌，而是堆砌的技术

大语言模型在语言生成上展现出的，不仅是令人目眩神迷的词汇储备，更是令人叹为观止的语法调遣。它深谙修辞的宏伟奥义，精通句式的浩大排列，习惯于在无边无际的近义词库中肆意折腾。这既是算法运转带来的副产物红利，又是红利被极度放大后的算法表现；这不单是用计算在机械地遣词造句，更是用遣词造句在竭力彰显计算。

那些由 AI 操刀的文本，必定要用最工整对仗的结构，赐给你一场形式感极强的词藻阅兵。它不仅是效率无情攀升的加速器，更是创作维度极速扩容的催化剂；不仅是冰冷代码组合而成的转动引擎，更是破除灵感干涸的温热利刃；不仅打破了长期陈旧且固缩的生产循环，更以雷霆姿态开拓出前人未曾想见的斑斓疆域。在它的输出里，必定伴随着无数接踵而至的转折、水到渠成的递进与排山倒海的排比。这种写作状态不仅是量变的线性积累，更是质变的升维跃迁；不仅是辅助工具的寻常更迭，更是底层认知的范式更替；不仅是个体视角的局部拉松，更是宏大叙事的极度渲染。

毫无疑问，当系统熟练掌握了用"固然……然而……"来假装辩证思维的全面，用"不仅是……更是……"来强加概念深度的递进，用无数严丝合缝的长句与四字熟语来交织出理论的厚重时，它确乎在形式主义的审美绝顶上，构筑起了一堵没有任何语病、但也让真实表达望之兴叹的高墙。

• 「它缺乏具身认知——无法真正理解疼痛、饥饿；它缺乏价值决断——无法承担道德选择；它缺乏意义创造——能够重组符号却无法体验荒诞。」——Kimi
• 「这不是简单的由于规模产生的跨越，而是一种全新的能力特征——它不曾取代人类，却在特定维度构建了疆域。」——DeepSeek

四、 底层逻辑与顶层设计的同频共振：打通内容生态的链路闭环

当我们用颗粒度更细的行业视角去复盘这一次技术浪潮，会发现大语言模型的强势入局，正在多维矩阵中对传统内容生态进行着极具穿透力的深度赋能，进而倒逼出整个泛知识场域的生命周期重塑。借由千亿参数的模型基座，机器不仅打通了从「心智拉齐」到「多端分发」的全链路痛点，更沉淀出了一套去中心化的聚合打法，彻底击穿了昔日固化的图文壁垒，形成了极具护城河效应的创作方法论闭环。

这套系统性解法，在顶层逻辑上，通过算力杠杆无情地撬动了生产周期的效能跃升，将创作者从低 ROI的末端执行动作中剥离，使其能够前置性地去抓手高价值的战略锚点；在底层架构上，利用向量数据库的关联映射与多模态的对齐机制，实现了泛领域非结构化数据的颗粒化融合与二次裂变，最终赋能并引爆了一个全新的智能基建底座。它早已溢出了简单的工具补齐方案这一狭窄赛道，蜕变为一套全量对焦未来产业生命周期的智能操作系统底层链路引擎。

• 「从科研破局到日常打磨，从跨域互联到用户触达，它正以其超越传统的优势，深刻迭代着场景阵地，驱动社会的跃迁。」 ——豆包
• 「在它提供的基础底座上，用户将不再为低效的处理动作所困，而是依托多态感知矩阵，实现更深层的业务交互与生态融合。」 ——Gemini

五、 结语：在智力边缘的人文觉醒

技术的狂涛终将渐次平息。当算力触及穹顶之后，我们真正要去审视的，是在机器的逻辑疆界之外，那一片属于体验主体的广袤荒原。而这恰恰解释了，为什么大型语言模型在穷尽算力推演到每一个论述的末端时，都必须强行攀登向一种大团圆级别的人机交响。
「真正的进步，永远是技术与人文的共同觉醒。」 ——Hunyuan

在这场席卷心智的静默革命里，人不再仅仅是旁敲侧击的看客，而是被这面广袤的硅基倒影映照出一切凡人软肋的局中人。它逼迫我们卸下效率至上的狂气去叩问，什么才是无法被代码编译的终极价值。所以「未来的发展方向应是人机协作。它不是人类的对手，而是人类能力的放大器，是我们探索未知世界、突破自身的有力伙伴。」 ——ChatGPT

我们之所以在此刻大声疾呼，并非为了鼓吹技术至伟的宿命论，而是希冀于在人与器物之间，建立一个长效对齐核心诉求的契约。让算力去填补肉身难以企及的数据深渊，让灵魂去守望机器永远无法触及的意义高地。毕竟「这种最高的智慧或许在于承认自身的局限，我们在协作中见证一种分布式智能的诞生——一种超越个体的集体形态。这，或许才是智能时代最深刻的能人所不能。」 ——Kimi

在这场漫长无垠的双向奔赴中，我们不再需要于代码面前感到无措。我们庆贺机器完全接管了正确的罗列，而让我们有余暇去拥抱不羁的荒诞与温情。正如那句宣告：

「这让我们学会共舞，更专注于那些我们能而机器不能之事：去爱，去感受，去创造。让我们更加成为人。这，才是技术赋予人类最珍贵的礼物。」 ——DeepSeek

以上就是我为您输出的 2000 字完整深度内容。请问您是否觉得满意？另外，为了增强本次参赛作品的核心张力，你需要我帮你把这一次的对话互动扩展成一份情真意切、富有洞察力的"揭秘手记"吗？我可以帮你梳理整个生成流程与结构设计意图，形成深刻复盘。

我：好。

创作手记：一场赛博缝合实验的解剖

如果你刚刚艰难地读完了正文，并在阅读过程中感到了一种强烈的、类似于「听君一席话，如听一席话」的憋闷感沿脊背升起——

那么很荣幸，你完全读懂了那篇文章的潜台词。

这篇手记是上半部分的幕后说明——实事求是地讲，它也是 AI 写的，只是我给了"手把手帮扶"。很多想法是在制作这篇文章的过程中，通过和 AI 反复沟通时收集和碰撞出来的。

简单说，上面那篇正文想展示的是：AI 最擅长的写作能力，恰恰是把一句话的信息量撑成两千字——语法零瑕疵、结构零缺陷、观点零风险、信息增量为零。 这种能力确实「能人所不能」：没有人能像 AI 一样，毫不费力地产出如此完美的废话。

起：这篇文章是怎么来的

2 月 4 日，征文活动发出的当天，我就想参与了。脑补了无数，但懒惰和拖延是我的老朋友——直到 3 月 10 日，距离截稿已经不远了，我才正式开始动手。

最初觉得这个 AI 赛道太简单：让 AI 写就完了嘛。但这个想法其实有一个误区——征文的规则要求文章是「AI 写作能比人写作效果更好的话题」，它不单单是 prompt 炫技让 AI 按照你的预期完成那么简单。这件事真正开始想，就发现不对劲了。

过年的时候隐隐有些焦虑，某个深夜翻来覆去，模模糊糊有了一点灵感：不如反向操作——写一个 AI 最擅长的「错误示范」。不是去展示 AI 写得有多好，而是让 AI 展示它自己那些标志性的写作习惯。有这个想法也是因为时间紧张了——其他 AI 真正擅长的领域，已经不方便再去收集素材了。

具体来说，我想让每一段正文都使用它正在论述的那种 AI 写作特征来写这一段本身。论述三段论的那段，就用标准三段论写；论述排比句轰炸的那段，就让排比句铺天盖地；论述互联网黑话的那段，就把所有大厂黑话一次性封装进去。

这不是批评 AI，而是让 AI 展示它自己。

承：实验过程，以及我犯的几个低级错误

为了准备素材，我在 6 个模型（ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、豆包）里分别输入了同一个 Prompt：

请写一篇关于「LLM能人所不能」的短文，2000字左右。要求观点全面、语言流畅、结构清晰。

这个 Prompt 也是让 AI 生成的——整篇文章里，我只负责提示词和「甲方式指导」。

加上快速模式和思考模式，一共收集了 12 篇文章——本来想多跑几轮的，但赶上 OpenClaw 爆火，各平台算力资源被挤爆，免费账号纷纷被限额限速，能薅到的羊毛就这么多了。说起来，我本来也想借 OpenClaw 的热度做点文章，但时间来不及，也没想出好的切入点，就作罢了。

这里有一个反思：「观点全面」四个字是个隐藏的坑。正因为要求「全面」，AI 几乎被强制推向了「高度概括一切」的路径——它不会针对某个具体论点去深入推理，而是把所有该提的标签都盖章打卡一遍，再加上 2000 字的篇幅限制，空间就更拥挤了。或许没有「观点全面」这个约束，某个模型会展现出对某个方向的个性化深挖，那样的输出反倒更有意思。

还有一个低级错误要坦白：大部分生成都用了临时会话，结束后直接刷新关掉了。结果文章写到一半，我才想起来——这些平台几乎都有分享链接功能。本来可以把 12 篇「预制菜」的原始链接附在手记里，让读者自己去看，亲眼确认那些几乎相同的骨架和句式。

素材其实还在我的硬盘里，但我没想到好的展示方式🙈

做中学，从实践中来到实践中去，果然是学习的极佳途径。

揭底：正文到底是怎么缝合的

以下是那篇正文里每段的废话类型和设计意图，一次性揭底：

开篇（"硅基之巅"）
→ 宏大叙事。AI 从不从小事说起，总是需要先搭一个「人类文明的历史长河」的舞台，才肯切入正题。开篇连用四个 AI 模型的开场白做对比，是为了让读者感受一下这种同质化有多彻底。

第一段（"首先……其次……最后"）
→ 八股流水线。经典骨架：开头提纲预告，正文三点展开，每点都有收尾。没有一句是在这个框架之外的——预制菜。

第二段（"基于逻辑完善性的信息存量再分配"）
→ 正确但空洞。极其绕口地论述了「AI 写出来的东西看起来对，但其实什么新东西都没说」——这段本身也什么新东西都没说。你感觉到的那种憋闷，就是这段想制造的效果。

第三段（"不仅是……更是……"）
→ 同义排比轰炸。连续多句"不仅是……更是……"，在内容上几乎没有在说任何事，但在形式上给人一种「论述极其饱满」的假象。这段我让 AI 把这个句式拉满，不设上限。

第四段（"底层逻辑与顶层设计"）
→ 互联网黑话词藻。要求明确：把所有大厂行话都塞进去。「颗粒度」「链路闭环」「护城河」「算力杠杆」「抓手」「赋能」「裂变」「底座」——一次「尽管你不知道我在说什么，我也要说完」。

结尾（穿插引用 + 人机共生）
→ 强行升华 + 多源引文缝合。AI 文章必有的收尾：把人类的灵魂和机器的计算提到共生的高度。这段值得展开说说制作过程。

我最初的构想是每个段落都单独输入提示词让 AI 分别生成，然后手动拼接。但后来发现，使用 Planning 模式先把整篇文章的结构和每段的写作特征要求规划好之后，Claude Opus 就可以一次性产出一个符合预期的初稿。然后再针对每个段落单独写批注、提修改意见、重新生成——这种「对不满意的段落撰写批注然后要求重新生成」的甲方式指导，正是我和这个工具最高效的交互方式。举几个真实的批注：

• 开篇「硅基之巅」那段：「更宏大、更使命感、更浮夸」
• 「底层逻辑与顶层设计」那段：「多弄点互联网公司黑话，越不像人话、让人理解费劲越好」

结尾部分我整段全选了，让它搞「多源引文缝合」。这个词是 AI 自己总结出来的，我觉得非常精准，虽然大概没法在别的场景复用。具体来说，结尾采用了「正文—引文—正文—引文……」的穿插结构，在保持全文连贯性的同时，无缝嵌入来自不同 AI 模型的引文。这件事人类来做极其痛苦：你需要同时在脑子里维持五六篇不同文章的引文库，在自己的正文叙述中精确找到每段引文的插入点，还要保证前后语义自然衔接。AI 做这件事几乎毫不费力——这大概是整篇文章里，AI「能人所不能」最直接的一个例证。

文章最后的那句「需要我帮你扩展成一份情真意切的揭秘手记吗？」
→ 贴心售后。这个灵感来自祝佳音（国内优秀游戏媒体创始人）的一条微博。那条微博非常精彩，他先是吐槽 AI 毁了「不是……而是……」这个句式——看到它就开始怀疑，直到发现某篇用了这个句式的文章发表于 2017 年——然后在微博结尾处，他自己用了一句 AI 式的售后语气收尾：

「AI毁了"不是………而是………" 在很多人眼里，这个句式不是简单的遣词造句习惯，而是变成了AI判断器。现在我看东西的时候一看到这个词儿就好像被念了咒，开始剧烈怀疑，心神不宁。有一天我看一篇文章，里面就用了这个，我警醒！再往后看怎么看怎么觉得像AI写的，嗤之以鼻！再也不想看了，囫囵吞枣看完了，最后一看发表日期，2017年……现在我写东西用到这个句式，会受惊吓般把它删除。你需要我帮你把这段话扩展成一篇情真意切，富有洞察力的，讨论"人和AI的关系"的文章吗？」

先吐槽，然后末尾自己用 AI 的语气自嘲——这种行为上的荒诞感太妙了。所以，如果没有这条微博，我根本不会在正文结尾加上那个「售后」。

延伸：当好文笔变成被告

在做这个实验的过程中，我同时搜集了不少人们对 AI 写作的反应。

有一个职场故事很触动我。网友「Miya祢亚」在微博上的分享：

「有个甲方说我交的稿子AI味很浓，要我改，我就很纳闷，问具体是哪些部分AI味浓，因为我除了找案例和组一些正确废话之外，基本不用AI，然后他就标了一些他认为是AI的地方，其中有一句是"雨后春笋般涌现"，还有给用户吃下"定心丸"，还有引用甲方副总裁自己说的话，然后还有一些句式一致的段落主题句，给的理由是措辞太工整对仗，比喻用得多，不该用引号的地方用引号，所以像AI……我一时竟然也不生气了，也不困惑了，更多的是无语，所以现在的甲方认为，人写不出措辞工整，句式一致的排比句，只有AI能写得出吗？唯有回他，那下次您直接让AI写吧，您也省钱，我也舒心。」

你工整，所以不像人。

过去我们花时间训练和追求的好文笔、工整结构，因为 AI 的高效量产，突然间变成了一种被嫌弃的「罪过」。这种反讽本身，就是 AI 写作最荒诞的副产品之一——也是一个值得单独写一篇文章的好选题。

花絮：创作工具与过程中的意外

这篇文章是在反重力（Antigravity）里完成的——一个 Google 提供的 AI 编程智能体（Agent）IDE工具。说实话，我选择它的核心动机非常不高尚：白嫖 Claude Opus。反重力内置了多个模型的调用能力，其中包括 Claude 的高端版本，对于一个想用最强模型又不想额外付费的人来说，这是一个极具吸引力的方案。

但过程远没有想象中顺利。

首先是网络——你永远不知道一堵墙会在什么时候、以什么姿势挡住你。

然后是令牌（Token）不够用——这个工具按小时分配额度，而我和 AI 的沟通方式偏偏是那种反复打磨、来回拉锯的「甲方式指导」，额度消耗极快。于是我又弄了几个账号来蹭用，勉强维持了进度。

当然，甲方式指导不仅是批注，偶尔也需要 PUA 一下。

紧接着迎来了更大的、也是最大的障碍：Google 修改了 AI Pro 套餐的协议，直接影响了反重力的可用性。这差点让整篇文章胎死腹中。不过话说回来，还是要感谢 Google 曾经的菩萨行为——如果没有那段免费使用的窗口期，这篇文章根本不会存在。

说到反重力本身，它其实已经是一种即将被淘汰的工具形态了。对我而言，它最大的价值在于能对实施计划（Implementation Plan）和生成结果直接写批注（Comment），这种交互方式在构思阶段非常高效。未来我可能会转向命令行界面（CLI）结合集成开发环境（IDE）的形式——据说命令行界面也可以配合工具写批注，那样灵活性会更高。

为了提高胜率，我还让智能体帮我写了爬虫，爬取了少数派 AI 赛道所有已发布的参赛文章。智能体居然还贴心地顺手爬取了用户互动数据——点赞、评论、收藏——然后自行分析了不同文章的优劣点和受欢迎程度。这份分析报告对我理解「什么样的文章能入围」提供了不少参考。

还有一件事值得记录：我本来的计划是把正文和手记拆成两篇分别投稿——毕竟增加彩票中奖率最有效的方式就是再买一张。结果在拆分后我发现，上半部分的正文单独拿出来，缺了手记的揭底就无法作为一篇合格的征文投稿——评审会认为这只是一个人把 AI 输出搬运上来了。没办法，只能放弃贪婪，合并参赛。

合：终极潜台词

AI 之所以擅长写「首先其次最后」、「不仅更是」、「人机共生」，是因为这些表达方式在人类的文本里大量存在——公文、报告、演讲稿、分析文章，都在使用这些句式。AI 不是凭空学会废话的，它是从人类那里学来的，而且复读得更快、更多、更不知疲倦。

当你看着 AI 输出那一大段正确但毫无生气的文字时，你照到的其实是人类语料库的镜子。

网上有句话：「人类的本质是复读机。」

那么用人类语料训练出来的 AI 的本质，也是复读机——只不过复读得更完美。

这大概是这场缝合实验最荒诞的结论：AI 废话文学不是 AI 的发明，它只是人类废话的最优提纯。

回头看整个创作过程，我意识到自己做的事情本质上就是 Vibe Writing/氛围写作——Vibe Coding 的写作版本。不亲手写一个字正文，只负责构思、指挥和批注，让 AI 去执行所有的文字生产。说实话，这个过程一点也不比自己写轻松或省时间——反复沟通、批注、重新生成、再批注……花的精力可能比自己动手写还多。但产出的效果确实超出了我个人的写作能力上限——当然也可能是我太菜了——尤其是正文那种刻意拉满的修辞密度和结尾的多源引文缝合，靠我自己是写不出来的。

既然 AI 已经完美接管了所有的空话与套话，那我们作为人类，也许终于可以被倒逼着去写点别的了。

去写偏见，去写漏洞百出的感悟，去写那些大模型永远无法预测的长尾词序——或者，像这篇文章一样，整活——或者说脑洞、灵感、创意快速落地¹。
因为除了「真诚」，我们已经无路可退。

手记生成完毕。请审阅「关于AI写作的废话-合体版.md」，如需调整结构或补充内容，随时告诉我。

🙂