大模型拉低写作成本至趋近于零,却推高了内容信任成本,企业需通过严密思考、求证和郑重承诺建立新的内容信任机制。 ## **1. AI生成内容检测技术已落地推进** Anthropic推出适用于全球的AI生成内容嵌入式水印,支持自身及第三方检测;AI内容检测公司Pangram将AI生成内容检测误报率控制在0.01%,可识别人机混合内容中的AI生成句子,获Menlo Ventures投资。 ## **2. 企业公开内容的核心是真实承诺** 企业发布的融资稿件、公开信等内容,本质是商业主体传递战略、做出信任承诺;第一人称高管内容更隐含个人真实思考、经验的契约属性,需接受公众审视。 ## **3. 超半数受访记者反对企业提供AI生成稿件** 2026年Cision调研1800余位媒体记者,53%的记者反对企业提供AI生成稿件;多数记者熟悉大模型能力边界,更容易识别套路化的AI内容。 ## **4. AI套路化表达会增加读者认知消耗** “不是A而是B”这类AI典型输出是概率预测匹配训练偏好的刻板结果,会让读者感知到写作的怠慢,还会造成无意义的认知负担,拖慢阅读效率。 ## **5. 优质AI时代内容需真人承担最终责任** 可借助AI完成研究、实验环节提效,但最终内容呈现需由对内容负责的真人执笔;优质内容通常符合可验证发布、付出真实研究、产出独家数据、保留真人沟通特征四个特点。
这篇文章是AI写的吗?——当写作成本归零,企业如何建立内容信任契约
2026-08-12 17:24

这篇文章是AI写的吗?——当写作成本归零,企业如何建立内容信任契约

本文来自微信公众号: 显影笔记 ,作者:Meng Zhi,原文标题:《这篇文章是AI写的吗?——当写作成本归零,企业如何建立内容信任契约》


当企业稿件创作成本为零,企业与人的沟通信任机制,还能继续成立吗?那些依然需要真人亲自完成的严密思考、求证过程与郑重承诺,正在成为对成本下注的新方向。


Anthropic 8月11日宣布,Claude新版本将在生成的文字、图片、代码中编织嵌入式水印,全球适用,且开放自身和第三方检测。这项举措来自对欧盟《人工智能法案》AI生成内容透明度《行为准则》的承诺。


在写作检测工具端,更早就开始了行动。


Anthropic背后的投资机构之一——老牌基金Menlo Ventures上个月投资了AI内容检测公司Pangram。这家公司采用"合成镜像+对比学习"的方法,训练了一个"分类器"神经网络,将对于写作检测的误报率控制在了0.01%,甚至可以分辨一篇人机混合写作的文章中哪些句子由AI生成。


Menlo Ventures合伙人Deedy Das对于这笔投资的评价,切中了2026年的时代情绪——有了大模型,语言的生产成本坍塌为零,而信任语言的成本则被推向无限。今年1月,Deedy Das曾经在X(Twitter)公开喊话外卖平台Zomato的创始人,认为他在一篇关于“零工经济”的热门内容中使用了100%的AI写作。


AI时代,企业和公众人物的内容,正在受到“真实性”的审视。


人写的还是AI写的,为什么如此重要?


对于企业和企业家而言,发布新闻融资稿件、公开信,本质上是一次公开表达。通常需要遵循约定俗成的表达习惯——比如媒体和机构对于新闻稿件的偏好。往往呈现出公式化的外在结构,也被认为是AI最擅长模仿的题材。


然而这些内容的本质,仍然在于自身的意图与诉求表达,即:我的战略规划是什么,为什么我比同行更值得信任。我们之所以花时间阅读,来自于一个默认的前提——这是一个真实的商业主体所做出的承诺。


企业内容,自然也需要经历更严格的标准审视:


第一,身份即意味着承诺,发布即代表了思考的邀请


企业表态、致歉信、重大战略消息,这些与企业自身立场高度绑定的内容,一旦发布,就意味着企业对于产业链、对于社会发起一次思考邀请,甚至需要接受对抗性审视。比如,被Deedy Das指责为AI写作的那篇内容,正是Zomato创始人在关于“零工经济”的社会争论中的回应。


其中,高管公开信、客户证言等基于第一人称写作的内容,更存在着一层独特的契约潜台词——这是我个人的思考、这是我的真实经验。


第二,企业内容的读者,可能更熟悉LLM的内容特点和能力边界


对于企业的AI写作,感知最为明显的群体可能来自于媒体记者。


The State of the Media Report是媒体情报公司Cision延续17年的报告。今年,他们调研了1800位以上记者,其中53%的记者表示反对企业提供AI生成的稿件——因为媒体普遍认为,他们需要内容相关性、专业知识,和一个可以持续信任的联络人。


更何况,记者本身已经很熟悉AI工具。他们将AI大量应用于日常研究工作、资料整理,恐怕也更清楚LLM的能力边界和表达特点,更容易识别出那些“AI味儿”过强的重复细节罗列、“不是A而是B”的负性排比表达。


第三,“AI味儿”在拖垮人类的阅读效率


使用AI润色,做局部的修改和填充,似乎是人之常情。但是读者一旦感知到了“AI味”,很容易就联想到写作过程中的"怠慢感”,让人怀疑写作背后是否经过了真实的思考。


在审美之外,“AI味儿”也在破坏效率。


以“不是A而是B”为代表的表达为例,它仅仅是一种综合了“概率预测”和RLHF训练偏好的刻板化输出。在真实的现实沟通中,这种表达方式,往往需要读者在头脑中处理两个对立的信息,还要进行一次转换,往往造成了无意义的认知消耗。


企业内容正在被AI“倒逼”


当内容生产端可以通过AI提效,当企业需要创作出既被人类读者认可、也容易被LLMs理解的内容,意味着企业管理者需要建立新的验收标准与信任体系。


然而,一个更迫切的问题在于——如果AI对于内容生成的加速,已经透支了每一个人的信任,内容如何脱颖而出?


在此,我想回顾最近两周我完整阅读且印象深刻的几项内容,也作为对于企业内容趋势的思考。这三份内容是:


1.DeepMind团队Tom Zahavy的论文《LLMs Can't Jump》,这篇论文发布于今年的国际机器学习会议。它长达10页,看起来需要很高的阅读成本,但是基于顶会的平台背书与审核,让我愿意“啃”下去,而且确实引起了行业的广泛讨论。


2.《经济学人》(没错,他们的收入模式高度依赖内容付费),一篇关于AI写作的文章“How to spot AI Writing”,有鲜明立场,有来自于编辑团队对于多个LLMs的实验洞察,当然不乏招牌英式幽默的“活人感”。


3.还有Pangram创始人在《大西洋月刊》的视频播客做客和转录的长文。


我将这3份内容吸引我的原因归结为——


1.基于可被验证的平台发布,2.付出了以倾听/探索为基础的研究,3.产生了独家观察的数据,4.提供了真人“亲力亲为”的沟通。


这些内容的开发,显然使用了复杂的AI工具参与研究、实验,AI成为了他们提升成本的工具。而最后一刻,对于书面化的呈现,他们把执笔交给了需要为内容负责的人。


企业内容也许在被“AI”倒逼,但是AI也把企业内容的创作,推向了那些它必经的严密思考、求证过程与郑重承诺。



在构思这篇文章的时候,我又一次想到了19世纪的绘画领域。19世纪的印象派和拉斐尔前派,是面对学院派的保守和摄影技术的冲击下,两条创新的路径,也影响了现当代的艺术与设计两个领域。


而更有意思的一个商业化绘画分支,萨金特是其中代表。他把摄影技术谨慎的用在“素材底稿“阶段的特定场景,同时又借鉴了印象派的笔触。我想,如果他生活在今天,可能也是最懂得AI应该用在什么任务、什么场景的人。


参考资料:


  1. 封面图:1688年版弥尔顿《失乐园》纸页上的水印,照片由华盛顿州立大学图书馆的Trevor Bond拍摄


  2. How Claude marks AI-generated content,Claude.com


  3. Pangram Launches New World's Best AI Detector,Expands to Images Backed by$9M From Menlo Ventures,Businesswire


  4. Deedy Das社交媒体评论,x.com/deedydas/status/2007157507031261457


  5. Did a Human Write This?,The Atlantic


  6. 2026 State of the Media Report,Cision


  7. 插图:人物双手细节,来自萨金特油画

AI行业信号频道: 前沿科技
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