本文来自微信公众号： 橙竹洞见 ，作者：竺大炜
十多年前，我和几个文学圈的朋友闲聊，提到未来计算机也许能写诗。（当时我可没想到AI这么火）
他们哈哈大笑，觉得很有趣。
当发现我不并是在开玩笑时，他们的神情里流露出一丝真切的“被侮辱”感。
三年前，我和一位颇有名气的体育评论员朋友聊起AI的写作能力，他不以为然，觉得的AI“水得很”，根本入不了行家的眼。
今年，老牌科幻杂志《科幻世界》发布公告：“不接受人工智能生成内容投稿，一旦发现，永不录用。”
这个公告本身就说明了一件事——AI写的稿子已经多到需要专门防范。但主要原因是编辑觉得烦，AI生产的稿子太快，质量却还是小学生水平。
另一边，老牌纯文学刊物《十月》，组织作家与AI合作写作。获奖作家姬中宪和DeepSeek合作完成了“团雾和横风”。
获奖点评说，“作品以敏锐的观察与深沉的笔触，描绘了北方乡村的亲族图景与命运沉浮，情感真挚，细节动人。作者在AI的镜照下痛下决心，亲力亲为，完成了从素材至上到艺术自律的跨越。”
这段点评的背后是，作家本人写了2万5千字，让AI缩写到大赛要求的5000字。但是AI生成的文本“像说明书，毫无感情”。最终，他选择暂停合作，自己逐字逐句修改。
所以，这个“人机共创”的大奖，某种程度上反而证明：AI可以参与写作，但还无法独立承担“文学”的责任。
今年，大批软件公司股价剧烈波动，AI对程序员工作的冲击已经肉眼可见。
同样的工具，为什么在代码世界里势如破竹，在文学世界里却遭遇了如此坚决的抗拒？
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文章和代码同样是字符的表述，但它们的宿命截然不同。代码的终点不是被“阅读”，而是被“执行”。它的验证是客观的、二元的——跑得通，或者跑不通。这就注定了在很近的未来，阅读源码这种事可以直接交给AI。
在AI界，现在流行一个词叫“Harness（驾驭/套缰绳）”。程序员不需要关心AI在黑盒里的思考过程，只需明确最终的边界。所以，程序员远比作家更擅长驯化AI。
快刀青衣分享了一个案例（我司养了一个AI数据分析师“牛小数”，分享四步调教法），“得到”公司的数据分析师牛博士，为了培养他的AI学徒“牛小数”，在飞书里建了一本包含70多张表的“数据字典”，把老员工脑子里关于“为什么数据对不上”的隐性知识，一点点翻译成了机器能读懂的规则。
Every公司有一个迷人的实验（Every CEO：我们从给每位员工配备AI Agent中学到了什么丨Every）：他们没有让全公司共用一个AI，而是每个人都养着一只专属的AI分身（Claw）。这些分身从主人每天的微观互动中一点点压缩出来，变成了一张平行于人类的组织架构图。
但作家能给AI建一本“文学数据字典”吗？
理论上，作家也可以用自己所有的日记、散文、批注去喂养一个属于自己的写作分身。
但这里隐藏着一个无解的“Prompt悖论”：Harness的本质是画定边界、出让细节，但文学本身就存在于细节之中。
如果你想让AI写出不落俗套的细节，你必须在Prompt里把那一刻的光线、气味、微表情、甚至心底隐秘的创伤描述得极其精准。而当你把指令写得如此细致入微时，你其实已经把这篇文章写完了。
作家在面对AI那些“结构圆润却空洞”的漂亮废话时，付出的情绪消耗，往往比自己写一遍还要高。
3
美国脱口秀艺人Trevor Noah（崔娃）最近有一个访谈。他说他去医院时发现，护士们态度并不完美，甚至不够“Nice”，但她们会极其负责地做好一切救命的措施，这是一种本质上的“Kind”。
然后，他话锋一转：而AI恰恰相反，它非常“Nice”，但它其实并不“Kind”——因为它根本没有内心。
AI的写作，就是一种极致的“Nice”。它是被算法对齐的，永远耐心，永远知道在哪个节点输出什么样的情绪修辞。
但真正的文学是不那么Nice的。它带有创作者生命体验的粗糙颗粒感，可能有时代的局限，可能有偏激的愤怒，但它拥有不容置疑的真诚。
阅读人类的文章，我们在寻找另一个流血、流泪的灵魂；而阅读AI的文章，我们只是在消费一堆计算出来的共鸣。
这也是为什么，即便我们复制出了一个完美的专属写作分身，它也只能是一个高级的“Nice”幽灵。它能精准复刻过去的句式，但如果明天我们遭遇了一场变故，心境彻底改变，这个分身是无动于衷的。它没有血肉之躯去感受世界，自然也无法产生真实的“Kind”。
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更致命的是，伟大的文学表达，不仅依赖个人的生命体验，更依赖于深厚的社会共识。海明威的冰山理论不仅适用于小说，也适用于每一个句子。
鲁迅写下“一棵是枣树，另一棵也是枣树”，水面之上是简单的白描，水面之下是他所处时代的沉闷与他内心的极致寂寞。
但AI是不懂水下冰山的，它只看字面的概率。一旦某种表达在语料库中出现频率够高，AI就会把它当成万能公式疯狂复用。于是，“两棵枣树”从一种深沉的寂寞，被解构成为了“废话文学”的梗。
科幻世界的杂志编辑说，AI稿有一个共同破绽是，主角大多姓林。“这也是早期的AI特色，我们收到了很多主角叫林夏、林墨之类的稿子。”
AI以光速制造文本，也就在以光速制造俗套——它不是在生产文学，而是在透支语言。
在文本通货膨胀面前，真正的文学只能被迫向着更加“不可复制”的、更深层的真诚体验逃离。
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如果文学要向“不可复制”的方向逃离，那么作为普通的打工人和程序员，我们的出路又在哪里？
这其实是一个硬币的两面。一方面，我们必须学会“复制自己”。我们要像Every公司的员工一样，把那些流程化的、确定的工作提炼出来，让AI去替我们写代码、做原型、跑数据。
但另一方面，当我们把身上“像机器一样的部分”剥离给AI后，我们必须去寻找自己“不可复制”的壁垒。
这个壁垒是什么？
对我而言，是在庞大且传统的企业系统内，试图寻找一条破局路径时的那种泥泞感；是在做用户洞察时，越过冰冷的数据报表，去感知真实个体的愤怒和焦虑；是在产品原型前，那种要找到最佳体验的渴望与好奇心。
也许，AI无法替人坐牢，真的不是一个笑话。
那么，AI能不能说一个真正原创的，有趣的笑话呢？