用生成式 AI 辅助写作

在经历最初对ChatGPT 可以多大程度上帮助写作的一点质疑后，我得承认自己在接受新事物的局限眼光。经过一些实践，现在的我会认为生成式 AI 可以辅助写作，但做不了更多。至少我的体验是这样。

不过在开始介绍体验之前，还有一些有趣的问题。

AI 会替代写作吗？

最近在X 上看到一段 tweet，大意是评价 AI 取代人类职业的路径顺序。OpenAI 是用 AI 的能力和职业技能对比，来看如何取代人类的职业，但这段 tweet 并不认同。他认为一份职业的容错率的高低，决定了在多大程度上会更快更容易被 AI 替代。

比如像写作、平面设计或者算命这类由 AI 辅助内容生成的职业，对创造力和智力或者专业技能的要求都很高，但容错率也高，这意味着这些内容没有标准答案，所以答案也不会显得至关重要。写作技能很高的人和 AI 生成的内容，从信息传递的目标和效率看，区别并不大，这样就意味着取代性强。

而像会计、律师和医生这样的职业，因为需要人作为责任主体来背书，容错率就很低，在 AI 生成内容的容错等级未改善到相当程度之前，类似的职业很难被AI 取代。

这真是个有趣又新颖的角度。依此来看，编写的代码尤其数量巨大的应用代码也很难说容错率有多低，尤其在 Copilot 这样的工具出现并日渐强大后，“写”完即抛，也是相当容易被取代吧。

也正是因为这样的生成内容没有标准答案，这些行业内擅长使用 AI 工具的人，反而会把写作和编写代码这样的工作推向新的范式。简而言之，未来的编写代码不再是过去的编写代码，未来的写作也不再是过去的写作。

所以，我们需要再多大程度上担心或期待 ChatGPT会替代写作呢？

就我来看，写作更像是人的大脑的一次旅程，在这样的思维路程中，作者构思主题，构架内容。文字中有作者的叙事风格和属于个人温度的东西。如果 AI 能够代替大部分人的写作，生成大量解释性内容（我想现在已经在发生，但真的会有人去消费吗？），也意味着新范式的写作必然会走向小众。

ChatGPT 可以写一整篇文章吗？

大伟曾经给我演示，他试图用 ChatGPT 来写小说，这是比让 ChatGPT 写一篇完整文章更大的野心。设定人物角色和主要情节，让 AI 来补充生动而具体的细节。很可惜，局限于它的上下文长度和对于语义艰难的理解，几个回合后，ChatGPT 就忘记了开头自己创建的情节，作者的梦想也成为泡影。

如果是让 AI 写一篇完整的文章呢？认为写作是件难事的人不啻于看见了曙光。要求 AI 生成一个抓眼球的标题，然后据此 AI 生成一份结构化的提纲，再从提纲的各小节进入，各自生成一些内容，即可大功告成。

但尝试过这样做的人，多数不会对最后的结果满意。屏幕上的这篇文章，虽然结构清晰，语句通顺，洋洋洒洒，但几乎什么都没讲。不止是内容和主题上，文字也味同嚼蜡，让人读着难过。

如果作者想要AI 帮助调整文章。很快，他就发现掉入了另一个陷阱——不断修正以获得更有效的 prompt，直到陷入疯狂（这似乎是提示工程的精髓所在）。这个过程，怎么都不像作者在写文章，而是在驯服一匹野马。

为了让 ChatGPT 写出一篇完整的文章，作者像是把自己交代出去一样，仿佛只是要证实 AI 有写作的能力，而自己没有。

生成式AI 辅助的写作

ChatGPT 告诉我，它可以做很多。

写作是有流程的，一如软件开发生命周期。而且不同的写作者会有专属的流程。简单来说，会有构思、收集素材、列提纲和写，几大步骤。

就像我们在软件开发中发现的，生成式AI 没有办法对生命周期有整体性巨大的提升，在生命周期的各个环节，根据具体需要，注入 AI 的能力，反而会有奇妙的效果。在这一点上，写作之于 AI 的期待并无不同。

就写作体验而言，我会发现ChatGPT 在以下几个方面，对我很有帮助。

1. 构思

构思是什么呢。如果我有一个模糊的想法，写一个主题，或者想描述两个事物的关系，我会有粗略的想法，但对从哪些角度去动笔，一时决定不来。在以前，我不得不使用 Google，通过关键词去搜索所有可能我感兴趣的内容，自己要去尝试做归纳和总结，去证实我的想法，让它从粗略变得精细。

有了生成式 AI，这一证实想法的步骤可以得到加速。通常可以从一个提纲开始，从它很结构化的提纲中找到兴趣点，如有必要，进一步询问它，直到让我的想法得到彻底的确认。

我发现 ChatGPT 在我无论具有何种成熟度想法的情况下，都可以帮助到我。但前提是，我一定需要先有一些想法。比如这两篇文章当生成式AI 进入企业架构的空间、生成式 AI 带给软件开发的三个幻觉，我并不熟悉前一篇的主题，开始写之前我只有模糊的感觉：生成式 AI 可以帮助架构师的日常。从 ChatGPT 提供的提纲开始，我再把 AI 的“过度”帮助和自己想装作资深架构师的表演克制在一定范围内，也可以写作一篇看起来仍然对一些人有帮助的文章。

2. 补充

怎么写这部分细节

我在写作生成式 AI 带给软件开发的三个幻觉这篇文章时，到计划中的第三部分“人更少”时，脑子突然卡壳，不知道应该是哪一两种论点或者事实，可以支撑起这个部分。ChatGPT告诉我，程序员作为人在解决复杂问题以及沟通方面，现在仍有 AI 不可替代的部分。我受了点拨，豁然开窍。

有没有案例支撑

如果有数据、图表或者真实用例，来支撑某一部分论点，文章也会更令人信服。借助生成式 AI 的实时搜索功能，效率会得到很大提升。比起在搜索引擎遍寻页面，生成式AI 的优势凸显。微软的 Copilot 和 Perplexity.ai 在这方面更胜 ChatGPT 一筹。尤其后者，可以搜索论文、视频，命中率也高。

起一个吸引眼球的标题

生成式 AI 擅长总结和抽取摘要，这也意味着它能从字面上比作者自己更“懂”一篇文章。为文章起一个心仪的标题，难度恐怕也只是小于写完这篇文章？仍然，作者可以从ChatGPT 提示的十个标题中获取灵感，组合，得到最优选。

3. 配图

就我而言，这是生成式 AI 在辅助写作中，最让我惊喜的方面。再也不用搜肠刮肚找一些勉强的配图，只要提示到位，ChatGPT 可以提供很多风格供选择：现实的、漫画的、黑白画、未来感、极简的。

我会把原文的一段话直接交给它，先让它去理解和解释这段话，并回答适合用怎样的风格和内容去渲染这幅可能的配图。然后就可以坦然地依计行事了。

比如我把上面这段话交给了 ChatGPT，得到的回答如下：

4. 润色

ChatGPT 可以显而易见发现文章在表述上的问题，把文字变得通顺，符合语言习惯，是它轻而易举可以做到的事情，甚至润色过后的文章显得无聊又 AI。但仍然要好过逻辑上不通又读不下去。毕竟这个世界上并不需要那么多矫情的东西。

生成式 AI 还可以判断文字的语气，调整“语调”，让文字读起来变得更友好，或者职业化，或者直白，或者更自信。在这方面Notion AI 做得最好。

最后

我想，用生成式 AI 辅助写作并没有问题，关键在于，作者作为创作主体的坚持，而不是被它时而无趣时而惊艳的表演所牵扯。它只是作为客体，在提供应有的帮助，不该越俎代庖。而作者应该像导演，在选择和放弃一些前来试戏、跃跃欲试的角色。作者才是那个负责谋篇布局，要表达的人。