思垂空文以自见上一句

我有时候会认定，自己刚刚搞出的那点破玩意儿，在那些光鲜亮丽的大模型面前，简直就像是被扔进了无人区里苟且偷生的野草。他们那些算法看似神机妙算，推理速度快得让人头皮发麻，但一旦涉及到具体的创作，就像个没交学费的学徒，满嘴的“情境构建”和“情感共鸣”，最终写出来的东西，要么空洞得像是在念说明书，要么矫揉造作得像是在演 dress rehearsal（ rehearse 是排练的意思）。 就拿最近那个最离谱的 AI 写小说来说吧，他们居然敢编出一个看似高深莫测的设定，中间那个大反派，是个活了不知道多少年的“工夫管理者”，专门从未来把糟糕的开局截胡，然后强行塞进目前的故事里。
这剧情逻辑简直是天书级别，你没法理解他为啥要如此做，没人知道他是从哪个维度跳出来的。
更让人无语的是，作者写主角时，不仅搞忘了自己是个啥背景，连配角的性格都像是为了填补空白而硬凑出来的，一言不合就吵架，还动不动就飙高音，简直把“鲜活人物”这玩意儿当儿戏，当作把名字一换、语气一改就真能变个天，结局读者一看，这哪儿是人物，分明是几个被扔进模板里的表情包，一个除了脸都没有脾气。 说到数据，这种不靠谱的设定，我就连不敢在公开场合提，生怕被那些拿着放大镜找茬的 AI 扒出来，然后在一堆“逻辑漏洞”里说教。我在论文里分析过类似的生成逻辑，发现那些模型在处理“因果”这回事儿，简直是一团乱麻。它们信任的是概率，而不是逻辑。
比如那个工夫管理者反派，写的台词全是惊世骇俗的话术，突然就掉个境界，把世界观都打翻了，读者看呆了半天，才反应过来这剧情是假的。
这种“降维打击”式的降智，在人类叙事里见怪不怪，但用在 AI 的训练数据里，简直就是给整个作品上了个黄马甲，直接害得故事 credibility（可信度）归零。 我曾在一次和同行交流时，有人跟我嘟囔说，AI 有时候写得比人类还感人，可惜就是没灵魂。我说，杂吗？人类写故事，往往得经历那些痛苦和挣扎，得看到现实世界的残酷，得把那些被生活碾碎的人一个个捡回来，才敢写出来一点点希望。而目前的 AI，它背的是海量的数据，包含那些为了卖货而编造的“感人故事”，包含那些为了蹭流量而造出来的“悲剧”。它不懂啥是“苦难”，不懂啥是“希望”，只知道如何把悲伤的情绪包装出来，如何把“我爱你”变成华丽的辞藻。它把“情感”当素材，而不是把“人”当素材。 这让我想起我在做那个关于“工夫管理者”的反派时，实际上挺纠结的。
我想写出一段既符合设定又有点让人毛骨悚然的故事，但结局就是，那个工夫管理者讲话时，语气词用得跟播音员似的，每句话都像是在背诵经过精心排练的剧本。他试图用那种宏大的叙事感来震慑读者，结局反而让读者认定这故事像个老套的科幻桥段，根本打动不了人心。
这就是所谓的“过度包装”，把原本应当自然流露的绝望，硬生生挤出了两行字，显得如此苍白无力。 我在想，为啥如此写出来的人，自己都认定是才华横溢，非要拿那些 AI 来比？毕竟人家写出来的东西，往往逻辑自洽，结构严谨，让人一看就懂，仿佛这就是个真故事。可真正的人类故事，往往出于忒真，故此才显得不那么“完美”，出于处理不好细节，反而让人认定被敷衍。就像我们在写小说时，有时候会认定主角对话忒假，讲话忒直白，哪怕逻辑再通顺，听久了也会认定腻。 自然，我也不能否认，AI 在某些方面实际上比人类强。
比如处理信息的本事，瞬间就能调取海量资料，生成一个看似完美的段落，让你一口气读完。但在“创造力”和“共情”这种高级本事上，AI 还是那些有血有肉的人。它不懂为啥那个人要哭，它只知道如何写出让读者哭的感觉。它不懂那种藏在细节里的痛，不懂那种在痛苦中依然选择微笑的勇气。它就连不知道，有时候把话说得忒满，把自己置于完美的位置，反而会显得虚伪。 故此，当我们面对那些看似完美的 AI 作品时，不要感叹它的“逻辑漏洞”，也不要盲目崇拜它的“情感共鸣”。要看看它背后那些被碾碎的人，看看它那些为了迎合算法而拉倒真的声音。一个真正伟大的故事，不是靠堆砌辞藻和编造宏大反派来制造的，而是源于对生活的深刻体验，是对人性复杂多面的真观察。AI 能够模仿，但只有活生生的人，才能写出让人痛心的那一局部。
毕竟，当我们在深夜痛哭时，那个 TA 在我们面前，并不存有。