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      AI寫作指南1.0:智力的容器大于智力本身

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      過去一周,我在虎嗅內部做了兩次關于AI寫作的分享。這些分享的思路,我覺得完全可以分享出來。就像DeepSeek創始人梁文鋒說的那樣,在AI領域,并沒有真正的技術壁壘,組織和文化才是核心競爭力。既然連大模型技術公司都這么說了,媒體思路有什么不能分享的呢?

      關于AI寫作,我有一個重要觀點:AI完全可以替代所有商業媒體的寫作。包括36氪、虎嗅、晚點 這些商業媒體的寫作,基本都可以用AI替代。通過用AI寫作,我們完全可以提高文字工作效率2到3倍。并且我們要相信一點,AI的文筆更好,它比人更有邏輯,它比人寫得更快。

      但這需要我們重新認識AI。AI本質上是一個概率模型,它很擅長執行、文筆很好、邏輯也很好。但是AI并沒有自我意識,它也無法產生真正原創的想法。它只是在預測字與字之間的概率關系,并不具備人類的原創思考能力。

      舉個例子,晚點采訪何小鵬的文章里,何小鵬講的那些話,任何一個AI都不可能完整地原創出來。AI在個別字詞上的表述肯定比何小鵬的口述更加漂亮。但重要的是人有原創想法,AI沒有,這是我們人的核心競爭力。

      人是方法,AI是工具

      我們與AI的關系需要轉變。有一個常見誤區,我們經常看到某些土老板在用了AI后,在員工群里發消息說「我們可以干掉80%的員工,剩下20%的員工只需要會用AI就好了」。這些都是錯誤的。

      使用AI非常簡單,和DeepSeek聊幾句話,確實能得到挺漂亮的回答。但這并不能真正提高工作效率。要讓AI發揮最大作用,替代寫作,提高2到3倍的文字工作效率,需要一些工程化寫作的技巧。用AI并不難,問它幾個問題很簡單,真正困難的是如何把AI融入到自己的工作流里,如何讓AI的智力像水一樣流向該流向的地方。

      所以回到人與AI的角色上,我們最重要的是轉變觀念。人不應該去和AI比拼寫作速度、文筆和邏輯。人是方法,人是目的,人是領導者,AI只是一個執行的工具。我們要把AI視作提升效率的工具,人要來提供觀點創意并進行決策。就像工業革命之后,人沒有必要去和機器比拼力量更大、精度更高,而是應該去指揮機器,設計機器,讓機器來替自己工作,提高生產效率。

      對于內容創作者來說也是一樣的。AI的出現完全沒有取代內容創作者,反而是對內容創作者的一個非常大的幫助。一個剛入行的作者,也可以像一個資深編輯一樣,不用再親自執行,只需要把想法告訴AI,讓AI幫忙拆解想法、幫忙寫作就好了。人應該把精力投入到更有創造性的原創思考里,而不是浪費在具體的執行工作上。

      那么AI如何融入我們的工作流?一些很常見的的使用AI的方式是:直接甩一個文檔到DeepSeek的APP里,讓它改寫成一篇文章;或者直接給它發一段話,說「我要寫一個什么提案,你幫我寫」。這些都是不OK的。

      因為還是回到我們開頭說的,AI本質上是一個概率模型,它并不具備原創的想法,它并不是真正理解了文章的意思。它只是在字與字之間做預測。你如果發給它一篇文章,它確實能夠很好地理解文章的結構,但它并不能真正理解你需求的意思,它只會在結構里填上一些似是而非的話,看上去很高級,但實際上不能用。

      所以,我們整個把AI融入工作流的所有工作,都要圍繞一個核心來做:怎么避免AI的幻覺,怎么讓AI更好地準確執行我們的想法。

      先寫提綱,再寫全文

      我總結了八個字的AI寫作核心原則:先寫提綱,再寫全文。

      聽起來很簡單,但這意味著你用AI寫作時,需要有自己的核心觀點。對于你了解的議題,可以直接通過口述把想法轉寫出來,讓AI生成提綱。對于不了解的議題,比如要寫一個關于芯片的稿子,而你沒有實際從事過芯片工作,就需要把很多資料喂給它,不斷向它提問,直到確定自己了解了最重要的概念,并且能用這些概念講明白這個事情,然后才讓AI把你的核心想法寫成提綱。

      生成提綱后,要具體看AI是否準確執行了你的想法,是否有偏差。比如提綱某一部分的案例需要移到另一部分,你要提很多具體的需求來讓AI滿足你的想法。只有當AI生成了準確體現你想法的提綱,才能讓它根據提綱來寫作。

      第二個要點是分段寫作。因為AI會偷懶,現在主要的大模型里只有谷歌的Gemini 2.0 thinking推理版本可以寫較長篇幅(2000字以上)的文章。其他AI包括Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek R1寫長文章時幻覺會非常嚴重。所以我們需要模塊化的寫作方法,把長文章拆成一段一段來寫。

      以商業媒體常見的3000字文章為例,在有了準確的提綱后,你要讓AI分別寫開頭、中間、結尾。每寫完一部分,你都要提出具體指令。比如寫了開頭后,你覺得不夠有吸引力,可以告訴AI某個素材更適合放在開頭;或者覺得文風不對,就告訴AI你想要的文風,讓它重寫。

      這里有個很重要的認知:你無法用AI寫出超過你自己認知范圍的東西。

      維特根斯坦說,「語言的邊界就是世界的邊界」,就是這個意思。我們能夠準確說出需求的前提是對要做的事情有相對清晰的想法。如果我水平很差,是沒有辦法讓AI幫我寫出水平很高的文章的。

      第三個要點是核對AI的錯誤。有個非常直接的辦法:把AI寫出的文章扔給AI,讓它根據你提供的資料核對所有具體數據和核心表述,找出原文一一對應。你可以讓它檢查一兩遍,直到確定所有表述都準確為止。

      關于AI寫作的具體技巧,網上有很多prompt模板,但這些都不重要。因為每推出一個大模型,它對模板的具體需求就不太一樣。比如現在以DeepSeek為代表的推理模型流行后,之前那種非常詳細的角色設定和步驟列舉的prompt模板,反而會和推理模型的特性相沖突,削弱它的能力。

      重要的是把AI融入到你的工作流里,讓工作流自然形成你的prompt。一旦你跑通了工作流,你可以直接讓AI生成這個工作流的prompt,就像遺傳代碼一樣可以不斷迭代。你甚至可以形成一個prompt庫,針對不同類型的工作使用不同的prompt。

      具體到模型選擇,我并不推薦單一使用DeepSeek。因為它現在還不穩定,幻覺太重,不太適合用來工作。日常使用我更推薦Claude、ChatGPT或者谷歌Gemini,特別是Gemini 2.0 thinking,非常好用,不輸DeepSeek R1,只是不太火而已。

      現在還有一些很有意思的開源項目,可以綜合幾種大模型的能力。比如DeepClaude就綜合了DeepSeek的推理能力和Claude的執行能力,讓DeepSeek來推理,Claude來寫作。

      這是我朋友開源的項目(github.com/ErlichLiu/DeepClaude),我認為是目前最強的AI寫作方案。如果你不想自己部署這個開源方案,也可以找他購買DeepClaude API。

      智力的容器,大于智力本身

      在AI時代,內容創作者要重新思考自己的定位與價值。

      我的第一個建議是:戰略上要蔑視AI,戰術上要重視AI。在戰略層面,你要理解并認識到AI的局限性。你要相信我們人是有原創思考的,我們人是方法,我們是目的本身。在戰術層面,我們要重視AI,因為AI的執行能力確實非常強大。它的文筆、邏輯、寫作效率都遠遠超過人類。

      AI會加劇內容創作的馬太效應。一個100分的創作者可以用AI批量生產出90分的內容,而一個50分的創作者只能用AI批量生產出60分的內容。所以內容行業的影響力差距會被進一步放大。我們要做的就是抓住這個時間窗口,趕緊用好AI,用AI來大量復制我們現在的認知水平。而長期來看,人真正要做的事情是提高自己的認知水平,讓自己能不斷有新的想法。

      我和朋友反復討論后得出一個共識:寫作本身現在已經被AI取代掉了。內容創作者的核心競爭力是選題、情緒和獨家案例。

      當大家都能用AI批量生產內容的時候,你能夠整個狠活讓大家眼前一亮,你能寫一篇有強烈情緒的文章觸動讀者,或者你能采訪到重要的人物拿到獨家信息,這些才是你的核心競爭力。

      有一個比喻可以解釋現在的情況:這就像是沼澤和三峽工程。我們本來的工作就像是一個沼澤,沼澤有很復雜的生態系統,可能會產出某種珍貴的魚。但是現在AI就像三峽工程,你要不要把你的沼澤接入到三峽工程里?讓滾滾長江水來改變你的沼澤,重新設計你的水系和生態系統?

      當然,你完全可以待在自己的沼澤里,追求某一種珍稀的內容,產出真正的文學作品。但現在三峽工程來了,我們有機會把自己的沼澤接入進去。用AI的算力,就像長江水一樣來沖刷我們的工作流,重新梳理我們的生態系統。

      最關鍵的是,AI讓智力工業化了。在此以前,人類的智力從來沒有工業化過。我們能夠批量生產塑料玩具、電腦芯片,但人類的智力是沒有工業化的。現在,AI讓我們可以把自己的智力放大無數倍。

      就像電力一樣,在電力剛發明時,電力本身是最珍貴的。但當電力能大批量供應后,電力本身不重要了,因為電力都是標準化的。重要的是是電力的容器。一個吹風機和一臺電腦,它們產生的價值是完全不一樣的。

      同樣的,當AI讓智力無限供給之后,內容本身不重要了。真正重要的是內容的容器,是承載內容的品牌、媒體或平臺。這就是麥克盧漢說的「媒介即訊息」,用通俗的話說就是:內容的容器大于內容本身,智力的容器也大于智力本身。

      我們這一代創作者,真正要做的是設計智力的容器,為AI設計容器。就像字節跳動用信息分發改變了整個內容生態一樣,我現在看到了一個堪比字節跳動一樣巨大的機會:我們可以直接用AI,在內容生產側徹底改變內容生態。

      這對創作者來說是一個選擇:要么選擇待在自己的沼澤里,要么選擇把自己接入三峽工程,把工作轉變為利用AI來設計工作流,來設計智力的容器。

      就像電力讓工業生產從手工作坊邁向流水線一樣,AI正在讓內容創作從個人工作室邁向智力工廠。當一個普通人一個月花幾百塊錢就能獲得幾乎無限的算力,重要的不再是寫出一篇好文章,而是設計一個能持續產出90分內容的智力容器。

      如 何造出更高級的智力容器,如何讓AI生產的內容帶上更多個人印記——選題、情緒和獨家案例,才是創作者的核心競爭力。

      最后,這篇文章就是我口述了40分鐘,讓DeepClaude幫我梳理結構,再分段寫的。一共花了2美元。我只修改了個別字詞,加上了標題。


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