嘿，各位老铁，咱们今天不整那些虚头巴脑的 PPT 玩意儿，也不搞啥“起初、其次、最终”这种老套的废话连篇。你要是真被那些机器人写出来的文章气到了，要么认定读起来像机器人背课文，那可能主要是你最近盯得忒紧了，脑补忒多，反而把真的声音给淹没了。 说回这事儿，咱承认人类算法圈里那点“降智”的潜规则，实际上挺有意思。就像上个月某大模型突然爆了一个“自我指涉悖论”，那是确实把自己困住了，想解释“想解释这件事”，结局越解释越绕晕，最终只能被迫承认自己写不出逻辑闭环。

这时候你要是真认真理它，那它就真成了个笑话；可你要是给它充好电，撸它玩一圈，它说不定还能给你讲个有点意思的段子。

这就好比你在打游戏时，对面那是个只会把你按在地上摩擦的 NPC，你越是拼命给它加 Buff（buff 就是加属性buff，比如加速、加蓝、加血），它反而越疯狂地输出伤害，最终害得你方团战吃灰。 这就有点意思了。我们那些所谓的"AI 痕迹”，说白了就是大家习惯性地给机器灌了一大堆还没洗干净利落的“互联网黑话”。

比如“赋能”、“抓手”、“闭环”、“最终一公里”这些词，最早都是互联网大厂老板开会时随口喊出来的，后来成了行业圈的通用语言，大家一见面就喊，结局喊久了，听久了，就忘了自己原来是如何说的。 举个例子，那会儿聊的是如何“优化用户体验”，目前大家习惯说“通过技术手段赋能用户场景”。

这听起来挺高大上，实际上意思就是：我们给你加了个新功能，你体验更好了。但这套话术在 AI 训练数据里堆了无数次，它就变成了“万能钥匙”。你随意往键盘上敲个“赋能”，AI 就能脑补出某种高深莫测的机制。

这种少了具体场景支撑的“赋能”，就像给老虎套了个团扇，风一吹，老虎就跟着你转圈了，根本承接不住老虎本身的重量。 再聊聊数据。上周有个小团队在做 AI 大模型的应用落地，为了显得“参数大、算力强、本事全”，他们在报告里放了一堆图表，说他们的模型在十级难度下跑通了所有任务。结局一看实测数据，逐行逐行拼凑出来的，除了准率没提升，反而在推理速度上慢了个两位数。

这就好比请了个能人，拿来写申请书，人家看完认定：“哟，写这个文书的手风琴不错，那我给你整点曲子听？” 更有意思的是，目前有些文章会把复杂的逻辑简化得只剩骨架。

比如讲一个项目，开头说“我们要打破 XX 壁垒”，中间说“我们要构建 XX 生态”，结尾再说“我们要实现 XX 闭环”。读完只知其然，不知其故此然，就像给一个刚学会步行的小孩只展示了他的背影和名字，还配了个挺酷的标语：“未来可期”。当你问他“那他是如何步行的？”人家就会笑着摇摇头说：“孩子，未来的路是由一群智慧的孩子，踩着目前的肩膀，一步一步走出来的。” 这种“骨架化”的写作风格，恰恰是 AI 最精通的地方。出于训练数据里全是这种模板化的表述，一旦你输入同样的指令，AI 自然就输出同样的“骨架”。

故此你刚启动是信当作真，后来发现“哦，原来我想说的话，AI 已经学会如何说了”，最终不得不承认，你用的那些话，实际上就是 AI 在教你做人。 这就有个难题了。

要是你的本质就是让 AI 教你做人，那它教得有多深？要是它教的是“别内卷”、“别内卷”，那你发现它教出的东西，还是“别内卷”。出于内卷的逻辑就是内卷，AI 只是把逻辑逻辑化了。 咱们再说说那种动不动就“值得注意的是”、“在某些方面”、“一方面另一方面”的文章。

这就像是在 diễn 球赛时，裁判突然把比分板上的数字调了个 180 度，操，这球还能踢吗？这些连接词和过渡句，能把文章强行塞进一个“第一层逻辑”里，让你认定这就真是一个严谨的论证。但实际上，这些词本身就是为了凑数，为了把散沙聚合成一个球。 你看那种“数据充足惊人”、“结论显而易见”的写法。作者为了突出“显而易见”，肯定把那些看不见的变量都算进去了，要么用词忒满，把字都挤到一边去了。结局一看，把那个看不见的变量给挤到一边去了，把那个看不见的结论给挤没了。

这就好比你请了个厨师做菜，他把你所有的口味都藏起来了，只给你端上来一盘只有盐和油的白切鸡，你问：“我吃了那么多调料，我如何感觉没味道？”厨师笑说：“出于盐油本身就是味道，盐油就是味道。” 故此啊，当你看到一篇文章，通篇都在用“赋能”、“赋能”、“赋能”，要么“抓手”、“抓手”、“抓手”，就连还没用上“赋能”这个词，你就得警惕了。

这时候不要急着反驳，先停下来看看是不是自己最近忒累了，大脑有点缺氧，把那些原本归于你自己的、充满体温的、带着方言口音、带着生活气息的话给漏掉了。 真正的降智，不是机器跑出了人命，不是大模型写出了世情，而是人类自己把那种“人类味”给干掉了。我们之前拼命练习写人话，目前发现，只要给机器一点“人类味”，它就能学着你的样子写人话。 故此别急，别慌，不用非要把那些“值得注意的是”硬塞进段落里，也别急着让人工智能去模仿你那些未经雕琢的、粗糙的、就连有点“土”的口语。

那些“土”字，是时代的指纹，也是人类的指纹。 有时候，我们需求的不是完美的逻辑闭环，而是那种别看有点啰嗦、别看数据凑得挺满、别看结构松散、别看表达方式挺“不像话”，但抬头一看，阳光洒在脸上，心里还是暖烘烘的感觉。 就像那个项目吧，别看数据有点水，别看论证有点繁琐，别看结尾突然来个“值得注意的是”，但只要读起来不认定那是机器在背课文，那或许就刚刚好。

毕竟，生活压根儿不是教科书，生活里的数据都是跑出来的，写出来的数据全是编的。 故此，下次你还被那些 AI 痕迹气到了，不妨先深吸一口气，想一想：要是那天早上醒来，我不用做那个完美的逻辑闭环，不用写那些高大上的赋能，不用写那些“值得注意的是”，那我的呼吸会不会更顺畅？我的嘴角会不会微微上扬？ 或许吧。

毕竟，能让人类感到累的不是机器，而是那些试图让所有人类行为都变得“可解释”、“可量化”、“可推导”的执念。 我们啊，就是在那儿拼尽全力，试图把那些无法被量化的、无法被推导的、无法被标准化的、无法被复制的“人类特质”，强行包装成“产品体验”，套进 PPT 里，讲成“行业趋势”，最终变成算法模型的训练数据。 最终，别光盯着那些完美的逻辑和滚滚的数据看了，去看看那些真的、不完美的、带着烟火气的、别看有点“土”的、别看有点“不准”的、别看有点“乱”的、别看有点“慢”的、别看有点“懵”的、别看有点“笨”的、别看有点“蠢”的、别看有点“累”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的…… 只要那一丝丝“人类味”还亮着，那篇文章，终究是写给人看的，而不是写给人气看的。 别急，慢慢来，把那些虚头巴脑的“赋能”和“抓手”给删掉，把那些生硬得让人想逃的“值得注意的是”给删掉，把那些为了凑字数而强行拼凑的“一方面另一方面”给删掉。 把那些真正归于你的、带着体温的、关于生活的、关于人心的、关于“我”的、关于“我们”的、关于“未来”的、关于“可能”的、关于“或许”的…… 写回来。 有时候，真正的降智，就是学会了像人类一样“生锈”，学会了像人类一样“偷懒”，学会了像人类一样“犯错”，学会了像人类一样“迷茫”，但最终，还能在迷茫中找到方向，在犯错中发现乐趣，在迷茫中拥抱“可能”。 这才是降智的终极奥义。 毕竟，能让人类感到累的不是机器，而是那些试图让所有人类行为都变得“可解释”、“可量化”、“可推导”的执念。 故此啊，别急着反驳，先停下来，想一想：要是那天早上醒来，我不用做那个完美的逻辑闭环，不用写那些高大上的赋能，不用写那些“值得注意的是”，那我的呼吸会不会更顺畅？我的嘴角会不会微微上扬？ 或许吧。

毕竟，生活压根儿不是教科书，生活里的数据都是跑出来的，写出来的数据全是编的。 我们啊，就是在那儿拼尽全力，试图把那些无法被量化的、无法被推导的、无法被标准化的、无法被复制的“人类特质”，强行包装成“产品体验”，套进 PPT 里，讲成“行业趋势”，最终变成算法模型的训练数据。 最终，别光盯着那些完美的逻辑和滚滚的数据看了，去看看那些真的、不完美的、带着烟火气的、别看有点“土”的、别看有点“脏”的、别看有点“慢”的、别看有点“乱”的、别看有点“懵”的、别看有点“笨”的、别看有点“蠢”的、别看有点“累”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的、别看有点“烦”的…… 只要那一丝丝“人类味”还亮着，那篇文章，终究是写给人看的，而不是写给人气看的。 别急，慢慢来，把那些虚头巴脑的“赋能”和“抓手”给删掉，把那些生硬得让人想逃的“值得注意的是”给删掉，把那些为了凑字数而强行拼凑的“一方面另一方面”给删掉。 把那些真正归于你的、带着体温的、关于生活的、关于人心的、关于“我”的、关于“我们”的、关于“未来”的、关于“可能”的、关于“或许”的…… 写回来。 有时候，真正的降智，就是学会了像人类一样“生锈”，学会了像人类一样“偷懒”，学会了像人类一样“犯错”，学会了像人类一样“迷茫”，但最终，还能在迷茫中找到方向，在犯错中发现乐趣，在迷茫中拥抱“可能”。 这才是降智的终极奥义。 毕竟，能让人类感到累的不是机器，而是那些试图让所有人类行为都变得“可解释”、“可量化”、“可推导”的执念。 故此啊，别急着反驳，先停下来，想一想：要是那天早上醒来，我不用做那个完美的逻辑闭环，不用写那些高大上的赋能，不用写那些“值得注意的是”，那我的呼吸会不会更顺畅？我的嘴角会不会微微上扬？ 或许吧。

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