今天小編分享的财經經驗：AI會替代寫作嗎？，歡迎閲讀。
讓内容為自己塑形
時不時，能看到這樣的説法：
AI 讓寫作失去價值，商業意義也被稀釋了；過去，自媒體人靠文字、觀點能撐起一片天地，現在 AI 一分鍾能生成成百上千個觀點，文字似乎變得廉價了。
還有人認為，既然工具可以輕松生成内容，何必再花時間深度思考、費力琢磨？反正 AI 也能完成類似的任務。
其實，每個人都能找到一套看似合理的解釋。這并不奇怪，因為人類天生追求自洽。一旦邏輯不自洽，會陷入内耗、迷茫或糾結的狀态。
有朋友問我怎麼看。我説，AI 完全替代不了寫作。
為什麼呢？
一，AI 能替我完成 " 寫 " 的動作，不能接替背後的價值；它可以生成文字、短文，甚至幫忙梳理結構、優化用詞，甚至提出一些看似深刻的觀點。但它無法替代獨立思考、生活經驗以及情感表達。
第二點，寫作是一種追求真理的過程，屬于内在探索。
當我坐下來寫作或整理内容時，我是在努力理解這個世界；這不僅僅是記錄，而是一場深入挖掘事物本質的旅程。
比如，我把一個模糊的想法交給 AI 整理，它可能會問：這個想法的核心是什麼？為什麼重要？對公司、業務或個人有什麼具體影響？
這些問題确實有用，但 AI 無法代替我思考。真正的思考是靈活的、動态的，充滿了流動創造。
什麼是流動創造。舉個例子：
你在設計一款產品時，最初可能只想做一個功能強大的工具。但随着思考的深入和市場調查的展開，想法會逐漸延展。
你的注意力會在 " 用户需要什麼？市場上有什麼競争？產品怎麼做？怎麼賺錢？" 等問題之間來回切換，就像水流一樣不斷流動。
每個新問題都會帶來新的視角，每條新信息都可能改變方向；這不是按固定計劃執行，而是在不斷變化中尋找機會。這種 " 尋找機會 " 的過程主要有三個方向：
一是自上而下，從大方向開始，逐步深入到具體細節；二是自下而上，從小細節入手，逐步理清整體思路；三，從中點出發，向兩邊推進。
最終你會發現，表面上做事是為了達成目标，但實際上，我們是在不斷嘗試新方法，尋找更合适的解決方案。
當然，不止于此。寫作是對感知力、取材的訓練，更是一種深度洞察的練習，這是第三點。
前幾天我去超市買東西，發現一個有趣的現象：結賬時，大家會選擇人少的隊伍，覺得這樣會更快；但實際情況卻常常相反：有時你選的 " 人少隊 " 反而更慢，而旁邊的 " 人多隊 " 卻走得很快。
這是為什麼呢？
我觀察了好幾次，發現其中的原因。看似人少的隊伍，可能前面有幾個老人，動作比較慢，買的東西也多，結賬時要一件件掃碼、裝袋，甚至用紙币支付，還得找零。
而看似人多的隊伍，每個人買的都很少，東西一放、一掃，幾秒鍾就搞定了（ 不排除概率事件 ）。
如果平時不留意細節，也不去思考背後原因，就算讓你寫一篇關于超市的調研，恐怕也很難寫出有意思的内容。
還有一個例子，和信息有關。前幾天，我在網上查資料時，看到一篇文章提到《2023 年中國職場效能》白皮書。
文章裏説，72% 的職場人每天工作超過 10 小時，但真正有效的工作時間只有 4.2 小時。換句話説，忙活一天，真正有產出的時間不到一半。
更有趣的是，文章還提到，63% 的加班者承認自己在上班時網購、發呆，做一些與工作無關的事。聽起來很真實，畢竟摸魚現象确實存在。
但我仔細一查，發現事情并不簡單。
這份所謂的 " 白皮書 " 根本不是權威機構發布的，而是某個自媒體自己編造的；文章含糊其辭，説什麼 " 根據某某統計 "，但具體是誰統計的、怎麼統計的，完全沒有交代。説白了，這就是假信息。
那為什麼我會搜到這樣的内容呢？
因為 AI 在整理信息時，會把不同來源的内容拼湊在一起，生成一份看似專業、流暢的報告；表面上看，數據詳實、邏輯清晰，但實際上毫無事實依據。
換句話説，我們正在見證一場謠言的誕生：一份根本不存在的 " 白皮書 "，就這樣被不斷傳播、引用，甚至被當成權威資料。
這一切，其實和 AI 的 " 幻覺 " 問題有關。我查到一組數據：
在 Vectara HHEM 的人工智能幻覺測試中，DeepSeek R1 的幻覺率達到 14.3%；
用 Google 的 FACTS 方法測試，GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 的幻覺率也有 4.37%；
即使是最先進的模型，比如 GPT-4o 和 Gemini-1.5-Pro，幻覺率依然有 3.09%。
換句話説，AI 雖然流暢、順滑，但它并不總是靠譜。它生成的内容讀起來特别像真的，很容易讓不熟悉 AI 或特定領網域的人信以為真。
來源：
于是，這些錯誤信息在自媒體平台上被大量傳播，越傳越廣，甚至被當作 " 真相 "。這説明，如果不提高洞察力和感知力，就很難分辨信息的真假。
寫到這裏，我又想科普一下。如果你經常關注環境新聞，可能聽過 " 微塑料 "（Microplastics）這個詞。微塑料是特别小的塑料顆粒，直徑不到 5 毫米。
提到塑料污染，我們通常想到大塊塑料，比如：塑料袋、吸管之類的東西。所以有人可能會疑惑：這麼小的微塑料，怎麼也會造成污染？
其實，微塑料通過食物鏈，最後進入我們的身體。
AI 生成的錯誤信息，像微塑料一樣。它們混在真實信息中，不容易被發現，傳播速度卻特别快，還會越積越多。我們平時看到的辟謠，往往針對明顯的大錯誤，而 AI 生成的小錯誤，看起來挺合理，反而讓人防不勝防。
很多網上的文章為了吸引眼球，既不核實信息來源，也不説明數據出處。這樣一來，一些看似無傷大雅的錯誤信息，很快就會廣泛傳播。
最後，就像吃下含有微塑料的食物一樣，人們不知不覺中被這些錯誤信息影響。
目前，對信息的管理，遠不如對環境的管理嚴格。如果自己沒有足夠的感知力和批判性思維，很容易在信息洪流中迷失方向。
第四點是：AI 寫不出在地性（Localization）壁壘。
前幾天看報道時，第一次接觸到 " 在地性 " 這個詞。它説的是：一個國際大品牌如果想在中國市場賣東西，得先了解中國人的喜好，調整產品設計，甚至改變説話方式。這種調整，就是 " 在地化 "。
寫報告也是一樣的道理。比如，老板讓你寫個報告，要求有新意，但不能太誇張，最好再加點比喻。這種模糊的要求，AI 能寫得好嗎？顯然很難。
還有一點，很關鍵：AI 寫不出有良心的選擇，也寫不出那些看似錯誤、實則深思熟慮的決定。
2024 年 6 月，胖東來發生一起擀面皮事件，好多人都知道。有顧客説，他們家餐飲部做擀面皮的地方，衞生不行，還拍了視頻。
胖東來查了查，發現真有問題，他們做了幾件事：
一，給投訴的顧客賠償 10 萬塊錢；二，給 6 月 9 号到 19 号買了擀面皮、香辣面的顧客退錢，并額外補償每人 1000 元
三，把工作人員給開除了，四，要求涉事商户停止營業，還解除了合同。
你看，胖東來為了尊重顧客，花了大價錢，直接損失近 800 萬。這對公司來説可不是小數目。你會這麼做嗎？
AI 可以提供大量數據和分析，但它無法理解責任與尊重之間的平衡，也無法代替一個人去表達這些價值觀。
所以，AI 能否替代人類寫作，其實能找到很多理由支持或反駁；但這并不是關鍵。真正重要的是，我們要搞清楚人和 AI 的關系，以及如何用好它。
我認為，人和 AI 的關系像狙擊手和他的觀察員。狙擊手負責精準打擊，觀察員提供關鍵信息和技術支持。兩者配合默契，才能完成任務。
我們可以把 AI 看作是一個模型加上一個龐大的知識庫。模型幫助我們思考問題，模仿人類的思維方式；知識庫則像一個巨大的倉庫，能快速找到我們需要的信息。
不過，即使 AI 再聰明，它仍然是個 " 新手 "。它對具體的工作場景、公司文化或實際情況還不熟悉，因此需要和人類合作，才能發揮最大價值。
簡單來説，如果你的能力是 60 分，學會操作 AI 可以幫你提升到 90 分；但如果你只有 30 分，還不懂怎麼用 AI，那 AI 也幫不了你多少。
再説説知識庫的作用。
過去，一個人智商高是非常稀缺的資源，在很多領網域都能脱穎而出。但現在，AI 的出現讓 " 聰明 " 變成了一種可以共享的公共資源。
這讓我想起電力剛出現的時候，它非常珍貴。後來，電力普及了，大家更關心如何利用電力，比如：制造吹風機、電腦、冰箱等產品。
現在也一樣，技術讓知識和智力變得更普通。幾十塊錢就能買到幾百萬 token。當智力不再稀有時，内容本身的重要性就降低了，更重要的是創造内容的人和媒介，因為媒介本身就是一種信息。
因此，明白這些之後，我們就要思考一個關鍵議題：如何一邊利用 AI 創造個人優勢，一邊學會用 AI 寫作？
三點心得，分享給你：一，對自己用工具有信心。
上學時，60 分是及格線。很多人覺得 59 分以下是失敗，甚至讨厭這樣的分數；但換個角度想，在 100 分裏，55 分已經成功了一半。如果你因為 55 分不夠好就放棄，就算後來得到了其他分數，也很難真正成功。
用 AI 或新工具也是同樣的道理。
很多人一開始覺得 " 我不行 "" 我不會用 "，然後就放棄了。其實，失敗和成功并不是對立的，而是一個連續體（continuum）上的兩個點。失敗的經驗同樣能帶來知識和能力。
自信的基礎是能力，能力的基礎是經驗，經驗的基礎是嘗試，而嘗試的基礎是一種感覺：那種 " 想去試試看 " 的内心衝動。這是自信最基本的原動力。
如果你有 " 想去嘗試 " 的感覺，卻不邁出第一步，那就不會有經驗，也無法發展出能力。經驗不一定總是成功的，失敗的經驗同樣寶貴。
所以，大膽擁抱 AI 輔助創作，不要害怕它難用，嘗試很重要。每一次嘗試，都會讓你離熟能生巧更近一步。
第二步，用第一性原理去思考
大多數人習慣用 " 歸納推理 " 來解決問題，也就是依賴前人的經驗指導行動。這種方法在環境穩定時很好用，既省事又高效。
但當新技術出現，特别像 AI 這樣帶來劇烈變革的技術時，光靠經驗就不夠了。我們要回到最基本的問題，重新思考事情的本質，才能找到最優解法。
我在寫作時，會把整個過程拆成一小塊一小塊的。除了 " 洞察 " 和 " 表達情感 " 這兩件事必須自己完成，其他很多工作都可以交給 AI 或工具來幫忙。
比如：腦子裏突然冒出一些零散的想法，我會馬上告訴 AI，讓它幫我記錄下來；然後，把内容復制到手機備忘錄或電腦上的筆記軟體裏，等有空時再慢慢整理。
這樣一來，既能随時記錄靈感，又不會因為忘記好點子而遺憾。
三、用内容為自己塑形
去年聖誕節，我在朋友圈發了一個問題：如果 AI 成了底層作業系統，未來 AI 生成能力增強 5 倍、10 倍，那我們最不需要和最需要的是什麼？
筆記俠創始人柯洲在評論區回復道：最需要智慧、情感、想象力和同理心；這句話讓我深思：在互聯網上，這些關鍵詞究竟該如何表現出來？
其實答案很簡單：通過内容。
我們每個人都是智力的容器，而你輸出的文章、視頻、音頻或其他形式的内容，實際上是内心世界的外化，它無時無刻不在展示你的興趣、專業能力和态度。
用 AI 搜索視頻、文章的人，可能記不住一個人的所有細節，但他們一定會記住，你傳遞的核心思想和風格。
或許，這是一個用内容為自己塑形的時代。
AI 可以完成很多基礎性的工作，但它無法替代你的專業、态度和思想。畢竟，它能成就你一生的秩序，也是在數字世界中脱穎而出的關鍵。
也許，AI 無法完全替代寫作，但它會替代不會用的人。
