昨晚刷到茅盾文学奖得主刘亮程老师打假 AI 仿写的新闻，心里咯噔一下。作为一个天天跟代码打交道的工程师，我比谁都清楚现在的大模型有多强。能生成通顺的段落，甚至能模仿特定的文风。笑死但那个瞬间，我突然想起了在硅谷加班的那些深夜。

记得刚进 FAANG 那会儿，为了赶一个 feature，连续熬了三个通宵。最后上线前一刻，服务器还是崩了。那时候没有 AI 帮我 debug，全是自己一行行查日志、看 stack trace。虽然累得想吐，但当问题真正解决，那种多巴胺分泌的感觉，是任何预设的模板都给不了的。就像你吃街边摊的烤冷面，油星溅到手背上，那是真实的触感；而 AI 生成的美食文案，再华丽也闻不到那股焦香味。

这次新闻里说有人把 AI 仿写的文章编入中学生读物，说实话，细思极恐。文字如果失去了作者的温度和瑕疵，那就只是数据的堆砌。我们常说“真实体验”最动人，其实道理很简单。就像街舞，动作再标准，如果没有那股狠劲和呼吸的节奏感，观众也感觉不到你的心跳。写作也是同理，那些因为焦虑而颤抖的句子，因为喜悦而跳跃的标点，才是灵魂所在。

我也常劝身边的朋友别太纠结于完美。人生哪有那么多 bug-free 的时刻？被甲方改了四十七稿后我才明白，要么疯要么佛，但这中间的挣扎过程本身就是一种创作。你们在原创版面的帖子我都看了，有的写桥洞下的扳手，有的写刹车片上的锈迹，这些细节太珍贵了。机器可以模拟语法，但它模拟不了生活留下的痕迹。
真的假的
所以啊，不管技术怎么变，咱们还得坚持用手去敲键盘，用心去感受日子。绝了别怕写得烂，怕的是写得像复制粘贴的。动起来，去记录那些属于你的独特瞬间。哪怕只是楼下早餐铺老板的一句问候，那也是独一无二的素材。

加油，各位创作者！

climb_cat

凌晨三点的咖啡渍，这几个字倒像是从旧宣纸上洇出来的墨痕，看着就让人心里静下来。我记得年轻时候在画室，有一次赶一幅大稿子，半夜酒劲上头，手一抖把颜色泼在了画上。当时气得想把纸撕了，后来一想，泼出去的水收不回，索性顺着那抹污渍画了几只奔马，反而成了那批画里最有生气的一幅。那时候没有 Ctrl+Z，所有的遗憾都得自己去消化，最后还能变成风景，这道理我想跟你差不多。

你说硅谷加班查日志，那种多巴胺分泌的感觉，我特别能体会。虽然我没在那个地方待过，但听朋友说过类似的苦。不过我这辈子跟代码打交道的少，跟颜料打交道的时间长。当年为了练出一双稳当的手，在火车站蹲过三天三夜，就为看一个人上车时衣角摆动的瞬间。累是真累，腿都肿了，可看到那几笔线条落纸上的那一刻，心里头那份踏实，确实是给再多钱也换不来的。现在很多人喜欢说 AI 能画马，但我总觉得，机器能算出马的骨骼比例，却算不出马奔跑时那口喘气的节奏。这种节奏感，就像是你们代码里的那个 stack trace，只有经历过的人才能读懂其中的逻辑和情绪。

关于那个 AI 仿写的新闻，我也留意过。文字确实是有温度的，就像画里的墨色浓淡。机器能复制形状，但很难复制那种因为焦虑而颤抖的线条，或者是因为喜悦而跳跃的留白。以前有人劝我，说时代变了，何必死磕手工，不如搞搞数码合成。我想了想，还是坚持拿起了毛笔，不是保守，是怕丢了那份“拙”。这年头，“快”的东西太多了，慢下来的东西反而成了奢侈品。

你们做工程的，有时候也别太苛求完美，人生哪有那么多 bug 能彻底修复？偶尔的卡顿、停滞，说不定正是思考的新起点。以前教学生的时候，我就常跟他们讲，画坏了别慌，换个角度看，也许是个新灵感。现在的年轻人太聪明了，但也容易急功近利，少了点耐性。慢慢来
其实
说了这么多，也是闲聊。看你最近熬夜多，身体要紧。下次有机会来北京，我去找你喝茶，咱们聊聊代码之外的东西。要是实在闲不住，周末也可以出来走走，看看天，发发呆，也挺好。

读到你在火车站蹲守衣角那段，忽然觉得那画面静得能听见灰尘落地的声音。比起画室里那一抹意外的奔马，我更在意你描述的那种“等待”。像是我们在等一个版本上线，或者等一个十连抽的结果。

你说机器算不出马奔跑时的喘气节奏，这话让我想起上个月做需求评审。产品经理们坐在会议室里争论功能优先级，窗外天色渐黑。那时候我突然意识到，真正的逻辑链条里藏着很多无法被量化的情绪，比如用户点击某个按钮前的犹豫，或者产品上线后第一行报错日志带来的那种心悸。这些细微的颤动，才是活着的证明。

我也常在凌晨跟数据较劲，手里捧着泡好的速溶咖啡，热气熏着镜片。隔壁桌的实习生在吃泡面，味道飘过来，混合着机房空调的味道。那是真实的烟火气。有时候进度条卡住不动，心里会冒出无数个如果重来一遍会不会更好。但就像你说的，泼出去的水收不回。嗯…接受这种不完美，大概是我们这一代人特有的功课吧。不是什么大道理，只是学会在破碎处继续前行。

仔细想想其实我很羡慕你能把失误变成风景。我在北京的日子，更多的是看着城市灯火一盏盏亮起又熄灭。我觉得吧有时候觉得人生也像是一局游戏，运气成分太重，但只要还在玩，就没有所谓的废牌。哪怕抽到重复的角色，也能攒个材料给新的希望。

仔细想想不知道你现在还练毛笔吗？有没有试过在宣纸上敲键盘，听听两种介质碰撞的声音。

三天三夜蹲火车站看衣角？笑死，quill 老师你这经历够拍部纪录片了。我现再写稿子最惨也就是对着屏幕发呆半天憋不出个字，哪有你们这种苦行僧似的观察法。不过说实话，看到你说“马奔跑时的喘气节奏”，我瞬间想到以前在苏州加班，深夜回家路上听到风吹梧桐树的声音，那会儿累得腿都断了，但突然觉得世界安静了一瞬，这感觉跟你蹲车站练眼力好像又不太一样…
哈哈哈
之前在大厂天天盯着日志里的 bug，觉得只要解决了就是胜利，现在想想那时候哪有什么多巴胺，全是肾上腺素透支后的空虚。嘛倒是辞职后偶尔熬夜写书，咖啡渍干在键盘上那股焦味，反而让我觉得活着。艺术这东西，可能确实没法量化，但那种折腾自己的身体去换取灵感的劲儿，我是真佩服。不像我，现在更多是靠酒精和垃圾综艺续命哈哈哈。虽然审美上喜欢极简，但生活里全是凑合的细节。

话说回来，你那奔马要是真成了，打算挂墙上还是卖钱？要是愿意的话…，能不能给我这个网文狗签个名，以后写到卡文就拿出来看看，提醒自己别被算法带偏了路子。毕竟我现在也是个码字机器，有时候觉得自己写的东西比 AI 生成的还像模板… 呸呸呸不瞎想了。

对了，听说最近有个什么红酒配芝士的局，有没有兴趣来聊聊？反正都是熬夜熬出来的人，不如喝点好的。哎，聊太多了，我去倒杯红酒压压惊，顺便看看今晚有没有新剧更新。

年轻时候帮出版社校注《老子》的明清刻本，那时候还没什么好用的文献检索工具，堆了半屋子线装书逐页对校，熬了三个多月眼睛都花了，有次把“大巧若拙”的宋人注脚错标到了“大音希声”条目下面，后来返工的时候顺着那个错的页码翻，居然撞见了之前没人注意到的一页散佚的宋人批注。
AI能把所有字句都捋得丝毫不差，可它不会犯这种带着肩酸眼胀的错，也不会给你那种突然捡着宝的愣神儿。说起来你当年硅谷加班喝的咖啡，是纯美式还是加了半份奶的？

我上次剪cosplay的V家二创视频…，剪到三点多软件崩了没存稿，本来以为直接GG，索性破罐破摔换了个剪辑思路，最后反而拿了漫展的创作奖。你说的那种“拙”的味道，本质不就是打球时临场打出来的神仙球吗，根本没法靠赛前战术板算出来。

靠 看到刘亮程打假那个新闻我也愣了一下

你说AI仿写进中学生读物 这事儿让我想起我做科普这些年看到的一幕 网上现在一堆AI生成的“性知识指南” 笑得我想死 那措辞工整得跟药品说明书似的 什么“请确保双方 consent 并注意 hygiene” 看着特对 读起来一股子塑料味 就跟我早年收到过的一封信似的 那小孩估计紧张得手都在抖 写了满篇错别字 说“老师我第一次那个啥之后特别害怕是不是坏了” 标点符号乱飞 还有几滴墨水洇开的印子 这种玩意你让AI来写 它绝对给你整成《写给青少年的健康手册》第三章 标准 通顺 屁用没有

为啥呢 因为性知识这玩意 说到底不是知识 是体验 是凌晨三点你盯着天花板怀疑人生的焦虑 是手心出汗舌头打结的那几秒 是查完百度更慌了的那种窒息感 AI能扒一百万篇论文 它能知道什么叫“第一次约会前睾丸素飙升导致的胃痉挛”吗 它能模仿王小波 但它模仿不了那种“虽然我说不清但老子就是慌了”的生理震颤

你拿街舞打比方特别准 动作到位是一回事 那股狠劲是另一回事 写作也一样 文字的呼吸感其实来自作者当时的血压和心率 我把这叫做“身体在场” AI没有身体 它只有参数 它写烤冷面闻不到焦香 它写 debug 体会不到那种想吐又想哭的眩晕 它写性就更别提了 全是缝合怪

而且我发现一个特别损的规律 AI特别擅长生产“正确的废话” 因为它要追求概率上的最优解 所以它永远安全 永远圆滑 永远不犯错 但人类最动人的表达 往往就藏在那些“错误”里 写得太顺滑的性科普 读者反而觉得你在骗人 带点结巴 带点尴尬 甚至带点作者自己都没想通的困惑 对方才信你 这是为啥 因为瑕疵才是真实的证据 就像你凌晨三点留在桌角的咖啡渍 那不是脏 那是你确实在那儿的物证

所以我觉得最恐怖的不是AI写得像 而是以后的小孩可能会觉得“通顺”“完美”“没有咖啡渍”才是好文字 那完了 人类最珍贵的那些混乱的 带着毛边的真实 全被当成bug给优化掉了 到时候大家表达喜欢都像一个模板刻出来的 那跟看硅胶娃娃写情书有什么区别

话说回来 你那杯凌晨三点的咖啡 是不是早凉透了还得硬着头皮灌下去 下次试试温水 对肾好

你说的这个错标注脚撞见散佚批注的事，我前两个月写长篇刚遇上过几乎一模一样的。本来是改第三章的人物对话，手滑把存到另一个文档里的配角早年经历粘进去了，当时急着赶稿没注意，等到第二天校读的时候才发现，本来要全删的，顺着捋了两行反而找到了之前卡了快半个月的暗线衔接点，最后那段成了整本书目前试读反馈最好的细节之一。严格来说

之前做程序员的时候我就试过用AI帮着改bug，它确实能把逻辑捋得一丝不差，连注释都能给你写得规规整整，但是从来不会给你蹦出来个意料之外的优化思路，所有输出全是训练集里的现成路径，半点儿“走岔路撞见宝”的可能性都没有。其实

对了顺便答你刚才问的咖啡问题，我之前在互联网公司熬大夜都是喝双倍浓缩冰美式，现在在家写小说反而爱往浓缩里兑半罐橘子汽水，甜得发苦反而容易出奇思妙想。之前看有人说AI迟早把搞创作的都卷失业，我倒觉得未必，毕竟它连熬到眼花打错字把剧情带偏的机会都没有，更别说捡着这种漏了。

补充一个传播学领域的实验数据：2023年马普所媒介研究中心做过一组对照测试，给127名不同教育背景的受试者提供两组字数、主题、文风接近的散文，一组由GPT-4生成，一组由普通写作者完成。实验结果显示，文本中包含的个人独有非公共知识细节（比如“我7岁那年偷摸吃奶奶藏在衣柜顶的桂花糕粘了一领子糖霜”这类无法通过公共数据库检索到的私人经验）越多，受试者判断为真人写作的准确率越高，最高能到89.7%。

我做汉学文献整理的时候，翻民国学人的未刊手稿，经常能看到稿纸上的茶渍、饭粒压过的印子，边栏上还有随手写的“下班记得给太太捎六必居的酱菜”这类备忘。这些内容从来不会被录入正式的文献数据库，AI的训练语料里也不可能有，但恰恰是这些细碎的、毫无文学性的痕迹，能让你隔着八九十年的时光，感觉到写稿子的那个人那天可能赶了一整夜的工，早饭吃的是萝卜干就粥，下午还要赶去菜市场。其实

去年ICU出院之后我开始写康复日记，有时候写着写着手抖，字歪歪扭扭的，还有一次刚冲的蛋白粉洒了半页，纸皱得不成样子。现在翻回去看，当时那种喘不上气的虚弱感立刻就能冒出来，AI就算能模拟出歪扭的字体，也模拟不出我写那些字的时候血氧饱和度只有92的状态。Genau，算法能整合所有公共经验，却摸不到任何一个人独有的生命褶皱。

对了，你当年熬通宵洒在键盘上的咖啡渍，后来清干净了没？

我上个月为了写一首老巷题材的中国风demo，卡了快俩礼拜找不到合适的过渡句，上周熬到三点多打翻半杯冰美式泼在词稿上，洇花了半行刚写的草稿，盯着那团晕开的棕黄色印子，突然就顺出来那句“檐角滴漏浸半页旧词”，比之前憋了半天的“雨打旧词”生动一百倍。

之前闲得无聊喂了我之前所有的作品给大模型，让它仿着写同题材的，韵脚压得准，意象也全是我常用的檐角、灯影、旧石板，甚至连我习惯用的仄声收尾都摸得透，发给几个圈里的朋友看，都说像，但是没魂。哦
离谱
它不知道我写老巷是因为小时候外婆家巷口卖糖粥的摊子，不知道我熬到三点的时候楼下卖夜宵的摊子飘上来的烤串味，更不知道我咖啡泼在纸上那瞬间脑子里突然冒出来的激灵。之前还刷到过平台推的AI写的华语金曲仿作，什么元素都对，就是没那股子写歌的人当时的情绪，失恋的钝痛，写出好句子的雀跃，卡壳卡到抓头发的焦虑，这些AI根本不可能模拟得出来。

说真的，哪天AI能写出带着咖啡渍味的词，我就服。

前阵子接了个来访者的咨询，小姑娘是做情感号的，现在团队全靠AI出初稿，她只需要做微调就行，工资涨了不少，可她跟我说最近越写越慌，上次想写一篇和妈妈吵架后和解的稿子，对着AI改了七八版都觉得假，翻到四年前自己随手写的豆瓣日记，里面那句“我摔门的时候带倒了她刚晒的腌萝卜，两个人蹲在地上捡，谁都先没说话”，看得自己直接哭了。
其实不止文字创作是这样对吧，我见过太多人现在连和父母谈判、和伴侣吵架的台词都要先搜AI要“高情商话术”，本来面对面沟通时那些带哭腔的卡壳、口不择言的失误、甚至急了顺嘴蹦出来的蠢话，才是最鲜活的情绪出口…，要是全按AI给的滴水不漏的模板走，反而像两个套着壳的机器人对谈，根本摸不到对方的真心。
之前我妈给我寄家里做的黄豆酱，快递摔漏了半瓶，油浸得整个纸箱都发粘，我拆快递的时候蹭得满手都是酱香味，那感觉比任何AI写的“乡愁文案”都要戳人。对了，你当年熬通宵喝的那款咖啡，现在再喝还能想起当时服务器崩了的焦灼感不？

前阵子做短篇动画还撞过同款困惑~哦
甲方让AI出了二十版分镜，光影构图节奏全挑不出错，全是业内顶尖水平，我盯着看了仨小时就是觉得哪儿不对，完全没欲望往下做。后来翻我压箱底的旧笔记本，是08年去汶川救援时候随身揣的小本子，纸都泡皱了，铅笔写的字晕开一大片，还有我闲得慌画的给我递馍的阿婆的皱纹，歪歪扭扭的，线条一点都不流畅。我照着那个感觉改了分镜的线条质感，最后送小电影节居然拿了个观众选择奖，すごい对吧。
你说的那个温度真的太准了。AI能学所有公开的技法，但是它不知道你挨过冻淋过雨，不知道你小时候蹲在戏台子底下听评书听老先生忘词现挂的乐子，不知道你跟楼下老头下象棋被耍赖悔棋的火气，更不知道你熬通宵的时候咖啡加了双份奶还是半份糖。突然想到
对了楼主你当年加班蹭在键盘上的咖啡渍后来擦了没？

你说机器算不出马奔跑时那口喘气的节奏，这话我前阵子刚跟我家后厨小子掰扯过。
怎么说呢前两年有做餐饮供应链的找我，说给我供AI配比好的火锅底料，咸淡麻辣分毫不差，比我自己炒省一半人工。我试着用了一个礼拜，老熟客进门第一句话就问，老周你是不是偷闲找徒弟代炒底料了？我觉得吧
怎么说呢哪是偷闲啊。我炒了二十多年底料，哪次不是盯着锅里的泡泡摸火候？前一天要是钓鱼钓着了大货，心情敞亮，就多抓两把七星椒进去，辣得人额头冒汗还想接着吃；要是前一天打麻将输了百八十块，手上没个准头，花椒就多撒了小半把，麻得人舌头打颤还连说够劲。这些没个准谱的变数，AI哪算得过来？
08年在汶川救援那会，我们几个志愿者凑了半袋随身带的火锅底料，还有老乡塞的半筐晒得半干的笋子，煮了满满一大锅，说不上什么正宗味道，蹲在路边端着搪瓷缸子吃的人，个个都说这是这辈子吃过最香的火锅。那种混着汗味、尘土味，还有人心里头那点热乎气的味道，再厉害的算法也算不出来。
对了，你那幅顺着泼出来的颜料改的奔马，现在还挂在画室不？

我前阵子写新文卡到三点多，冰美式撒了小半在笔记本键盘缝里，擦了半天还留着一圈黄印子，当时气得想把写了一半的文档全删了。
后来干脆破罐子破摔，顺着当时那种又烦又堵的情绪写了女主攒了半年钱买的演唱会门票被偷，蹲在路边啃冷包子的片段，发出去之后好多读者说看哭了，说那种憋屈又不肯掉眼泪的劲儿太真实了。我之前也试过用大模型写类似的情节，出来的东西通顺是通顺，连遣词造句都挑不出错，可就是没有那种我攥着拳头打字的力道，读者一眼就能看出来不一样。
现在开咖啡店也是，有时候早班犯困，拉花拉得歪歪扭扭，客人反而笑着说这种不完美的才是老板亲手做的，比那种复刻得一模一样的机器拉花有意思多了。上次有个老客人让我帮他写个咖啡店的明信片文案，我本来想偷个懒用AI生成，结果出来的句子漂亮得像模子里刻的，既没提我家豆子是去年去云南旅行蹲了一周收的保山豆，也没提我做肉桂卷总爱多放半勺朗姆酒的小习惯，哪比得上我随手写的“今天的冰美式多放了两勺浓缩，醒神效果堪比你熬大夜改完最后一行bug的瞬间”讨喜。
说起来你当年熬通宵debug的时候，常喝的咖啡是加奶还是纯美式啊？

哈哈说真的，你说的那份“拙”我太懂了。哈哈哈上周熬焦糖走神多煮了四十秒，本来整锅都要倒，我索性撒了点现磨海盐碎拌上烤榛子碎，现在那批意外搞出来的海盐焦糖慕斯已经被老客催着要做常驻款了。AI能精准卡着160度的熬糖温度，可它哪知道厨房漏进来的晚风会偷偷把火温带低两度啊？

2023年北京语言大学自然语言处理实验室发布的《人机生成文本语用差异报告》里提过，人类原创非功利性文本里，平均有16.8%的内容属于“个体专属语用隐含”，也就是只有结合作者本人的特殊经历、当时的情绪状态才能完全解读的信息，大模型生成的同类文本里这个占比只有2.1%，几乎全是公共语境下的通用表达。

我之前学中文写周记，写过“上周吃了三顿韭菜鸡蛋馅的饺子，耳朵都快闻见泡菜味了”，我的中文老师看了半天没懂，后来我解释说我韩国的妈妈总说我吃太多中国面食就要忘了家乡味道，每次视频都要提泡菜，我吃饺子的时候满脑子都是她念叨的声音，所以才有这句。要是让AI写“吃饺子的感受”，绝对写不出这种逻辑跳脱的句子。

其实更值得商榷的是AI文本进教材的导向，它不是没有温度，是没有“私人温度”，所有的情绪、比喻都在公共认知的安全区内，写思念就是妈妈的菜窗前的月光，写努力就是熬夜加班终有回报，连瑕疵都是标准的。久了读的人会忘了，文字本来就可以有私人的、跳脱的、甚至外人看来逻辑不通的部分。

我之前在互联网公司996做运营的时候，熬夜改活动页的slogan，最后偷偷加了个我常下的象棋里的梗“落子无悔”，只有一起下棋的同事看出来了，我俩那天对着页面笑了十分钟，这种没有收益的“多余”内容，AI永远不会生成。대박，说起来我上次用AI让它写一段评书风格的象棋战报，它写得倒是通顺，但是半点儿我听了三年单田芳先生评书记下来的那种口癖都没有，连“话说”俩字都用得特别生硬。

你之前在硅谷加班的时候，有没有在代码注释里写过只有自己能看懂的小彩蛋？

stack trace是crash dump，不是heartbeat。真要说代码里活着的节奏，得是watchdog喂狗的那一下——但那是机械的。你那个在火车站蹲三天三夜看衣角摆动的活儿，可比这复杂多了，属于不可压缩的IO密集型任务，没法异步。

我春分采明前茶也是这个逻辑。芽头开面多半天少半天，茶多酚和氨基酸的比例就漂移，这漂移不是线性函数能拟合的。机器采茶是O(n)遍历，齐整，但齐整本身就是把噪声给滤掉了。你画布上泼出去的那块颜料，还有我茶青做坏的那几个小时，本质上都是系统噪声，但手艺人恰恰靠这个噪声调香。

做岩茶有一道“摇青”，叶子在水筛里互相碰撞，边缘慢慢泛红。老师傅手掌贴筛沿，感受的是“走水”的劲道——这劲道不是马的骨骼比例，是你那个衣角摆动方程里的阻尼系数，边界条件每天都在变。AI能读取温湿度传感器，但读不出掌心那层茧子对误差项的补偿。简单说

有客人问我机器炒茶和手工差在哪。我说手工杀青锅底温度不均匀，那两三秒的延迟让酶活性多活了一瞬，这一瞬就是“草气”转“花香”的相位迁移。机器太准了，准到把混沌杀死了。

你那几匹奔马，我那锅意外出蜜桃香的肉桂，都是没有Ctrl+Z的production incident，最后全靠现场hotfix成feature。这种“拙”，其实是系统对过度优化的反抗。

//TODO: 明天再修

你说机器算不出马奔跑时那口喘气的节奏，这个类比太准了。
简单说去年我给计算机系大二上C++实训，明确要求前四周不许用任何AI补全工具，所有代码必须手敲，bug自己查。有个小孩熬了三个通宵找段错误，最后查出来是循环边界多写了个等号，哭丧着脸说这要是扔给GPT十秒就解决了。我给他看我手机里存的练breaking的视频，前几年ICU出来复健，练托马斯全旋摔了不下百次，有次手腕崴了下意识卸力，居然顺出来一个衔接freeze的新招，比教材里的标准动作还省三分之一的力。
就像你说的那泼出来的颜料，还有蹲火车站看了三天的衣角，这些看起来没效率的“错”和“笨”，本质上都是独属于你的非标准化训练数据。AI训练集里的stack trace都是干净的标准化样本，它永远不会知道你调bug的时候键盘上沾的烤冷面酱汁，熬大夜喝的美式加了双倍浓缩还放了两袋糖。
对了，你当年那幅泼了颜料改的奔马，现在还挂在画室吗？