写作不是信息的整合，也不只是把思考记录下来，写作本身就是一种思考。
当写作也严重依赖AI来完成，那我们就又丧失了一种思考能力。
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DeepSeek爆火已有一个月，
面对越来越强的
AI，人们在惊叹之余总会在想：AI会不会替代了我的工作？
作为一名码字民工，最近一段时间我常被问到的就是“DeepSeek写得文章咋样？”“你们这行有没有受到冲击？”，更有一些技术狂热推崇者直接断定：人类以写作为代表的精神创造活动将被全面取代。
这几年，AI确实在向人类写作领域大举进犯：
一些程式化、套路化非常严重的论文、总结报告、文案等就不用说了，很多早已充满了AI味；
AI重度参与生成的网文大量涌现，在普通读者眼里，足够以假乱真；
2023年底，清华大学教授沈阳以人机交互方式创作的《机忆之地》，
在江苏青年科普科幻作品大赛中获奖；
2024年初，获得日本文学大奖芥川奖的作品《东京都同情塔》，有5%的内容是由AI直接生成，引发了不小的争议；
前几天，财经作家吴晓波在一条视频中表示，他朋友发来的用DeepSeek模仿《激荡三十年》续写2018年的文章《2018：潮水褪去时》“非常吴晓波”，如果是他学生写的，可以给到80分甚至更高，但文章作者竟是AI；
……
AI在文字创作上如此神速的进步速度和惊艳表现，不仅碾碎了很多网友潜藏内心多年的“文学梦”，还让很多“以文为生”的内容从业者倍感担忧。
AI真能重度替代我们写作，继而摧毁人类的精神创作活动吗？
我觉得不会。
我们可以先从写作是什么开始。
有人说是一种记录，把自己的思考记下来。
但仔细想想，写作可能并不是思考的记录，写作本身就是思考，或者说它是具象化的思考。
经常写作的人可能都会有所体悟，模糊的思路对应的一定是模糊的文字。你脑海中的想法，一旦想落到纸面上，就会经过千锤百炼。
你本以为想的很清楚了，提笔写几句，就愈发觉得不对劲，就会再去想——写作会反过来整顿你的想法，直到抓住那个最精准的表达。
中国古人总结出写作需要从三个方面下功夫：义理、考据和辞章。
通俗来说分别对应着思想、选题；素材；结构、语言。
先来说思想、选题。
怎么去抓取到内心最想表达的那个点，或者怎么去找到一个好选题？
每个人有不同的方法，但很核心的就是发现并提出问题。
往往文章写得好的人，问得问题也很有意思。说明分析问题的能力，是以发问作为入口，有时问得好，写作角度也就有了。
怎样问出好问题？
我很喜欢经济学家张五常提出的三个方法。
一是问题要一针见血。
我记得有本书上写了“20世纪最伟大的哲学家”维特根斯坦小时候在家门口思考的一个问题：
如果撒谎对人有利，为何要讲真话？
这就是个一针见血的问题，因为他存在着极大的矛盾——当撒谎可能有利，说真话可能无利时，你还会说真话吗？
这会把人推入两难困境，被逼到死角去做深度思考。这种问题之下，很难产生白开水答案。
我们可以试着找到一个话题的矛盾点，将一个问题用几种形式去发问，务求达重点之所在。
二是问题要问得“浅”。
问得一针见血跟问得浅并不矛盾，问得浅就是问到最简。
当你把问题拆解到最小单元时，会发现切入点更小，也更容易入手，而且文章看起来更细致，不会类似假大空。
三是时刻判断问题的重要性。
写文章问问题过程中，也要思考：“假若这问题有了答案，会对整体文章有什么影响？”。
如果不能给整体太多贡献，或者这个问题已经被很多人全面且深刻地解答过了，就不必下很多功夫。
提出了问题，在寻找答案过程中，就是观点与素材进行持续的互动。
观点可以统帅素材，通过查资料或者实践得到的素材也能反过来修正、整顿你的观点，两者不断交互，最终得到一个比较满意的答案。
相比人，AI很难通过层层剖析、不断提问去触及问题的本质，它可能并不知晓什么样的问题是一针见血的，也不会随时评估问题在你谋篇布局中的重要程度。
更重要的是，它无法通过跟现实进行交互来验证或修正观点。
可能很多人已经感受到了，目前AI生成的内容普遍存在堆砌辞藻、大而化之、细节不足等问题。
据专业人士分析，这是因为AI在训练时是概率输出，通过对海量数据的学习，选取已有且最常用的叙述、描写、比喻来生成用户想要的答案，对于算法来说，使用频次最多的就是最稳妥的。
接下来说说考据，也就是素材。
很多人认为AI在写作中很大的作用就是帮忙查找、整理和提炼资料，在海量数据中披沙拣金只需几秒。
这当然能大大提升写作效率，但写作者仍需要对素材有相当的掌控和检视，不能完全把找素材的活儿完全“外包”给AI，自己只负责根据它提供的资料撰写。
为什么？
就是前面提到的，思想跟素材是持续互动的关系，丧失了对素材的检视和掌控，就可能让写作失去了很多突破的可能性。
举一个我写作中经历的例子。
去年美国总统大选期间，我们都知道，马斯克为特朗普疯狂站台，捐给特朗普和其他共和党人的资金达1.3亿多美元。我当时想的选题就是“马斯克为什么要跟特朗普绑得这么死？”。
说实话，这是个比较普通的角度，很多媒体也写过了，无非就是权力投机、商业利益的考量这些。
我想找到一个更新颖的角度，但苦想多次未果。后来散步过程中，我还在想这件事，我突然意识到，人是一切问题的答案，人的行为肯定受到他所笃信的某种信条的影响，如果不能深入到人的层面，可能找不到答案。
于是，我不再往原先的问题里钻去想为什么，而是单纯在思考这两个人：他们似乎都有着无限的活力，有极大的热情，不知疲倦，甚至近乎疯狂，都是“破坏者”。
他们为什么这么疯狂且有热情地去“破坏”？我想到了同样疯狂的尼采，马斯克就曾以尼采为师。但“懂王”似乎没提到尼采对他的影响。
因为“懂王”说他几乎不看书。
“懂王”看得为数不多的就是安·兰德的书，他太爱安·兰德的书了，在之前最激烈的选战中，他在粉丝环绕中高喊她的名字，自夸是她书里的英雄男主。
这时候又有一条曾经看过的资料疏忽闪过，有篇文章里写到马斯克自从横空出世后就被人看作是兰德书里的男主，他自己还挺认可。
当时不知道兰德是谁，选题点也不在这，觉得无关紧要，就没细究。
哎？安·兰德是谁？为什么他们都争做她书里的男主？
顺着这条线查资料，就发现安·兰德是美国精神的奠基人之一，提倡英雄主义，理性利己主义，以交易为最高美德，她笔下的人物善于打破规则，破坏桎梏。
乔布斯、艾伦·格林斯潘、里根、米塞斯、弗里德曼、彼得·蒂尔、特朗普、马斯克等企业家和自由主义政客都极其推崇她的思想。
后来我写了《
马斯克和特朗普灵魂中的女人
》这篇文章，是去年读者好评最多的文章之一。
所以，如果我不去翻看那些素材，只看AI给我准备好的，可能更有效率，但那些一闪而过、倏忽之间存在的新角度大概就抓不到了。
一个素材中的小细节直接改变了这篇文章的走向。
而且，AI查找素材的速度越快，效率越高，越凸显了稀缺素材的珍贵。那些实践得来的经验掌握在各细分行业的专业人士，或者有洞见的人手中，没有上传到网络，AI自然也抓取不到。
还有，目前AI都或多或少存在信息失真的问题，专业人士称之为“AI幻觉”，即AI模型生成的内容在逻辑上自洽但与现实不符，表现为虚构事实、人物、事件等，捏造历史事件细节或提供不存在的科学假说或理论。
之前ChatGPT就生成了6个不存在的案件，把一名美国律师忽悠惨了。
