听说现在有些同行被逼急了开始用ChatGPT写小说？就像被作业逼疯的学生用"作业帮"糊弄老师？醒醒吧！这玩意儿就是个高级版"洗稿机器人"，它吐出来的东西连食堂阿姨手抖时的菜汤都不如——至少菜汤里还能捞出两片菜叶子！
先打个预防针：下面这些话，专门说给还在上学、写网文、做自媒体、梦想出书的你们听。别嫌啰嗦，听完再决定要不要把键盘交给机器人。
场景先拉到现实：
“周更 1 万字、月更 10 万字、还要画封面、剪广播剧！”——是不是听着就头皮发麻？于是有人动了歪心思：让 AI 代笔、让 AI 画图、让 AI 读稿，一条龙全包，自己躺平。
广告还天天吹：AI 是未来，不会用就落伍！
别急着点头，先把这 9 盆冷水浇完再说。
【AI根本不懂故事】
它其实就是个超级复读机，看了几千万本小说后猜下一个词。结果？人物像纸片，剧情像迷路蚂蚁，感情戏尬到抠脚。它不知道哪句台词能戳泪点，也不知道主角该在哪章成长。
读者不是傻子，读到“塑料味”会直接一星差评。
别忘了：你会哭会笑，AI 只会算概率。
AI 吐出来的每个字，都是从活人身上“偷”的：那些“惊艳”句子，可能是某位大佬熬了十年才写出来的神转折。现在被 AI 拆成碎末，拼拼贴贴，还不署名。就像小偷偷了米其林大厨的秘方，往里面掺了十斤地沟油再倒卖。
知道亚马逊为啥要查AI写作吗？有个老哥用AI写奇幻小说，把"龙焰烤精灵"写成了"火龙果拌香菜"，被读者骂到直接下架！现在AI书籍的差评比学校食堂的土豆发芽率还高，谁买谁是大冤种！
翻车现场说来就来
今年已经有三位独立作者被扒：书里头还留着 AI 提示词！读者暴怒，全网挂人，纸质书回收重印血亏。
辛辛苦苦攒的笔名，一夜回到解放前。别赌“我不会这么粗心”，人一急就容易手滑。
一颗老鼠屎，坏了一锅 indie 粥
本来独立出版给了大家弯道超车的机会，
结果 AI 垃圾书像蝗虫过境，把读者吓得不敢再试水。
最后连认真写字的也跟着一起背锅。
市场被做烂，大家都没饭吃。
NaNoWriMo（那个每年 11 月写 5 万字的活动）官方居然鼓励用 AI，简直离谱。5 万字如果由 AI 敲出来，除了占硬盘，毫无意义。真正的小说，哪怕烂尾，也带着你的体温、你的深夜崩溃、你的独家记忆。AI 能拼出句子，拼不出你暗恋隔壁班时的心跳。别让电梯把你抬到楼顶，你就忘了自己其实会爬楼梯。
记住：当AI生成的垃圾淹没书店时，你亲手写下的每个字，都是照亮文学未来的萤火虫！✨
拒绝机器垃圾九大理由：
- AI 压根不懂“故事”是啥
- AI 吐出来的每个字，都是从活人身上“偷”的
- 读者真的不想花钱买“机写垃圾”
- 翻车现场说来就来
- 一颗老鼠屎，坏了一锅 indie 粥
- 版权？不存在的
- 技能会生锈，脑子会躺平
- AI 正在把世界搅成一锅粥
- 机器永远不是你
极客辣评
作为一个从小梦想当小说家的码农，这玩意儿真让我破防了！前几天没忍住，用AI搞了套自动写小说流水线——生成大纲、捏角色、写初稿、改病句...跟玩模拟经营游戏似的。你猜怎么着？最后产出的玩意儿居然比我憋三个月写的还像人话！
虽然这AI写的东西俗得要命，全是套路烂梗，像超市货架上的速冻水饺一样没灵魂...但特么的居然比我写的有意思！至少我能忍着不睡着看完！（而我自己写的？呵，亲妈都看不下去）
最扎心的是——人家十分钟能把我攒了十年的脑洞全榨成汁！现在对着空白文档就跟便秘似的，满脑子都是‘要不让AI代拉吧’...
我知道这就像用料理包冒充米其林，知道这些AI模型都是文字小偷...但对我这种写东西只为自嗨的扑街选手来说，坚持‘手写作坊’的骄傲，突然显得好中二啊...
淦！终于明白为什么正经作家都恨AI了——这玩意儿简直就是‘平庸者的安乐死’！" ☠️
或许这就是"主动性决策的苦涩教训"：人生中的艰难之事之所以艰难，并非因为操作层面的复杂度，而是因其牵扯到深刻个人价值观与复杂人际关系。给餐厅打电话订座轻而易举，难的是决定结婚纪念日该带妻子去哪家餐厅（ChatGPT会记得你们初次约会是在汉堡奶昔店吗？它知道你妻子上次吃寿司食物中毒了吗？）。即便是高薪聘请的人类礼宾也无法代劳。等纳维-斯托克斯方程光滑性问题都解决了，"为女儿策划生日派对"这种难题恐怕仍无解。
遗憾的是，目前没有足够多的人在尝试推动大语言模型（LLM）以更具创造性的方式辅助写作——真正地“玩弄”模型本身。我是威廉·S·巴勒斯（William S. Burroughs）的狂热粉丝。对不熟悉他的人而言，他和几位同行发明了一种名为“剪裁法”（Cut-up technique）[0]的算法技术，本质上是将文字重新混合。这正是巴勒斯许多作品充满魔幻般混乱感的重要原因。
单纯用LLM“提示+粘贴”生成内容非常乏味，但之前我尝试过用token-explorer工具[1]做实验：如果从一个提示词出发，主动探索模型“高熵值”的状态会怎样？通过控制采样路径使其停留在高熵区域，你会得到与常规LLM输出截然不同的回应，几乎像另一种存在。可以说，这是一种“统计自动写作”（statistical automatic writing）[2]。
LLM在创作真正有趣的文本上潜力巨大，但这需要人们拆开黑箱、肆意实验。在Stable Diffusion领域，许多人尝试各种古怪方法生成图像，虽然这些并非生成式AI的主流，却能催生极其独特的作品。
我真心希望更多人能拆解本地部署的LLM，探索它真正的可能性边界。
[0] https://en.wikipedia.org/wiki/Cut-up_technique[
1] https://github.com/willkurt/token-explorer
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_writing