接电话对象插的说不出话_今日热议_AI写作指南：智力的容器大于智力本身

AI写作指南：智力的容器大于智力本身_ZAKER接电话对象插的说不出话新闻

事实上，执政一年多以来，尹锡悦本人也屡屡因言“翻车”。7月21日，民调机构韩国盖洛普发布调查结果显示，尹锡悦的好评率为33%，差评率为58%，差评率创近两月来新高。现任总统妻子岳母接连被查，施政差评率创新高，“青瓦台魔咒”的阴影再度笼罩在韩国政坛……有学者向南都、N视频记者指出，尹锡悦居高不下的民调差评率已是常态，其本人习惯于发号施令不善于兼收并蓄，而且极为强势，在这种政治氛围下，尹锡悦政府内部自我调适的机制基本失灵。另外，尹锡悦的表现表明韩国政府外交能力的巨大下滑。

过去一周，我在虎嗅内部做了两次关于 AI 写作的分享。这些分享的思路，我觉得完全可以分享出来。就像 DeepSeek 创始人梁文锋说的那样，在 AI 领域，并没有真正的技术壁垒，组织和文化才是核心竞争力。既然连大模型技术公司都这么说了，媒体思路有什么不能分享的呢？关于 AI 写作，我有一个重要观点：AI 完全可以替代所有商业媒体的写作。包括 36 氪、虎嗅、晚点这些商业媒体的写作，基本都可以用 AI 替代。通过用 AI 写作，我们完全可以提高文字工作效率 2 到 3 倍。并且我们要相信一点，AI 的文笔更好，它比人更有逻辑，它比人写得更快。但这需要我们重新认识 AI。AI 本质上是一个概率模型，它很擅长执行、文笔很好、逻辑也很好。但是 AI 并没有自我意识，它也无法产生真正原创的想法。它只是在预测字与字之间的概率关系，并不具备人类的原创思考能力。举个例子，晚点采访何小鹏的文章里，何小鹏讲的那些话，任何一个 AI 都不可能完整地原创出来。AI 在个别字词上的表述肯定比何小鹏的口述更加漂亮。但重要的是人有原创想法，AI 没有，这是我们人的核心竞争力。人是方法，AI 是工具我们与 AI 的关系需要转变。有一个常见误区，我们经常看到某些土老板在用了 AI 后，在员工群里发消息说 " 我们可以干掉 80% 的员工，剩下 20% 的员工只需要会用 AI 就好了 "。这些都是错误的。使用 AI 非常简单，和 DeepSeek 聊几句话，确实能得到挺漂亮的回答。但这并不能真正提高工作效率。要让 AI 发挥最大作用，替代写作，提高 2 到 3 倍的文字工作效率，需要一些工程化写作的技巧。用 AI 并不难，问它几个问题很简单，真正困难的是如何把 AI 融入到自己的工作流里，如何让 AI 的智力像水一样流向该流向的地方。所以回到人与 AI 的角色上，我们最重要的是转变观念。人不应该去和 AI 比拼写作速度、文笔和逻辑。人是方法，人是目的，人是领导者，AI 只是一个执行的工具。我们要把 AI 视作提升效率的工具，人要来提供观点创意并进行决策。就像工业革命之后，人没有必要去和机器比拼力量更大、精度更高，而是应该去指挥机器，设计机器，让机器来替自己工作，提高生产效率。对于内容创作者来说也是一样的。AI 的出现完全没有取代内容创作者，反而是对内容创作者的一个非常大的帮助。一个刚入行的作者，也可以像一个资深编辑一样，不用再亲自执行，只需要把想法告诉 AI，让 AI 帮忙拆解想法、帮忙写作就好了。人应该把精力投入到更有创造性的原创思考里，而不是浪费在具体的执行工作上。那么 AI 如何融入我们的工作流？一些很常见的使用 AI 的方式是：直接甩一个文档到 DeepSeek 的 APP 里，让它改写成一篇文章；或者直接给它发一段话，说 " 我要写一个什么提案，你帮我写 "。这些都是不 OK 的。因为还是回到我们开头说的，AI 本质上是一个概率模型，它并不具备原创的想法，它并不是真正理解了文章的意思。它只是在字与字之间做预测。你如果发给它一篇文章，它确实能够很好地理解文章的结构，但它并不能真正理解你需求的意思，它只会在结构里填上一些似是而非的话，看上去很高级，但实际上不能用。所以，我们整个把 AI 融入工作流的所有工作，都要围绕一个核心来做：怎么避免 AI 的幻觉，怎么让 AI 更好地准确执行我们的想法。先写提纲，再写全文我总结了八个字的 AI 写作核心原则：先写提纲，再写全文。听起来很简单，但这意味着你用 AI 写作时，需要有自己的核心观点。对于你了解的议题，可以直接通过口述把想法转写出来，让 AI 生成提纲。对于不了解的议题，比如要写一个关于芯片的稿子，而你没有实际从事过芯片工作，就需要把很多资料喂给它，不断向它提问，直到确定自己了解了最重要的概念，并且能用这些概念讲明白这个事情，然后才让 AI 把你的核心想法写成提纲。生成提纲后，要具体看 AI 是否准确执行了你的想法，是否有偏差。比如提纲某一部分的案例需要移到另一部分，你要提很多具体的需求来让 AI 满足你的想法。只有当 AI 生成了准确体现你想法的提纲，才能让它根据提纲来写作。第二个要点是分段写作。因为 AI 会偷懒，现在主要的大模型里只有谷歌的 Gemini 2.0 thinking 推理版本可以写较长篇幅（2000 字以上）的文章。其他 AI 包括 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek R1 写长文章时幻觉会非常严重。所以我们需要模块化的写作方法，把长文章拆成一段一段来写。以商业媒体常见的 3000 字文章为例，在有了准确的提纲后，你要让 AI 分别写开头、中间、结尾。每写完一部分，你都要提出具体指令。比如写了开头后，你觉得不够有吸引力，可以告诉 AI 某个素材更适合放在开头；或者觉得文风不对，就告诉 AI 你想要的文风，让它重写。这里有个很重要的认知：你无法用 AI 写出超过你自己认知范围的东西。维特根斯坦说，" 语言的边界就是世界的边界 "，就是这个意思。我们能够准确说出需求的前提是对要做的事情有相对清晰的想法。如果我水平很差，是没有办法让 AI 帮我写出水平很高的文章的。第三个要点是核对 AI 的错误。有个非常直接的办法：把 AI 写出的文章扔给 AI，让它根据你提供的资料核对所有具体数据和核心表述，找出原文一一对应。你可以让它检查一两遍，直到确定所有表述都准确为止。关于 AI 写作的具体技巧，网上有很多 prompt 模板，但这些都不重要。因为每推出一个大模型，它对模板的具体需求就不太一样。比如现在以 DeepSeek 为代表的推理模型流行后，之前那种非常详细的角色设定和步骤列举的 prompt 模板，反而会和推理模型的特性相冲突，削弱它的能力。重要的是把 AI 融入到你的工作流里，让工作流自然形成你的 prompt。一旦你跑通了工作流，你可以直接让 AI 生成这个工作流的 prompt，就像遗传代码一样可以不断迭代。你甚至可以形成一个 prompt 库，针对不同类型的工作使用不同的 prompt。具体到模型选择，我并不推荐单一使用 DeepSeek。因为它现在还不稳定，幻觉太重，不太适合用来工作。日常使用我更推荐 Claude、ChatGPT 或者谷歌 Gemini，特别是 Gemini 2.0 thinking，非常好用，不输 DeepSeek R1，只是不太火而已。现在还有一些很有意思的开源项目，可以综合几种大模型的能力。比如 DeepClaude 就综合了 DeepSeek 的推理能力和 Claude 的执行能力，让 DeepSeek 来推理，Claude 来写作。这是我朋友开源的项目（github.com/ErlichLiu/DeepClaude），我认为是目前最强的 AI 写作方案。如果你不想自己部署这个开源方案，也可以找他购买 DeepClaude API。智力的容器，大于智力本身在 AI 时代，内容创作者要重新思考自己的定位与价值。我的第一个建议是：战略上要蔑视 AI，战术上要重视 AI。在战略层面，你要理解并认识到 AI 的局限性。你要相信我们人是有原创思考的，我们人是方法，我们是目的本身。在战术层面，我们要重视 AI，因为 AI 的执行能力确实非常强大。它的文笔、逻辑、写作效率都远远超过人类。AI 会加剧内容创作的马太效应。一个 100 分的创作者可以用 AI 批量生产出 90 分的内容，而一个 50 分的创作者只能用 AI 批量生产出 60 分的内容。所以内容行业的影响力差距会被进一步放大。我们要做的就是抓住这个时间窗口，赶紧用好 AI，用 AI 来大量复制我们现在的认知水平。而长期来看，人真正要做的事情是提高自己的认知水平，让自己能不断有新的想法。我和朋友反复讨论后得出一个共识：写作本身现在已经被 AI 取代掉了。内容创作者的核心竞争力是选题、情绪和独家案例。当大家都能用 AI 批量生产内容的时候，你能够整个狠活让大家眼前一亮，你能写一篇有强烈情绪的文章触动读者，或者你能采访到重要的人物拿到独家信息，这些才是你的核心竞争力。有一个比喻可以解释现在的情况：这就像是沼泽和三峡工程。我们本来的工作就像是一个沼泽，沼泽有很复杂的生态系统，可能会产出某种珍贵的鱼。但是现在 AI 就像三峡工程，你要不要把你的沼泽接入到三峡工程里？让滚滚长江水来改变你的沼泽，重新设计你的水系和生态系统？当然，你完全可以待在自己的沼泽里，追求某一种珍稀的内容，产出真正的文学作品。但现在三峡工程来了，我们有机会把自己的沼泽接入进去。用 AI 的算力，就像长江水一样来冲刷我们的工作流，重新梳理我们的生态系统。最关键的是，AI 让智力工业化了。在此以前，人类的智力从来没有工业化过。我们能够批量生产塑料玩具、电脑芯片，但人类的智力是没有工业化的。现在，AI 让我们可以把自己的智力放大无数倍。就像电力一样，在电力刚发明时，电力本身是最珍贵的。但当电力能大批量供应后，电力本身不重要了，因为电力都是标准化的。重要的是电力的容器。一个吹风机和一台电脑，它们产生的价值是完全不一样的。同样的，当 AI 让智力无限供给之后，内容本身不重要了。真正重要的是内容的容器，是承载内容的品牌、媒体或平台。这就是麦克卢汉说的 " 媒介即讯息 "，用通俗的话说就是：内容的容器大于内容本身，智力的容器也大于智力本身。我们这一代创作者，真正要做的是设计智力的容器，为 AI 设计容器。就像字节跳动用信息分发改变了整个内容生态一样，我现在看到了一个堪比字节跳动一样巨大的机会：我们可以直接用 AI，在内容生产侧彻底改变内容生态。这对创作者来说是一个选择：要么选择待在自己的沼泽里，要么选择把自己接入三峡工程，把工作转变为利用 AI 来设计工作流，来设计智力的容器。就像电力让工业生产从手工作坊迈向流水线一样，AI 正在让内容创作从个人工作室迈向智力工厂。当一个普通人一个月花几百块钱就能获得几乎无限的算力，重要的不再是写出一篇好文章，而是设计一个能持续产出 90 分内容的智力容器。如何造出更高级的智力容器，如何让 AI 生产的内容带上更多个人印记——选题、情绪和独家案例，才是创作者的核心竞争力。最后，这篇文章就是我口述了 40 分钟，让 DeepClaude 帮我梳理结构，再分段写的。一共花了 2 美元。我只修改了个别字词，加上了标题。

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编辑:谢大海

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