周三下午三点，文档还是空白。以往这种时候，我会先硬写一段很烂的开头，再回头改。这次我把读者是谁、篇幅多少、语气轻重和几条禁忌一口气打进去，三四分钟后拿到一份结构完整的初稿。省下来的时间，差不多两个小时。
问题在于，这两个小时后来去了哪儿。
时间没有消失，只是换了位置
第一次用AI写作时，我以为赚到的是速度。用了几个月才发现，速度只是账面数字。真正的变化是注意力的转移：过去七成精力花在把句子写顺，现在七成花在判断这段话该不该存在。
初稿来得太容易，容易到你会忘记它需要被质疑。它给出的过渡句很稳，小标题很齐，逻辑看起来闭合，但闭合不等于成立。我现在拿到初稿的第一件事，是把它当成别人交来的稿子读，而不是当成自己的稿子改。前者会挑刺，后者容易手软。
流畅是一种伪装
机器生成的文字有个特点：语感稳定，具体信息稀薄。它擅长写“随着技术不断演进，行业正在发生变化”这类句子，读起来没有错，也没有用。
判断一段文字有没有价值，我有个笨办法：把它删掉，看上下文会不会塌。塌了，说明它在承重；不塌，说明它只是填充。这个方法对AI写作产出的段落尤其管用，因为填充恰恰是它的舒适区。
另一个麻烦是腔调。用久了，你会不自觉沾染那种四平八稳的节奏，句子长度趋同，段落起头也趋同。读者未必说得出哪里不对，但会觉得这篇东西眼熟。所以我给自己定了个规矩：凡是最终发布的内容，开头一段和结尾一段必须自己写，中间可以借力。
它写不了的部分
- 具体。谁在什么场景下遇到了什么问题，这种细节只能来自经历，模型没有经历。
- 取舍。一段材料该留还是该删，背后是对读者的判断，而判断需要有人承担责任。
- 分寸。同一句话对不同的读者意味着什么，哪里该收，哪里该摊开讲，这类感觉很难被指令描述清楚。
反过来，它能做的也很明确：把一段口语化的笔记整理成条目，把长文压成摘要，把同一个意思换三种说法供你挑，把明显别扭的句子捋顺。这些活儿原来要占掉半天，现在十几分钟。
我现在的用法
我不再让AI写作替我“写文章”，而是让它替我“处理材料”。先把采访记录、零散想法、必须出现的信息丢给它，让它排出几种可能的顺序，我再挑一种往里填血肉。它负责搭骨架，我负责决定这副骨架撑不撑得住。
代价是前期要花时间写清楚要求。含糊的指令换回含糊的结果，这一点没变过。
那两个小时最后去了哪里？一部分去了核对，确认它没有把不确定的事说得太肯定；一部分去了重写，把它写得太顺、太空的地方拆掉重来；还有一部分，去了原本被挤掉的事：多读一份材料，多想一遍读者是谁。
省下来的时间并没有让我写得更快，只是让我把力气花在了更需要人的地方。这个结果，我觉得可以接受。