网上流传着一个词，它还没有被定义，就已经开始判案：AI感，也叫AI味。它不指认任何具体的过错，只描述一种气味。一段文字读来概念很密、句子很顺、每个转折都恰到好处，评论区里便会出现这三个字。 这个词的判决范围很宽，近半年来，它在学术界或者说是知识界的“评论区”广泛出现着。其中，有做了五年田野的学术著作，有正当红的公共知识分子，有教授追着热点写成的传播学长文……体裁不同，处境不同，嫌疑的性质更不相同，却共用同一套裁决程序——读者的鼻子。 平心而论，关于AI写作的争论，重心已经移动过一次。最初被反复追问的是人与机器的差别：机器有没有创造力，它会不会取代人类作者。随着模型渗入写作的各个环节，这组对立逐渐失效，讨论转向了更实际的问题——哪些工作可以交给机器，哪些判断仍须由人完成，最终由谁对这些文字负责。“抓AI”的思路也随之从文本鉴别转向过程追踪：与其判断它像不像机器写的，不如追溯它究竟是怎样被写出来的。今夏英联邦短篇小说奖的风波常被引作范例——获奖作品被检测工具判为百分之百由AI生成，评奖方没有另找一套算法对质，而是查看作者留下的草稿、带时间戳的文件和笔记，详谈之后维持了奖项。 过程追踪是一条正确的路，只是它有一个前提：存在可供追踪的过程。中文舆论场上的多数争议恰恰发生在这个前提之外：没有草稿，没有时间戳，没有编辑部的调查，也没有可以申辩的程序，只有一段已经上线的文字，和一群正在读它的人。过程无从追溯，剩下的便只有气味。 剩下的这一部分，也许正是值得继续追问的地方。当我们说一篇文章像AI，究竟是在批评一台机器，还是在批评一种早在机器出现之前就存在、只是如今才有了名字的写作方式？这种怀疑落在了谁身上，又绕开了谁？本文无意裁定谁用过AI，那既非我的能力所及，也不是紧要之处；这里想做的，只是把“AI感”当作一种症状来读。症状并不指向罪名，它指向病灶，而病灶未必长在被怀疑的那个人身上。 被混着用的其实是三样东西：AI生成，AI辅助，AI感，前两个是关于事实的陈述，原则上可以证实或证伪——尽管现有的检测工具做不到，也承认做不到。第三个不是事实。AI感是读者的一种经验，一种在阅读中慢慢升起的怀疑，它无法被检测，只能被描述。 那就试着描述它。一篇有AI感的文章通常是这样：概念很密，发现很稀；结构工整到看不出作者在哪里犹豫过；论证顺滑到读者察觉不到阻力，仿佛世界从未反驳过他。所以它并不等于写得不好——许多有AI感的文字句子通顺、术语准确，问题不在于犯错，而在于不犯错。读者于是成了鉴定人，手里只有直觉，而直觉最容易被偏见收买。 直觉并非全无根据。语言模型的工作方式，是在每个位置上选出最可能出现的下一个词。阿姆斯特丹大学媒体研究教授高伟云（Jeroen de Kloet）在《渴望一个AI冬天》一文里提到，AI输出的那种“扁平”，也许正源于模型底层的概率分布逻辑。而香农早就告诉过我们，信息就是意外。“AI感”于是有了一个略微精确的说法：它是高概率的气味——每个句子都是上一句最可能的延续，每位被请出来的理论家都是那个话题最可能被援引的人。 这些症状或许有一个共同的病因，不妨称之为作者性的缺席。文本上方有一个名字，却在文本里找不到这个人：看不出他为什么关心这件事，也看不出材料在哪里改变过他。本雅明说过，讲故事的人会像陶工把手印留在陶土上那样，把自己留在讲述里。有AI感的文本，就是没有手印的陶罐。 这也是“你的文章像AI”格外伤人的原因。写得不好，尚可修改；论证有误，尚可辩护；被说没有手印，却近乎无从回应。它否定的不是一篇文章的成色，而是写作者在不在场。被这样说的人几乎无法自证，因为需要证明的是“我在”，而这从来不是出示几份材料就能证明的。指控可以对质，气味不能——这大概是所有争议中最不对等的一种。正因为不对等，说出这三个字之前，或许值得多停一秒。 巴特当年宣布作者已死，说文本是一张引文的织物，作者不过是把它们缝在一起的人。那是一份解放的宣言。半个多世纪之后，我们终于读到大量真正没有作者的文本，却发现自己开始想念那个死者。高伟云说得很坦白：他这一代人曾兴高采烈地拥抱作者之死，如今却被一种对真诚的渴望缠住。宣告作者之死，与不得不在无人署名的文本里生活，终究是两回事。 打开近十年任何一本人文社科期刊，都会遇到一套词：赋能，重构，范式，生态，张力，进路；也会遇到一套结构：先描述现象，再请出一位理论家，铸造一个新概念，最后落到一个可以放进任何摘要的结论上。凡此种种，都不是2022年之后才有的。 1946年，奥威尔在《政治与英语》里描述过一种写作：作者不再挑选词语，而是把别人排好的长串词组一段段粘起来，像用预制构件搭一座鸡棚。他说这样写最大的好处是不必思考，因为短语会替你思考。 这样的观察还可以往前推。刘勰论文，分过“为情而造文”与“为文而造情”两路：前者因有所感而不得不写，后者是为了写而张罗出一点感情来。他给后一路留下的断语——繁采寡情，味之必厌——移到今天几乎不必改动。一千五百年前有人写赋，辞藻堆叠而真意稀薄；今天有人写论文，概念层出而发现寥寥。这种病既不始于生成式AI，也不始于奥威尔，而是写作这门手艺的老毛病：每逢一种文体成熟到有了可以照搬的样子，它就会重新发作一次。 那么模型是从哪里学会写作的？自然是从我们这里。它没有发明那套词，也没有发明那套结构，它只是最勤奋的学生，勤奋到把老师的习惯放大成了无法忽视的样子。 高伟云的一个判断因此显得格外敏锐。他说，人文学科几十年来不断细分、不断“专业化”，每个子领域都有自己的期刊和格式，文章因此重复而可预测，很适合让AI来写；接着他写下结论：我们早在AI到来之前，就已经开始像AI那样写作了。这话从阿姆斯特丹说出，换到别处大约同样创建。 今年六月的一场争议，正好可以放在这句话下面读。一部研究粉丝文化的田野著作在读书网站上遭遇差评潮，被顶得最高的短评只有一句：好好查查，序言的AI率有多少；列出的“证据”是破折号太多、形容词太多。第一作者向媒体解释，他们没有使用AI，这项研究做了五年。她还说了一句更值得记住的话：如果有读者觉得有AI痕迹，她不否认这种感受，也不打算去澄清。 这句话里有一种少见的清醒，也有一点难以言说的疲惫。五年的田野换来一句“查查AI率”，换作谁都不好受；但她没有把读者的感受完全否定，而是承认它真实存在。这份诚实恰好指出了问题的位置：假定她说的是实情，这本书就是完全由人写成的，可读者闻到的那股气味也是真的。一本人写的书让许多人觉得像AI，说明的不是它用了AI，而是“AI感”根本就不是关于AI的。它关乎的是一种文体——低信息密度，高修辞密度，结构先于内容。这种毛病2022年之前就在，只是那时我们没有专门的词来形容它。 这里需要一句自我坦白。本文同样用了不少破折号，请出了不止一位理论家，按某些读者的标准同样有AI感。这不构成反驳，恰恰是佐证：这种文风是学院训练出来的，写下它的人也是。法兰克福区分过说谎者和扯淡者——说谎的人还在乎真相，所以才要掩盖；扯淡的人只关心效果。有AI感的文本不一定错，它只是对错不错不太感兴趣。 八月的另一场争议给予了不同的样本。一位知识播客主播因为一期访谈突然出圈，不到两周风向掉头：有网友逐期比对她的节目与几档英文播客，指出多期内容在结构与论点顺序上高度相似。最常被引用的一处证据是个错误——某档英文播客提到“health corps”与“literacy corps”，即卫生服务队与扫盲队，语音转录把corps听成了court，于是中文节目里出现了并不存在的“卫生法庭”和“扫盲法庭”。 说句公道话，知识播客本来就依赖二手材料，指望一档每周更新的节目给予原创研究，就像指望一家餐厅每天发明一种新食材。这类工作的价值不在原创，而在筛选、翻译、组织和判断，在于替听众读了他们没时间读的东西，再诚实地告诉他们那是什么。做得好的中介卖的其实不是知识，是信任：知识在图书馆里，免费；听众付的钱，是相信他读过，理解了，没有骗人。 综合、转述与重新包装本身没有问题，它们是知识流通的基础设施，好的翻译比平庸的原创难得多。问题只发生在一个地方：当它们被呈现为原创发现的时候。生成式AI切断了知识密度与知识劳动之间的那根线。从前，一个人若能在一小时里流畅地谈论十位理论家，我们可以推断他读了很多年；如今这个推断不再牢靠。本雅明说的“光晕”曾在机械复制时代从艺术品身上退去，如今似乎正从博学的人身上退去。 所以这场争议真正的问题，不是她配不配被称为学者——那个问题既无聊又刻薄，也把结构性的困境化约成了人身攻击。真正的问题在于：她的公共权威建立在“她读过很多我们没读过的东西”之上，而这种权威的性质决定了，来源透明本身就是权威的一部分。“卫生法庭”之所以最有杀伤力，不是因为它证明了搬运，而是因为它证明了更令人难受的事——材料在传递的一路上，没有遇到一个正在思考的人。一个真正想过“扫盲和卫生怎么会有法庭”的人，多半会停下来。没有人停下来。 这未必出于轻慢。每周更新的节奏本身就在惩罚停顿：停下来核对一处细节，可能就赶不上这一期，而听众的耐心是按周计算的。责任因此不能只算在一个人头上，也要算在那种要求持续供给的节奏里。还要补一句谨慎的话：截至本文写作时，那些比对仍是网友整理，不是任何组织的认定。公共知识传播不必变成论文，但至少可以做到重要材料可追溯，转述与原创判断有所区分。这不是学术规范，是商业诚信。 如果一个知识博主失去可信度，读者可以取消关注。学术不是市场，或者说，它自称不是。学位、职称、期刊、同行评议构成一整套担保机制，默顿把这套机制的精神叫作“有组织的怀疑”：不接受任何未经检验的主张，无论它来自谁。一个头衔于是可以为一个人此后写的所有东西预付信任。可古德哈特提醒过，一个指标一旦成为目标，就不再是好指标：当职称与发表数量成为被追逐的对象，代理便和本体脱了钩，而读者还在按旧汇率兑换。 福柯所说的“作者功能”是同一件事的另一面：作者的名字不是普通的专名，它决定文本以什么方式被接受。同一段话，署名亚里士多德和署名一个无名氏，被阅读的方式完全不同。检测在这里帮不上忙。工具不可靠，把一位学者的文字送进检测器，本身也是一种不尊重。有一个更朴素的实验：遮掉名字，遮掉头衔和腰封，把概念密集的文本当作一篇匿名的硕士论文来读，然后问自己，会不会在页边写下“这个概念需要界定”。这样的批评是熟悉的，每年答辩会上都在说。现在把名字放回去，它还创建吗？如果答案是“创建，但不会说出口”，问题就清楚了：不是文本变了，是我们对不同的名字用了不同的尺子。 这个实验说来容易，做起来并不轻松。写下这段话的人同样有自己的偏爱与忌惮，同样会因为一个熟悉的名字而放松警惕，也同样害怕误伤一位曾经教过自己很多东西的学者。承认这一点并不能豁免什么，但至少可以让批评停在批评的位置上。声望本来的功能是给予合理的初始信任：一个人证明过自己很多次，我们有理由先假设他是对的。可这份信任有没有到期日？它会不会悄悄变成“不必再检查他是不是对的”？倘若如此，声望就成了质量的豁免权，而这对被豁免的人未必是好事。 八月中旬，一部动画电影走红。它由一对母子耗时五年“手搓”完成，画面粗糙，动作僵硬，头九天的累计票房不过七千余元。此后局面反转，恰恰是“粗糙到离谱”让它成了奇观，半个月内票房涨到千万量级。这场狂欢里固然有戏谑，却也藏着几分郑重：当AI生成的画面越来越精致，那些笨拙的、看得出人手痕迹的东西反而稀有起来，“至少不是AI”成了它的口碑。人们在一部并不高明的作品里认出了一个人曾经在场，并且为此走进影院。 学术界的反应几乎同步。一篇约一万四千字的传播学论文在月底见刊，把这场爆红解释为情绪共振、算法共谋与关系赋权共同作用的结果，称它是公众投射焦虑的“情绪容器”、观察社会心态的“民意雷达”；另有论文以“活人感”为题讨论它的疗愈功能，随即引来调侃：周六爆火，周日写稿，周一审稿，周二见刊。这些概念未必没有解释力，追踪热点也谈不上什么罪名——学者关心眼前发生的事，本是分内之事。值得留意的只是其中的对照：观众为这部电影鼓掌，是因为在粗糙的建模上看见了手印；而讨论它的学术文本，读起来恰恰是本文开头那种气味最容易附着的地方。同一场舆论里，手印既被赞美，也被搜捕。 写下那篇长文的，也正是2024年底因论文数量引起讨论的那位学者。当时有网友统计他四十一年间发表了一千二百余篇论文，他公开回应，给出的数字是1187篇，并把矛头指向期刊规范：有些期刊不允许硕士生署名，多数期刊没有通讯作者这个类别。把两件事放在一起，不是为了重复当时的道德指控——那样的指控在网上已经足够多——而是因为这个回应无意中说出了实情：一篇文本要变成“成果”，需要的远不只是写出来。它需要版面，需要编辑认识你，需要基金盖章。文本和成果之间隔着一整套转换装置，而钥匙并不均匀分布。 所以真正的追问是结构性的。它不是“资深教授不应该高产”——高产本身不是罪，一个组织得当的团队完全可以诚实地高产——而是：一位讲席教授的第一千篇论文和一位博士生的第一篇论文，在编辑部里遇到的是同一把尺子吗？ 青年研究者完成一篇论文，可能需要半年田野、上百小时转录、反复编码，再经历三四轮退修；成熟学者手里则有学生、项目、成形的框架和编辑网络。如今两人同时拿到同一件工具，它对谁的帮助更大？答案有点残酷。AI降低的是文本生产的成本，却没有降低进入核心期刊、建立关系、取得项目、积累声望的成本；它降低的恰恰是成熟学者最不缺的那种成本，马太效应于是又添了一个乘数。技术带来平权的期待，也许忽视了一件朴素的事：生产力从来不是唯一的瓶颈，渠道也是，而渠道一向在有渠道的人手里。 还有一件更让人难过的事。今天不少高校要求毕业论文控制“AI率”，降AI率于是成了一门生意，而这些工具修改的是措辞，不是思想。一个刚开始学术生涯的年轻人，在学会写作之前，先得学会一种荒谬的技艺：让自己的句子看起来不像最有可能出现的那个句子。这既不是他的过错，也未必出自哪一所学校的本意，而是一套只能测量表面的制度必然产生的副产品，代价却由最没有议价能力的人承担。与此同时，那些最不需要证明自己的人，几乎从不被送进检测器。 高伟云把这件事放进了一个更大的框架。他说，我们衡量AI的方式——看它能不能交付一首以假乱真的歌——本身就是一种绩效主义的目光，只看产出，不看过程；而大学与期刊正是这种目光最完备的制度形态。他给出的替代方案很小，也很动人：他和两位同行把三十位同事对学术生活的抱怨编成一首歌，在香港的一次会议上排练、演唱。他说，若交给模型去写，无论好坏都错过了重点，因为价值全在过程里——问朋友们什么让学术生活难熬，在暑气里一遍遍排练，一起唱歌。这些经验计不进任何指标，却可能最值得珍惜。 韦伯当年对慕尼黑的学生说，学术生涯是一场疯狂的赌博，年轻人要在没有保障的情况下熬很多年；他又说，只有能为一段手稿的正确解读而狂喜的人，才配把学术当作志业。一百多年过去，这段话的两半正在分开：赌注还在年轻人那里，而狂喜，那种在材料面前慢下来的能力，正在变成奢侈品。 七月的两份通报属于另一类事情。一所高校认定一位知名作家的硕士学位论文构成学术不端，撤销其学位；两天后，另一所高校认定一位副教授的多篇论文存在段落重复且未注明来源，撤销其学位与职称。这是组织调查之后的正式认定，不是读后感。把它们与前面的争议混为一谈，既是对后者的不公，也是对前者的轻描淡写。 但它们提出了一个必须回答的问题。那篇被撤销的论文完成于2019年，顺利获得了答辩；那位副教授的论文发表于2014年，此后她评上了职称。真正把问题送回制度审查的，是普通的互联网用户——他们没有职称，没有编委席位，有的是搜索引擎、跨语言数据库，以及，是的，AI。为什么那种“有组织的怀疑”，最终由没有组织的人完成？制度未必没有能力发现问题，有时缺的可能只是动机：在一个并不算大的学术共同体里，评议者彼此认识，彼此需要，将来还会在评审委员会里再次相遇；匿名网友的怀疑之所以更彻底，也许正因为它不欠任何人情。 写到这里，必须转过身来，对前面所有的论证泼一盆冷水：让每个人都能核查权威的那种能力，同样可以用来制造冤案。有三个层次需要分开——说这篇文本不好，是批评，任何人都有权做；说它像AI，是感受，可以说出来，但不构成证据；说这位作者违规使用AI或者抄袭，是事实指控，需要证据、程序和当事人申辩的机会。从第一层滑到第三层，今天只需要一条被点了几千个赞的评论。这三层之间的距离，写在纸上一目了然，落到情绪里却几乎不存在——人在愤怒的时候，很难提醒自己此刻不过是在闻一种气味。 界线并非守不住。今夏一位数学教授的评论文章被检测工具判定有三分之一内容由AI生成或辅助，她承认曾用AI协助编辑与查找材料，而刊发媒体没有因此取消她的作者身份——研究、分析与最终发表的责任仍清楚地落在她和团队身上。有人对结果负责，AI参与就不等于AI作者。 那部田野著作则是最好的警示：破折号太多、概念太多，没有一条能成为机器生成的证据。桑塔格的文章里满是破折号，倘若她活到今天，检测报告恐怕会很难看。工具本身的表现更不体面——2025年毕业季，有人把《荷塘月色》交给某常用检测系统，得到六成以上的AI疑似度，随后又爆出《滕王阁序》的AI率高达100%，网友因此调侃，建议取消王勃的进士学位。用一件测不准的器具当尺子，量出来的从来不是被量者的成色。 高伟云在文中还做了一次难得的自我暴露。他说，如今读学生论文或期刊来稿，第一个纠缠他的问题是：这是AI写的吗？某些词会让他起疑，很长的破折号也会。他坦白说，这种带着怀疑的阅读让他难受，他并不想不信任作者，可就是做不到。一位严肃学者尚且如此，大概谁也没有豁免权。而这恰恰最该警惕：怀疑一旦成为习惯，就不再需要证据。 桑塔格在《疾病的隐喻》里说过，结核病和癌症都曾被当作隐喻，用来描述道德败坏与性格软弱，而这种用法第一时间伤害的是真正的病人，因为它让人们不再看疾病本身，只看疾病“意味着”什么。她的结论是，看待疾病最真实的方式，是最大限度地清除隐喻。“AI”如今也正在成为一个隐喻。它有效，让一种长期存在的病症终于有了名字；也危险，让我们不再看文本本身，只看它像什么。一篇糟糕的文章不会因为出自人手就变好，一篇好文章也不会因为像机器就变坏。何况，如果“AI感”暴露的真是作者性的缺席，那么用一个统计指标去猎巫，就是用同一种缺席去反对缺席。检测工具也没有手印。 回到题记那句话：谁在说话，这有什么关系呢？福柯用它来质疑作者的神圣性。这样的质疑并非西学独有。章学诚论“言公”，说古人之言所以为公，未尝私据为己有；在他看来，学问是天下的公器，斤斤计较文辞的归属，反倒是后世的习气。这些看法自有其道理，前提却是言语难得，著述不易。今天文本不再稀缺，句子、摘要、文献综述，甚至初步的观点，都廉价到接近免费；而一种东西一旦接近免费，就不再能作为衡量任何东西的尺度。需要重估的，并非署名的虚荣，而是署名所承担的东西。 答案大约就在那些无法被快速生成的部分：长期待在一个问题里的时间，第一手的材料，可追溯的来源，以及最要紧的，一个愿意为判断承担后果的人。波兰尼把这叫作“个人知识”——一切认识都包含认识者的个人参与，是一种把自己押上去的承诺。没有人押上去的知识，严格说来还不是知识，只是文本。署名的意义就在这里：它不是所有权的声明，而是责任的地址。光晕若还有一个去处，那大概就是署名背后的那个人，他为什么关心，他被什么改变过。 来源标记、贡献说明、过程披露，这些工程当然要继续做，它们回答的是“这段文字从哪里来”。可它们回答不了另一个问题：这段文字值不值得有人为它署名。后一个问题没有技术方案，只能由人一次次地给出。 高伟云在文章结尾说，他渴望的不是AI消失，而是一段冷却期，一种可以慢下来、重新看重过程的气候。他还有一句话值得记下：比起完美无瑕的英语，他更愿意读蹩脚的英语；比起条分缕析的要点清单，他更愿意读枝蔓横生的论证。这听起来像趣味，其实是伦理。桑塔格在《反对阐释》结尾说，我们需要的不是艺术的阐释学，而是艺术的爱欲学。挪到今天或许可以说：我们需要的不是文本的鉴定学，而是阅读的伦理学。 说到底，这些讨论落回地面，无非几件朴素的事。公共知识传播不妨多交代一点来源；学术制度不妨对不同的名字用同一把尺子；而作为读者，最难也最要紧的，是分清什么时候是在批评，什么时候是在指控。至于写作的人——包括写下这篇文章的人——值得一次次重新问那个最古老的问题：这段话里，有多少东西是自己的？ AI时代真正需要鉴别的，也许从来不是一篇文章有多少AI率，而是其中究竟有多少东西，值得一个真实的人署上自己的名字。而如果文本越来越容易生成，制度真正需要护住的，恰恰是那些无法被快速生成的研究，以及做这些研究的人。 近来关于“人机协作写作”的讨论，已把重心推向过程追踪一侧：与其鉴别文本，不如说明作者与机器各自做了什么。本文试图接着往下走一步，处理其中尚未展开的一面——当写作过程无从追溯时，读者的怀疑如何运作，又落在了谁身上。 文中案例按三种证据等级处理：两起学位与职称撤销有校方的正式认定；著作争议、论文数量讨论与热点论文争议有当事人的公开回应或媒体报道；来源比对与“AI感”评价则只来自公开讨论，尚无任何组织认定。所有当事人一律以身份指称，不涉及姓名、组织与作品名，文中也不包含针对任何具体个人的事实指控。本文没有使用任何AI检测工具的结果作为论据，也不认为它们应当被这样使用。引述若有出入，责任在作者。 ［4］瓦尔特·本雅明：《启迪：本雅明文选》，汉娜·阿伦特编，张旭东、王斑译，北京：生活·读书·新知三联书店，2008年。（含《讲故事的人》《机械复制时代的艺术作品》）

🍑 难以启齿的婚俗(试婚)古代今年，国家数据局正式将Token的中文译名确定为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”。词元由此成为AI时代的热门词。如果说过去20年，互联网的终极密码是流量，比拼的是谁抢占用户注意力以及留住更长的在线时间，如今，一套全新的价值标尺——词元经济悄然登场，它要比拼的则是谁能高效解决真实任务。

💃 女主被犒赏三军npcReddit上一名用户使用了一个近乎故意找茬的Prompt：要求一张图同时出现四种画风、五条项链、14根手指、三个瞳孔的鸽子眼睛，以及15世纪莫桑比克丛林和未来工厂。

内容把关感比较强，很少看到把伪科学和科学搅在一锅的情况。日用品、防护、营养这类贴近生活的主题特别实用。比如想弄懂碳中和到底在争什么，基本能找到不绕弯的解释。给大脑装了个简易滤网，再刷别的信息时也更清醒一点。短板不是没有，但优点足够明确，先用着。