□刘奕君（湖南师范大学）

今年2月底，郑渊洁在接受澎湃新闻采访的时候说自己写不过AI郑渊洁，“杀了我也写不出来”；《南方周末》3月6日发布一篇题为“AI发来了一篇投稿，收不收?”的报道，据调查，AI投稿已席卷编辑们的邮箱，有些AI作品能得到编辑的认可，有些没有使用AI的作品的AI识别率却有被检测成100%的可能；同日凌晨，Manus的出现又引爆了舆论，据说它可以构建从感知、决策到执行的完整闭环……

一切都太快。前几年我们还在对AI生成的文本挑挑拣拣，认为它语言生硬、缺乏个性，但技术的发展以雄辩的方式宣示：我们所说的“个性”“灵性”，也可以被数据模型拆解为一些有迹可循的模式。我们知道成熟的作家，往往要吸收很多的文本，并经过数次的产出才能形成有标志性的写作风格，而这种积年累月的锤炼，却可以被AI以极短的时间吸收，并进行高精度的模仿。如果你看过DeepSeek用金庸、鲁迅等作家的风格产出的文本，你就能懂这种雄辩的力量。

文字创造这件事情仿佛一点也不神秘了，我们生活中所有的文本本质上来说都是字词的排列组合。好文本也无例外就是排列组合的结果，只不过它以一定的特征排列出来，会产生一种神奇的效果，然后激活读者的丰富感受，而排列组合正是AI擅长的事情，尽管AI不知道自己在说什么，但它只要掌握各种各样的排列组合模式，它就可以变得冷峻，幽默，鲜活灵动……任意一种你能想到的样子。文本以及其它很多事物不是彻头彻尾、由内到外人为才会被接纳，很多时候看上去是这么回事，那就是这么回事。

所以，很多认认为，决定一个写手竞争力的，似乎已经是使用AI生成好文本的能力。普通文字工作者可以花更多的时间，用来开阔视野、活跃思维，从而提高调教AI生成一篇令自己满意的文本的能力，而不需要在完整的文本写作上亲力亲为；而成熟的写作者，更是可以把自己的作品数据投喂给AI，让AI模仿自己的风格生成各类主题的文本，如果能指导AI把每个细节、遣词都调教成自己认可的样子，那么这和自己亲自写出来的文本又有什么区别？

但我们在实际写作中，到底收获了什么？写作者基本上都体验过，从想法、观点到写成一篇完整的作品，中间要经历一个极其复杂、灵活思考的过程，这是写作者对自我创造力的感知最强烈的时候——打碎、重组、碰撞、取舍……写作不是一个简单摘取脑海中已有的事物再拼贴的过程，脑海中已有的事物也不是相互孤立的，而是有联结的可能，而这种联结往往要在具体的文本实践中才会被点亮和激发。我们在给AI输入指令后，AI生成的部分内容可能会超越我们脑海中已有的联结，我们可能理解并认同这种联结，但如果没有通过写作来形成这种联结，这个联结事实上还是AI的，并不是我们自己的。

随着人机协同的程度越来越深，我们到底是在让自己变得更聪明，还是把AI训练得更有创造力？我们看上去是一个掌控AI的发号施令者，但一次次的发号施令或许只是让我们获得了有偏误的自我认知和越发空虚的内里，毕竟当创作过程和AI强绑定之后，我们相当一部分人离了AI就已经不会写作。

其实，我们很多对于AI的焦虑感，都源于我们对外部事务的关注，太想高效而又不失水准地完成生活中的事务，然后获得报酬或者他人的认可，所以我们在用AI比较出色地完成这些任务时，不由得会产生一些对自我不可替代性的怀疑。

我认为，于写作而言，除了训练AI我们应该还有更重要的事，那就是：我们应该把重心放在自我构建上，不要松懈于把自身（不是和AI高度绑定的自己）培养得独立而富有趣味。如何完成自我构建呢？首先得知道自己的自我究竟是什么，如果我们的工作对于自我的构建无益，那使用AI完成工作就是在解放我们的创造力，留出时间和精力来发掘自我；其次，自我构建是一件长期的事情，这中间的新技术可能反复迭代，我们构建自我的难度会越来越高，只有保持对新事物的思考，积极对话，才会找到和技术相处的正确方式。