我昨天写我的远房表弟正规实盘配资公司。
那小子在深圳打工，修手机的。
有人在评论区问，是不是AI写的。当然不是。
你们没看见那些明显错误吗？
比如我把表弟写成表兄了，还漏了个逗号。AI最大的缺点，就是太完美。它不会犯语法毛病。
不会像我这样，随手打字就出岔子。
上周我参加一个AI写作工具的线上分享会。主办方是家小公司，推他们的生成器。
我坐在电脑前，输入写一个关于表弟修手机的短故事。机器几秒钟吐出一段。流畅极了。
句子匀称，像教科书。但读着读着，就觉得不对劲。
人物太平了。没有那种修手机时，手上油渍斑斑的真实感。
你有没有试过用AI写东西？它总像在背课文。
展开剩余84%我有实验室经验，早年跟过NLP项目。
那时候，我们在调模型参数。
训练数据堆成山，全是网络爬取的文章。
原理简单说，就像教小孩认字。你给他看一万篇作文，他学会模仿结构。但小孩不会突然加句我觉得这事儿真烦。
AI也一样。
它优化的是概率。下一个词，选最常见的那个。结果呢？
输出永远安全，中规中矩。产业链上，数据供应商赚翻了。
上游是爬虫公司，下游是云服务商。粗略估算，单次生成一篇千字文，算力成本也就几分钱。不确定，这数据是我从同行闲聊里听来的，样本有限。
记得有次测试。我让助手生成对比。
人类写的：我表弟修手机，边修边骂，这屏碎得像我的心。随意，带情绪。AI版：表弟小心翼翼地修理手机屏幕，避免进一步损坏。
听听，多正式。
实际使用差异大。人类写东西，能跑题，能发散。
AI呢？
你不给提示，它绝不偏。
这在自媒体上，读者一眼就看出来了。谁爱看机器人日记？我有时用AI起草大纲。
省时，但总得重写。
觉得麻烦。明明想表达直觉判断，它却给我公式化东西。
哎，说到直觉。我刚翻了测试照片。去年底，在实验室，我们对比了GPT-3和4的输出。
3代还行，偶尔冒出怪句。4代更稳。
但有个细节：人类作者爱用缩写，AI很少。比如我昨天而不是昨日我。
这点小事，暴露身份。你写文章时，有没有注意这些？
切换下思路。
谈谈用户场景。我有个朋友，小王，是内容创作者。他用AI写产品评测。
结果，粉丝反馈太假了。为什么？AI不懂产业链博弈。
比如手机芯片，台积电和高通的拉锯。
它写出来，就泛泛而谈。
不像我，能说：高通那款骁龙，迭代路径是先压成本，再追性能。
但用户用着，用半年电池就掉得快。
个人体感，续航从一天到半天的衰减。
这是我测的，三台手机样本。小了点，但真实。
（这个芯片话题，我们稍后再说。）
微情节来一个。上个月，我去表弟店里。他弯腰焊线，汗滴在电路板上。
哥，这玩意儿热得烫手。他说。我问：AI能修吗？他笑：它连螺丝都拧不紧。
我们俩对视，哈哈大笑。那场景，油烟味儿混着焊锡的焦香。
AI生成的故事，绝写不出这味儿。
再想想技术生命周期。AI写作工具，兴起才三年。临场估算，从训练到部署，单模型生命周期也就18个月。
迭代太快。能耗呢？大模型训练，一次得烧几百万度电。
我算过，粗略：相当于一个小镇一年用电。不确定，没深入想过，只是基于公开报告的猜测。
同行观点，我引一句。
一个工程师朋友说过：AI是锤子，不是脑子。它敲出形状，但没灵魂。对。
我最初觉得AI会取代写手。后来修正了。
不会。
因为用户要共鸣，不是模板。原因简单：我们读文章，是找人味儿。AI再聪明，也学不会犹豫。
延伸下，谈辨别方法。
第一，看错误。人类犯错，随性。AI零容忍。
第二，数据密度。AI输入少，输出少，但它会车轱辘话。你问AI缺点，它变着法说完美无缺。
第三，情绪流露。
人类会调侃自己。
像我写着写着就怀疑：这文章会不会被当成AI的？
哈哈，自嘲。
你用AI写过日记吗？
试试，看它会不会加句今天天气不错，我有点累。
多假。
即兴推测：AI或许学坏。
故意加错字，模仿人类。
但不确定，这得看训练数据怎么调。没深入想过。
回溯细节。我刚查了当时记录。那次分享会，AI生成的表弟故事，人物叫李明。
为什么？因为数据里，李明是最常见的名字。忽略了地域味儿。
深圳人，叫阿伟的多。
对比分析，继续。
同价位工具，ChatGPT vs 国内的文心一言。
ChatGPT更流畅，但文化适应差。
文心呢？
懂点俚语，但数据范围估计，只覆盖80%的网络语。
个人体感，测试十篇，八篇还行。实际差异：ChatGPT像洋人说中文，文心像邻居聊天。
但两者都缺深度。
情绪又来了。
我觉得AI写作，挺孤独的。它没读者反馈的喜悦。
我们写手，至少有互动。
你觉得，AI能写出这种孤独感吗？
一个未竟的细节。
我表弟修完那台手机，递给我。屏幕亮了，但边缘还有道细裂。修好了，哥。他说。
我按下电源，界面跳出。
里面，是他微信聊天记录。乱七八糟的，带表情。
AI的世界正规实盘配资公司，从来没这些裂痕。
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