深夜十一点，一份产品说明卡在第三段。话都对，就是读起来像说明书。我把那段贴进对话框，几秒后回来一版，句子短了，节奏也顺了。顺着读了两遍，我反而有点不安——它比我写得更像“应该有的样子”。
它擅长的，是让话看起来对
大语言模型做的事，本质上是按上下文猜下一个词。它读过大量文本，学到的是语言的常见走向：什么词常和什么词搭在一起，哪种句式出现在哪种场合。所以它把话说圆的能力很强，把一个功能描述得妥帖、把一段过渡写得无痕，几乎不费力。但它不知道这句话对应的是哪台设备、哪个版本、哪次承诺。语感是可以学的，事实不行。
我见过它把“支持”改成“全面支持”。语气强了一档，含义却模糊了一圈。这类改动很难被察觉，因为它读起来更专业。
先分清哪部分活儿被接走了
用了一段时间，我大致摸清了自己这份工作里哪些环节可以交出去：
- 结构搭建。给它提纲和素材，让它出几个开头、几种段落顺序，试错成本几乎为零。
- 语气统一。长文档写到后半程，人的口吻容易散，它不容易累，前后能保持一致。
- 事实核对。这一项它不负责。型号、参数、时间、适用范围，仍然要回到源头逐条确认。
- 现场感。它没进过车间，没接过那通带着火气的电话，写不出具体场景里那种犹豫和停顿。
一个容易被忽略的成本
改AI稿和改人稿，手感完全不同。人稿出错通常在逻辑，你能顺着对方的思路找过去，问一句“这里为什么这么转”。AI稿出错多在细节：某个形容词悄悄把范围放大了，某处因果被抹平成并列，某个限定条件在改写中蒸发。你得逐句重新负责，遇上长文，反而更慢。
所以现在的分工很朴素：让它写我不在乎的部分，我自己写在乎的部分。会议纪要、参数罗列、常规通知，交给它起稿；需要判断的地方，我宁愿对着空白页坐半小时。AI写作真正省下的不是写字的时间，是面对空白页的那点心理阻力。
有些场合我还是不用
需要承担责任的说明，涉及具体承诺的文字，要署名的评论，我不用它起稿。不是不信任工具，是这类文字的价值不在通顺，而在“这话我认”。一句话署了名，就意味着有人愿意为它在事后解释、修正、道歉。这件事没法外包给一个按概率选词的模型。
我也不太赞成把它当成需要提防的东西。它更像个刚入职、读得多、没下过现场的同事：反应快，措辞稳，但你得替它把关，也得替它承担。工具本身没有立场，用它的人得有。改稿改到最后，改的其实是自己愿不愿意为那句话站住。