Substack 长文：几乎不该让 AI 代写实质性文字，润色可以

Hacker News 上一篇 Substack 文章的标题直接给出立场：几乎永远不要用 AI 写作。作者所指的「写作」，是那件真正把字敲上页面的事，对象包括博客、研究报告、备忘录、认真写的邮件、小说，以及任何用来传达想法、论证或分析的文字。

立场与例外

作者强调这一条即使在给了很详细的要点、口述的想法或其他上下文，甚至事后逐句修改的情况下依然成立。他也声明自己不反对 AI：转写音频、分析数据、检索信息、头脑风暴、对草稿给反馈都合适；用 AI 做行编辑、文字编辑，或把某段改得更清楚更紧凑也可以，前提是每一处修改都由人有意识地接受或拒绝。他反对的只是让 AI 生成文本。

作者承认 AI 写作有优势：省力、快得多，所以缺点必须足够大才成立。他认为缺点确实足够大，理由有三点。

三点理由

一、写作过程就是思考过程。 文中引用了 Paul Graham 的话：写作往往会让你发现自己并没有想象中那么懂，一篇文章里有一半的想法是写的时候才冒出来的。Clara Collier 在 Patrick McKenzie 的播客里说，把大纲交给大模型，它不会停下来考虑大纲本身是不是有问题。作者据此认为，用 AI 写作让人更容易绕开必要的思考。

二、AI 的文字含糊，且错得不易察觉。 写作时的许多措辞小决定，累积起来决定了文本的清晰与正确。作者让 Claude Fable 5 写“一段介绍 AI 芯片走私问题的短文”，把输出贴在文中当作样本，用来说明这一点。

三、不标注的 AI 写作既失礼，又有误导性。

适用范围

作者说明，他只是在谈现有和近期可预期的模型。将来也许会出现足够好的模型，值得把写作交给它，但那时把整个研究或写作流程端到端地交给它可能更合理，因为它不仅要写，还要承担大部分甚至全部思考。

接下来看什么

这是一篇个人观点文章，没有实验数据。真正可检验的是它划出的那条线——“每一处编辑都由人接受或拒绝”——在编辑部和写作团队的日常里能否守得住。