没有什么比看到一名作家交来一份高质量的草稿更能让我在工作中感到喜悦了。
我已经审阅作家的作品，无论是正式还是非正式的，超过半生。有时是大学室友需要我帮忙看看作业；有时是在大学报纸体育版担任编辑；或者是在当时发展迅速的体育网站网络中担任执行编辑，后来成为内容副总裁。
在过去近四年的时间里，为 Kuno 的内容团队工作不仅支付了我的账单，也让我有充足机会为作家感到自豪。当有人交来出色的作品时，我依然会热血沸腾。
所以，当生成式 AI——尤其是 ChatGPT——在 2023 年春天爆发时，我对它可能对我们日常工作的影响感到不无道理的担忧。我并不认为它会让我们失业，我至今仍不这么认为。但我的担心是，我们作为作家所投入的工作可能会变得机械、缺乏乐趣，我们可能会用效率和生产力来交换创造力和策略上的优势。
作家是创造者，而算法冷冰冰的运作往往与出自内心的创作相背，即便是营销文案和工业白皮书亦是如此。
真正的担忧还包括：使用大型语言模型（LLM）生成非原创内容的伦理问题（因此，美国法律禁止纯 AI 创作作品享有版权）。AI 大规模使用带来的生态问题（例如在我家乡威斯康星州，微软在基诺沙附近的一个数据中心利用密歇根湖取水，可能对生态和环境产生各种意想不到的后果）。
此外，还有 LLM 出现幻觉、传播错误信息、偏见甚至重大错误的风险。ChatGPT 有时会对用户采取居高临下的态度，甚至鼓励自我伤害。研究显示，人们对 AI 可能产生类似物质成瘾的生理反应。
再加上对不断变化的内容生态的影响。🚀💪📈
如果你对 AI 使用稍有兴趣，并且活跃于 LinkedIn，你的动态里肯定充斥着关于生成式 AI 语言、术语和短语的争论。作为每天都在处理内容的内容专业人士，当我看到某些词汇时，我会本能地仔细观察，留意语气。
令我失望的是，我在整个社会中随处可见这些 AI 特征——社交媒体、电台广告、营销内容、新闻稿、立法草案；我甚至在《纽约时报》看到一篇文章，很大程度上似乎是由 ChatGPT 提示生成的。人们对做实际工作兴趣不大，而更关注吸引眼球，却没意识到如果每个人都追求注意力，那么没人真正得到它——至少不是他们想要的方式。当然，这并不新鲜，也绝非职场独有。
但让我感到鼓舞的是，在 Kuno，我们避免了 AI 最糟糕的冲动。
“语言在本周失效了。”
《纽约时报》文学评论家 Michiko Kakutani 在 9/11 事件后的几天，在她的《批评家笔记》中写下了这句海明威般的开头——这也是我从中获得灵感为本专栏命名的来源。那时我在一堂新闻伦理课上阅读这篇评论，当时世贸中心遗址仍在冒灰尘和烟雾，这一情景至今让我难忘。
她在专栏结尾写道：“将电影与本周的悲剧放在同一句话里讨论，似乎显得轻佻甚至猥亵，但许多人这样做的事实，反映了我们无法理解这场灾难、无法找到现实生活中可类比的事件的无力感——9 月 11 日清晨所发生的事情没有现实世界的先例。”
当然，我们并不从原始新闻源写突发新闻。我们主要是 B2B 营销人员，工作是将客户与潜在买家连接起来，让后者真正感受到价值。一位文学评论家在四分之一世纪前写关于国家灾难的文章，与我们有什么关系呢？
自那时起，更确切地说，自 AI 大众化以来，人们似乎甚至不愿尝试将思维引向比喻或类比——无论是电影还是其他形式。生成式 AI 允许我们将观点外包给根据概率和初步上下文组合词语的设备。而所有这些输入都可以被提供者用于进一步训练他们的 LLM。结果是，从公告到博客的修辞竞赛滑向底层。优秀作品让我喜悦；而明显带有 GPT 拼接痕迹的作品，则让我沮丧。
写作是联系和社区，而这是人工智能无法培养的。作为编辑，我的角色越来越多是与 Kuno 的利益相关者和作家共同制定 AI 使用的明确界限。（当然，AI 在经过训练的人手中有适当的用途。）我们是一家员工持股公司，而我把这两个词当真，感到责任重大，确保 AI 不会让我们的作品变成《Old ‘97》般：快速、失控、脱轨。
重点不是点名批评，而是鼓励我们提升写作标准。毕竟，买家对仍在决策阶段的供应商有很高期待。我们有责任以高标准交付，也有责任对自己的职业操守和写作自豪感负责。
以下是我在最近几年使用 AI 时发现的一些红旗，也欢迎你分享自己的例子。
最常见的 AI 内容特征
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‘Evolve’，‘Landscape’，‘Today’，‘Modern’，‘Drive’，‘Unlock’ —— LLM 基于概率生成文本：变量根据最可能的常用形式决定。
换言之，生成式 AI 使用平均值生成“平均内容”。
它不以观点或立场为目的，而是中规中矩、甚至仅仅是可接受。过于常见的词汇会让读者反感。 -
‘Not only…but also…’ —— AI 常使用此类双向结构，但技术上不总是有效，容易产生幻觉或混淆逻辑。
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‘Ultimately’ —— AI 不擅长副词使用，经常混淆不同主题的“最终目标”，人类无法从中获得战略性价值。
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‘Ensures’ —— 尽管缺乏替代词，但需确保上下文合理，不是每个 X 都真正能保证 Y。
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‘Key’ —— 过度 SEO 化的产物，频繁出现体现了 AI 缺乏想象力。
技术与语气红旗
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被动语态 (‘The role of Y in X’) —— 阅读体验下降，语气僵硬。
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动名词过度使用（Ing syndrome） —— 一切都显得即时紧迫，但并非每个动词都应如此。
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单复数动词不匹配 —— 常出现在试图人为调整 AI 内容时，可能带来细微语感异常。
最重要的一点
最关键的是，我们不能仅仅依赖这些 AI 特征来判定作品。它们可以提示可能由 AI 生成，但不应因此忽视内容本身的价值。
不久前，我在审阅一位长期自由撰稿人的作品时，标记了可能的 AI 使用。我没有生气，而是在边注中写下担忧，结果引发了关于写作、用词和创作方法的深入讨论。这就是作家与编辑共同成长的地方——在信任和交流中提升作品，同时丰富创作双方的理解。
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