如果从今天起所有文字都由AI撰写会发生什么？

我的Medium好友们可以借助在Medium上来阅读这段内容。

从今天起，你所阅读的每一段文字，都是由人工智能撰写的。主题和视角由人类精心挑选，而文字则由机器完成。除此之外，一切并未发生任何改变。

那么，究竟会有什么不同呢？

我始终反复思考这个问题，因为它几乎已经不再仅仅是假设性的了。Graphite通过CommonCrawl平台，利用检测器对43,000篇英文文章进行了分析，结果发现：2024年11月，AI生成的文章通过了人类撰写的文章。

自那以后，这一比例大致维持在五五开左右。

因此，实验的一半早已启动。让我们把另一半的实验，留在脑海中继续完成吧。

地板开始升起

首先，几乎所有文本都会变得干净整洁：没有错别字，没有毫无意义的段落，也没有一连串毫无间断的冗长文字。结构会显得十分……有条理。

对于那些心中怀揣着绝妙创意却不知如何将之写下的读者来说，这一点或许至关重要。对于那位清楚明白汽车为何会出现某种故障的机械师，对于那位比任何人都更精通某一条特定规则的会计师，以及那位拥有二十年夜班经验的护士而言，这一切都轻而易举地被记录下来。

边缘先行

Shumailov及其同事于2024年在《自然》杂志上发表了一篇论文，探讨了当模型基于自身输出进行训练时会发生什么。他们将这一现象称为“模型坍塌”，其机制在于原始内容分发的尾部消失。

中间部分——也就是那种相当典型的模式——得以幸存；而那些不寻常的内容，则无法幸免。

这一发现与训练数据有关，而非与散文本身有关。然而，当每一篇文本都出自同一批人工智能模型时，其整体形态却并无二致。

平均值上升，而范围则缩小。

你可能在单篇文章中难以察觉到这种变化。但当你持续阅读一个月后，就会发现：一切都井然有序，毫无异样。没有一位作家以一种有趣的方式展现出“非传统”的特质；也没有哪一句句子，是只有地球上唯一一个人会这样构思出来的。

新信息

这大概是最引人入胜的见解了。

文本就像一根管道，某种程度上如此。某个人知道从一端进入的某样东西，最终却从另一端流出，供他人加以利用。这不正是我们的核心理念吗？

散文，就是那根管道。

如果每一篇文本都出自同一批模型之手，那么这些模型其实并没有创造出任何新的东西。它们只是在重新组合已有的内容。真正进入系统的新素材，唯有来自提示词。

也就是说，这些素材源自人类。

这时，写作就不再是一项工作了。能够说出自己的想法，才是真正的使命。

有人甚至会说，这比写作本身要难得多。因为创意才是货币——而创意并非轻易就能批量生产。你可以向AI寻求创意，但你得到的，终究不过是和别人一样的创意库。

因此，要打造一个真正意义上的创意库，就必须先做点什么，去往某个地方，犯下一些错误，并且从中有所觉察。我在语音转文字改变了我的写作方式时，就已经遇到了类似的情况：打字速度加快了，但思考的速度却没有随之提升。

阅读也会改变

我们常常把这个问题归结为“写作问题”……当然，它确实属于写作范畴。但同样，它也同样是“阅读问题”。

如果我知道每一篇文章都是由机器创作的，我就会停止追问：这篇文章是否“写得不错”。毕竟，这样的问题早就该被摒弃了。每一篇文本在语法和结构上都写得非常出色——人工智能完全有能力做到这一点。

可这真的“好”吗？

我反而会开始思考：究竟有没有人真正经历过这样的过程？

姓名、价格、日期、地点、窗外的一幅照片、某人必须测量的数字——这些都是证据。价值从句子中传递开来，又通过各种方式被验证、被确认。

机器其实早已以某种方式完成了这一切。Graphite在2025年10月对31,493个关键词进行了分析，结果发现：谷歌搜索中排名的文章中有86%是由人类撰写的。

而对于ChatGPT和Perplexity所引用的文章来说，这一比例高达82%。

如今，出版的每一件作品中，有一半都出自人工智能之手；而基于人工智能构建的各类系统，依然更多地指向人类。

Substack上周已经开始进行扫描。读者现在可以对任意帖子运行“ pangram”检查，轻松得知其中有多少内容是人工撰写而成；而作者们也可以选择使用加上一句“我是怎么做的”说明。

自2024年5月起，Medium便制定了新规：完全由人工智能创作的故事，将被标记为不要进入付费墙后面。

这两个平台都在押注：读者渴望了解真相。

其实，我并不需要知道答案。而且，检测工具往往容易被欺骗，甚至一开始就是完全错误的。但归根结底，这又有什么关系呢？只要故事读起来流畅、令人愉悦，无论由谁书写，它依然是一个好故事。

我将失去什么

在从事这项研究之前，我曾作为计算语言学家度过了十年时光；而从2007年起，我就一直坚持写博客。因此，我既训练过机器，也亲手写下了许多文章。

人们反馈给我的那些文字，几乎从来都不是那些打磨得极为精良的作品。更多的时候，它们是我思维中出现偏差或不够完整的地方，或是我坦诚承认了一些略显尴尬的事实，又或是由于我不是英语母语者，导致句子表达得有些生硬、不够流畅。

通常情况下，用我的声音进行创作的人工智能，不会获得这些特点。它们能捕捉到节奏、语气，还能模仿那些细微的口音和短小的段落。

它们可以完美地模仿这些特征，却无法像我一样，或者像你一样，将这些情感和思想完整地传达出来——毕竟，它们从未经历过那个让我写下这些文字的午后。

坦白说

我每天都会使用用AI来工作，主要为了自动化那些繁琐的写作任务，以及我日常的工作。但与此同时，我也越来越多地将其用于研究、起草和校对等用途。

从这个意义上说，写作从来就不是神圣的。很长一段时间里，我们接受了拼写检查器，也接纳了编辑、代笔人——他们常常把CEO的名字悄悄塞进别人的句子中，还有那些能够自动纠正并“优化”文本的写作工具。

事实上，有一个真实案例表明：文本本质上是一种传递媒介，而我之所以对包装本身情有独钟，只是因为我本人就喜欢这样的“包装”。不过，长期以来，那些怀揣着想说些什么却缺乏写作技巧的人，却被彻底拒之于出版之外。

而一台能够帮助他们实现这一目标的机器，无疑值得我们给予更多的关注与期待。

最终结论

这个思想实验并没有如我们所料般结束。我原本以为自己会得出“写作质量在下降”的结论。但事实并非如此——具体取决于我们如何衡量“写作质量”。

如今被称作“AI垃圾”的那些内容，曾经在几年前还完全正常。当时，没有人会注意到这些差异。

如今，我们终于注意到了。

如果从今天起，所有文字都由人工智能创作，那么每一天，写作的质量都会不断提升……但同时，它也可能变得不再那么有趣。

目前，能够写出一段干净利落的文字，仍然具有一定的价值。而在一个完全由人工智能主导的世界里，这种能力几乎毫无意义——因为每个人都能轻松做到这一点。

剩下的，只取决于你输入给AI的提示词。而这些提示词，恰恰是你曾经见过、做过、搞砸过、并认真留意过的那些内容。

所以，问题不在于人工智能能否像你一样写作，而在于：你到底想说什么？

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