AI 时代最安全的工作可能是写作

The safest job from AI may be writing

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AI 时代最安全的工作可能是写作

当程序员正为应对 AI 带来的 5 倍生产力指标而挣扎，深陷 Agent 生成代码的认知债务时，写作却意外地保持了安全。LLM 在代码生成上突飞猛进，但在散文创作上却陷入了“塑料味”的怪圈，充斥着机械的节奏和陈词滥调。写作是一个典型的“棘手问题”，缺乏明确的规格和客观验证，其成功取决于在人类心智中的共鸣。由于 LLM 缺乏 Theory of Mind，无法模拟读者的心理状态，它们只能基于统计概率生成文字，无法真正共情。在 AI 泛滥的当下，真实的人类声音反而成为了最昂贵的信号，这或许是写作在 AI 时代不可替代的核心价值。

LLM 总是遵循同样的机械节奏和老套陈词，到处撒播那些令人厌倦的词汇。
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  1. matherial

    我强烈反对，理由与本线程讨论的不同。

    LLM 是否能与顶尖的人类写作相提并论并不重要。关键在于，在你成为享誉世界的作家之前，你需要支付账单，而且往往要支付很长时间。而这正是 LLM 所剥夺的。所有那些琐碎的、与文学沾边的工作：新闻写作、翻译、技术写作/企业传播、文字校对。

    许多其他艺术形式也是如此。一个初出茅庐的画家或音乐家本可以通过承接委托或商业作品来维持生计，同时创作他们的鸿篇巨制……但现在，客户只需向生成式 AI 输入提示词罢了。

  2. muvlon

    这篇帖子提到的理由或许确实能保住某些写作工作，但这对那些已经失业、正苦苦寻找工作的作家们毫无帮助。

    光靠人类能分辨出差异并感到不适是不够的，还必须有足够的组织愿意为这种差异买单。从我目前的观察来看，这样的组织并不多。事实证明，对于公司产生的大量写作内容而言，文案的质量正如 Claude 所说，并非“承重结构”。这些文字的存在只是为了占据版面，乍看之下显得专业，就像电梯音乐在电梯运行期间让人勉强能忍受一样。

  3. GuB-42

    这个论点可以套用在 AI 做的任何事上。AI 能写出糟糕的文字、糟糕的代码、糟糕的图形和糟糕的音乐。

    但 AI 目前（或许？）还无法胜任熟练的作家、程序员、图形艺术家和音乐人的工作。

    而且每次都是同样的问题：LLM 缺乏意图。这本质上就是文章的核心所在。作家之所以斟酌每一个字，是因为他们想要传达某种东西。那是复杂的、刻意为之的，无法塞进一个简单的提示词里。LLM 无法捕捉这些细微差别，因为它们都在作家的脑海里，所以你得到的只是泛泛而谈的内容，因为模型根本没有做到更好的信息。

    但这同样适用于其他艺术形式，比如 ChatGPT 生成的传单、Suno 生成的音乐等等。它们看起来和听起来都千篇一律，因为背后没有意图。除了所有技术问题（如图像不一致、乐器声音混杂）之外，模型根本无法处理它没有的信息，所以它只能生成一些看起来像训练数据集的通用内容。

    代码也是如此。编程不在于编程语言本身，而在于精确地表达机器需要做什么，而编程语言在这方面非常出色，这也是它们存在的原因。LLM 让你可以用英语代替，但这并没有改变一切都必须具有意图的事实，否则 LLM 只会生成一些可能符合也可能不符合你需求的东西。

    大多数 LLM 编程的成功案例都是移植（ports）。因为有人已经用原始代码完成了大部分工作，有时甚至……

  4. dzonga

    我觉得作者的表述方式有点跑偏。

    我的理解是，作者想表达的是：人类始终需要那种能捕捉表达、思想和观点细微差别的人类散文/写作。这非常正确。我们已经在看到这种现象，例如人们因为 LinkedIn 上充斥着 AI 驱动的长文而选择离开该平台，而在 X 上参与度很高，因为那里的帖子很可能是人类生成的。

    我不会说“写作”这份工作受到了保护——因为企业总是会走捷径。

  5. unleaded

    很多回复都在坚持认为随着更多开发，AI 在写作上会变得更厉害，但我并不这么认为。即使你拥有一个数学上完美的写作 AI，你依然会遇到把写作任务外包给 Fiverr 上某人时遇到的同样问题。它无法神奇地知道你想说什么，它只有你提供的信息。一个足够复杂、不会让它产生错误想法的提示词，必须包含与输出内容一样多的信息……所以不如直接自己写。

  6. curuinor

    日常文案写作已经死了（本来就已奄奄一息，现在更是被一枪毙命）。而享有盛誉的文学写作是零和博弈，因此是永恒的。这就像股票交易（不是公司成立，也不是业务建设）是零和博弈一样。因此，LLM 的实际成功并没有给任何人带来信号优势，因为其他人也都有 LLM。

  7. pshirshov

    不。以下是基于我个人经历的情感化观点：

    目前，模型在处理情节和情感方面完全无能为力。

    它们会犯认识论、后勤和时间上的错误。

    但是：

    它们非常擅长发现_你的_认识论、后勤和时间错误。它们是非常棒的对抗性审查者。它们可以验证事实依据。它们可以测试语气。它们可以构建复杂的并行重构，代表带有时间戳的内心独白、对话和事件。

    一个由代表角色 + 状态 + 认识论隔离 + 审查者的多个模型组成的流程，对于验证或证伪想法可能非常有效。

    模型可以为你构建写作的形式化模型。它们可以针对你的形式化模型运行求解器，再次验证和证伪想法。实际上，你可以用 TLA+、SAT 求解器、针对形式化本体的查询来验证你的写作。

    它们可以构建出难以想象的复杂软木板（corkboards）。

    一个中等水平的作家，如果能很好地融入人机写作装置，甚至可以与顶级作家竞争。

    当你与模型共同写作时，你定义学科。你撰写散文。你让模型将你的散文转化为形式化系统并验证它。你让模型批评你。有时你让模型将你粗糙的语言打磨得流畅。

    因此，在当前的 LLM 发展水平下，作为想法来源和流程掌控者的作家是安全的。而将作家视为愿景扩展机器则不然。

    我在文学方面对 LLM 一直持敌对态度……

  8. wainguo

    ‘写作将保持价值’和‘写作是一份安全的工作’是两个截然不同的论断。

    AI 不需要写得比最优秀的人类更好。它只需要足够好，足以取代那些曾经支撑作家磨练技艺的大量琐碎有偿写作工作。

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2026-08-31