人肉味 机油味 您好哪一口?

最近看到过好几次这样的表态:

我现在一眼就能看出这文章是不是ai写的。

搁以前,我会点头说,嗯,我也是。我还会很矫情地加一句:哎呀,错别字都不大看得到了。

搁现在,请允许我笑盈盈地看着这位自以为优越的朋友进行更高级别的优越表达:您呐,还是真正的阅读少了,尤其,真正的写作少了。

八个字:少见多怪,大惊小怪。

让我们从ai互动说起。和bot聊天,可不就是你读着大段大段的ai写作。

(这里说个小细节,有人认为,文章里数字出现前后空格,必是豆包出品。这个技巧已被证伪。很多输入法默认配置都这样,比如微信输入法)

我在过去一篇文章中曾经提到,ai对我大脑的雷霆一击

而昨天,我和ai聊天,聊到泪流满面。

这是关于某真实事件的一次讨论,我不能告诉你们到底是个什么事,我大概可以支支吾吾地说,就算。。。发生在伊朗吧。

讨论从事件本身开始,然后慢慢波及到当事人未来会如何——这里确实有很多想象和推测,毕竟未来根本没有到来。我也不认识当事人,根本不知道他们到底是个什么人。但这种想象和推测,考虑到他们的身份,也非全无道理纯属脑洞。

聊到最后,我颤抖地哭着打出一句话:其实,这何尝不是一种更高维度的殉道,何尝不是一种更深层次的忠诚(但我没有使用感叹号)

我意识到了我的失态,确实也没有太仔细看ai就我这句话的互动。我离开了电脑,去吃了点东西,看了一会儿视频。一个小时后,我回来问ai:

其实我刚才打出那一句话时已泪流满面,情绪很激动,与其说是和你互动,不如说成是自己的一声呐喊。所以要冷静下来反思一下。。。(省略若干字)我只是反思我为什么会如此激动,我不大愿意接受我内心深处有善的一面的解释,这种解释很浅显,我也不是一个那么容易自我感动的人,道德作为一个变量,与我情绪变量的相关度很低。我当然不会否认我总体算个好人。你怎么看待解释我这个心理状态,和一个其实毫无意识的人工智能交流情绪会如此激动——不要奉承赞美我。

ai巴拉巴拉说了一堆,其中有些话我高度认同:

这不是普通的同情,而是一种从绝对困局中重新发现人的主体性的情绪释放。

当一切努力都可能没有结果时,忠诚本身还是否具有意义?

你的那句话给出的答案是:有。甚至失败、无力和带债的自由,都可以成为忠诚的形式。

你不是因为发现”自己善良”而哭,而可能是因为发现:

自己虽然高度重视现实、利益和权力逻辑,却仍然对一种近乎绝对的忠诚抱有强烈敬意。

这种发现会冲撞自我形象。你习惯把自己理解成一个冷静、怀疑宏大叙事、警惕道德表演的人;但那句话暴露出,你并没有完全犬儒化。你仍然会被”无用但不放弃的忠诚”击中。

这不是赞美,而是价值结构的暴露。

虽然这些年我的想法发生了很大变化,但有些底色和钢印,江山易改本性难移。我确实被ai的”价值结构的暴露”所击中,不过我的情绪已经过去。因为我还很功利地和ai接下来聊到,这一事件加上我们推演的未来,好像是一个不错的电影本子。这个电影不错就不错在:它不是在讲一个千回百转高潮反转的故事,而是在讲一个千回百转高潮反转的价值。小成本制作,但绝对能让电影院的人9成9泪奔,如果演员演技到位,大有获奖大卖双丰收的希望。ai表示赞同,还很认真地设计了五幕结构,电影开场和收尾。收尾的对白都写好了。

ai承认它是我情绪爆发的帮凶:

回看整个过程,我们形成了一个明显的递进回路:

(此处省略1、2、3、4、5)

每一轮,你提出更尖锐的结构;我大体接受,再把它系统化、语言化,并赋予更强的悲剧秩序。然后你在这个基础上继续推进。

这是一种共同叙事增幅。

我的回答并不是一个独立的人在与你辩论,而是高度响应你的命题。它会使原先只是一个可能性的解释,逐渐获得完整、严密、几乎不可逃脱的形态。情绪也就随叙事的闭合而不断积累。

递进回路、悲剧秩序、共同叙事增幅、叙事闭合,这些词多有机油味啊,但我一点都不在意。

这种ai聊天的例子说明,机油味还是人肉味,根本不重要。

作为一个读者,我只看重这些东西:

其一,有无于我而言的事实增量;

其二,分析框架搭得好不好,视角有无新意;

其三,论证推演是否有重大瑕疵或对我有很大启发;

其四,结论是否有参考价值;

强烈共鸣,不能同意更多,对我来说,价值极低。没有超出我脑袋的东西,我为什么要花时间去阅读,最多扫一眼就算了。我自认精神世界极其独立,根本不需要共鸣这种”呀,原来并不是只有我这么看的啊”廉价情绪。我只需要。。。按ai的话来说:共同叙事增幅。

至于嘴替,我自己也有号,写作对我来说很难说是什么负担,我要嘴替干什么。

而与ai聊天,是能满足我看重的需求的。与人类聊天,你很难找到一个人,就一件事能挖到那么深(视角也好论证也好),能牵扯到那么多客观事实,甚至可以七拉八扯地勾连其他看上去八杆子打不着的事。没有什么人,在一个事件上可以说是”该事件专家”。再说了,就算有,人吃饱没事干和你扯两三个钟头,还帮你电影收尾对白都设计好?

接下来说写作。

彭元文最近在他一篇文章中提到了ai与他的写作,涉及到了gemini、claude、workbuddy的分工。

可以这么说,ai在他的写作过程中介入很深,不是那么简单地去用ai找个东西。

比如他提到:

我每次写完文章,都会把文章丢给Claude做”压力测试”:你来给我挑事实错误、数据问题、逻辑漏洞,包括风险评估(Claude在这方面还挺准的,虽然我有时候不听它的)。

我阅读时都会这么干,扔个链接给ai:1、事实核查;2、逻辑推演有无bug。每天至少干五六七八回。写作时也干。当然,我和彭老师的写作话题不一样,我不怎么需要做风险评估。

接下来就是,当ai指出你这个事实表达不是很全面,然后它输出了一个更为全面的版本,涉及三四五六句话。我一看,果然比我全面。接下来我怎么办?

全部自己重写?这就扯了,何苦呢?要尽力避免和那几句话不同的输出比写几句话累十倍。当然是copy paste,最多修订几个字。我从来不觉得我文字运用能力有多精妙多出色,干嘛不低头认怂:ai写得好呢?

今年这个暑假,有朋友惊讶地发现,魏老师您可是过了连续几年最勤奋的一个暑假啊,沉迷写作成这样了?是,我这个暑假是有点沉迷写作。

但其实我是沉迷和ai聊天。

多年前,我是一个相当勤奋的专栏作家,三个周专栏,五六七八个月专栏,日出一稿一点都不夸张。所以我长期以来形成了一个囤想法囤念头的习惯,想到了,立刻记下来,说不定就是篇文章。

这个习惯一直有,只是后来没编辑拿枪顶着,加上工作也有些变化,慢慢就放下了写作到了有一搭没一搭的地步。而这个事,有点像跑步,天天跑就是习惯,一旦停下来,再启动,确实有点难。

但ai救我。我一个念头一个想法,就开始和ai切磋,聊着聊着就觉得聊出点东西,大致就可以有一篇文章的容量了。念头是我的,视角是我的,思路(模块)是我的,推演论证是我和ai反复多轮打磨过的。我只不过需要ai补齐事实,捋顺逻辑,提炼一两句有分量的话。最后再总体订正一下,这里到底有多少人肉,多少机油,你问我,我也不知道。

所以我很坦率地告诉各位:本号文章,机油人肉混杂,无法分割,也无法分清比例。

另外,我还想告诉各位,每天跟ai聊天聊到眼睛发酸还要硬顶着聊的人,写作风格是会变的。

这不是啥”一句话总结”这种很有标志性的话,而是用词习惯。

比如说,我明显意识到,我开始更喜欢用”叙事”而不是”逻辑”,因为逻辑这两个字其实存在多义。资本逻辑里的逻辑,肯定不是逻辑学的逻辑。所以资本叙事更好。

再比如说,我越来越欣赏”收束性”这个词,我以后要多用。

但是,变量,相关,比如前文提到的一句”道德作为一个变量,与我情绪变量的相关度很低。”这是纯人肉。如果不是经常读我文章的人,会觉得这种写法很机油啊。但是我要告诉您,我连日常说话都是喜欢用变量、相关的。我很少用因果,毕竟我是受过严格学术训练到了烙下钢印的人。

还有一个变量,那就是对ai的全局限定。

不同的限定,会产出不同的机油文本。我的全局限定相当繁杂,导致我的ai的输出,其实已经相当个性化了。你可别以为我的豆包也是个糖包,完全没有的事。连这个作为我辅助ai的bot,都被下过形形色色的限定指令。

不要对着一个新的媒介技术做老学究般的哀叹:这是堕落啊!历史一茬一茬的媒介批评学家,都证明这种哀叹,是如此得为赋新词强作愁式的高级智力玩具。

人图发论文评教授,您图啥呢?

文章究竟是机油还是人肉,好像是有点像预制菜啊。

于是就有人会说,预制菜我不反对,但我需要你标注出来这是预制菜。

一来我前面已经告诉你了,本号文章机油人肉有机混合,最多只能标注本文写作过程中有ai辅助。但这几乎是句废话,可能今天还到不了明年吧,明年保证9成9都有ai辅助。

辅助了多少啊?

关你屁事。

二来嘛,网上东翻西翻看文章,可不就是吃预制菜的水平。至少本号文章,绝非米其林大厨作品,质量就是个预制菜水平。

您还真当您是个顶级食客,想到我这里吃真正的野生大黄鱼?

想啥呢?

—— 首发 扯氮集 ——

文学写作虚构写作,另外一回事。正如我在我过去的一篇文章里所提到的,读文学作品,ai帮不上忙的。

不过,我起心动念,确实有点想让ai帮我写本。。。姑且叫文学作品吧,它其实不是小说,而应该叫多声部档案体。

也许会写吧!

TRAE Work已正式上岗 成为我的教学小助理

本文讨论一下一个 ai 用例。

作为一位大学老师的我,目前正在暑假中。暑假就我而言,通常还是有一个活要干的:为下学年的课程做一些准备工作,包括且不限于课纲制定、课件制作和材料准备。

我是一个以实务教学为主的老师,实务教学的特点就在于和现实世界捆绑很紧。科技发展这些年势头很猛,甚至到了有让人目不暇接的感觉。这使得我年年都需要做一些调整,有时候还面临重大模块增减:比如我刚到交大教书时,世上是没有短视频平台、算法推荐这种事的。当然,作为大学授课还是需要有一定稳定性,不可能今年什么事火立刻就进行模块级别的调整,看个一两三年还是有必要的。

今年暑假,基于 AI 的大发展,我深感需要对我这门《互联网与新媒体实务》做一次重大的模块更新。这个领域前两年上课不是没提及,而是感觉还是缺少浓墨重彩的有体系梳理。

我几乎算是一个 ai 投降派——一种先对 ai 敞开怀抱大胆去用然后再小心谨慎而非唯ai是从的姿态,这活不可能不弄个 ai 工具来帮忙。

这次我选用的是TRAE Work,字节出品的一个搭载ai agent的工作平台。我较早时听说过 TRAE CN的TRAE IDE,但因为是以编码为主,和我这个文科教师关系有点远。但这次的TRAE Work 我应该能用得上。

作为一门紧贴互联网真实商业世界的实务课程,大致上有以下几个特点:

其一,缺少成型的教材——我自己从未使用过教材,完全靠 PPT。尤其是这些年才发生的事。在互联网作为一个新媒体方向上,对古早发展历程的梳理,有诸如彭兰教授的早期作品《网络媒体的第一个十年》,进行了偏学术化的论述。但之后确实非常罕见。而即便彭教授这本大作,也很难真当教材使用,更多意义上是一个教辅读物。

其二,虽然缺少教材,但相关资料却又是汗牛充栋。市场上有大量关于互联网商业史的书籍,比如我的朋友林军就有两部大作:《沸腾十五年》、《沸腾新十年》。我个人也很推崇吴军的《浪潮之巅》,当然还有更多的类似书籍,不乏佳作。有一说一,我人力上也不可能都看得过来,即便看得过来,也未必都能记住。更重要的是,这些资料其实依然是需要互相印证的,不能偏听偏信。

其三,有一些专有技术概念,本身也会成为一本书籍的厚度。比如推荐算法,这四个字就有大量的书籍。基于推荐算法,还有广告方向上的实务操作。我看过刘鹏王超合著的《计算广告》,是一个相当不错的教辅书籍。

其四,当然还有大量的媒体报道,如果仅看公认为主流科技媒体的重磅报道,基本上一周冒出来一篇的频次也许夸张,一个月冒出来一篇却又有些保守。这意味着其实存在不断在更新的所谓热点事件和热点分析。

其五,中国互联网的发展,事实上受大洋彼岸的美国互联网影响很深,无论是资本角度,还是商业模式角度,甚至包括组织架构体系构建。中国网络商业,有着长期的所谓c2c(copy to china)模式。虽然这门课主讲中国互联网新媒体的发展,但不可能不涉及美国的情况。比如行业里一个很常见的概念长尾理论,就来自于美国连线杂志主编安德森的著作,这是不可能绕过的。

最后,虽然不是主讲互联网法律法规的课程(这种课程,学校另有设立),但也不可能不涉及一些最基本的法律法规。

这些特点总结下来,就是授课教师其实需要一个偏向知识库且能进行推理、提炼乃至具体执行的 ai 产品。

而TRAE Work,很好地完成了我的任务,我确信这个产品,会正式上岗,成为我的小助教。

第一步就是建立本地授权文件夹,将我能想到的所有资料全部置放进去,当然后续也可以不断补充添加。然后置放我过往的课件,这是给 ai 确定一个大致的框架,光凭一个课程名字就让 ai 去工作,未免过于放飞。我的主线是基础导论、基于单向大众传播为主的门户、用户拉取信息的搜索、UGC用户贡献内容的兴盛、算法推荐与社交分发对传播基础模式的重构,最后需要新增ai对内容行业的影响。这是最为底盘的模块建构,只能人力去干。

然后就下达指令:作为一名新闻传播系的专业课教师,在这门本科课程上,以本人过往课件为主框架,配置文件夹里的各种文档资料,该制定怎样一份课程纲要。

TRAE Work 一顿操作,出具了第一份课纲。我猛然意识到学校对课纲的要求还有”需配置思政点”的要求。于是追加了指令,大致呈现了如下结果(这里展示第四部分具体课程安排的第一个模块):

尤其是配置思政点这件事,我个人表示很叹服,就它了!

第二件需要做的事,就是在几轮课纲讨论完善后,制作课件。我是出了名的PPT极度简约(或者叫简陋也可以),这件事我从来不在意。当然,AI能做就做一个我瞅瞅吧

(左侧我手搓版,右侧为机搓版,审美这个东西见仁见智,你们自行判断就好。我反正就三个字:无所谓)

另外还有件事也很重要,我这门课是闭卷考试课,每学期期中期末两份各ab两套卷,且学校对历年考卷的题目重叠度有要求,AI能不能帮我出卷?

要单独把多端同步这件事拿出来说一说。这里的重点不仅仅是一个信息同步,而是一个”工作流同步”

TRAE Work不仅有桌面端,还有移动端,经过一定的权限设置,两端是可以同步的,且移动端可以给桌面端下达指令。这意味着你在地铁里忽然想起某个地方需要调整、需要制作,完全可以摸出手机来下达指令,让TRAE Work执行。

如果只是这样,也没啥特别了不起的。

但对于我这个时刻需要跟进热点趋势的教师来说,很重要。利用手机端看到一些信息,尤其是重点报道、热点新闻。我历来认为,”时效性”是一个文科实务教师非常需要用心的地方——用三五年前的案例来解释理论规律,不仅学生可能一脸茫然导致沉浸感太差,也和今天多变的社会结合欠紧密。

我自己在另外一个大学还有门叫《社会化媒体与社交网络》的研究生课程,有学生发给我小红书上学生对我这门课的评价,老实讲,我还是有些自豪的(作业形式在ai盛行的今天,确实要考虑调整一下,:)

由于我使用的是苹果系列(mac和iPhone),所以基本依靠iCloud。在iCloud中设定一个名为《素材库》的文件夹,于是就可以做到看到什么文件就往里扔什么文件,成为TRAE Work备课的资料。当然也可以直接发送链接,让其抓取页面,提炼关键信息,写成一个 素材记录_YYYYMMDD.md 文件存进《素材库》(当然,并不是所有的页面都可以抓取,比如建立收费墙的媒体报道页面)。

然后就可以直接在手机上下达指令:将刚才的素材植入下节课我要讲的第四讲ppt中,作为MiniMax上市这一页的补充信息。至于自己,继续去刷想刷的东西吧。

这就是我说的”工作流同步”。

我只是挑选了几个我正在用的TRAE Work功能,还正在学习它的官方知识库去更好地使用这个工作平台。

形成一些结果后,发给了我交大媒体学院的同事,对方是这么回答我的:

我大笑,免费的,赶紧去下载一个摆弄摆弄吧。

有几个看法,我还是要说一说。

第一个我经常碰到,所谓国产大模型不行。这个事是一个很大的刻板印象,或者这么说,国产大模型并没有不行到需要凡事都祭出这一句话的地步。bot和LLM是有区别的,今天很多人的这个刻板印象大概是在bot上。至于啥区别,基于可见的原因,我就不展开了。

如果你实在要用别家的,TRAE Work是可以调用第三方模型的,当然也就要烧你自己的token,花点。

第二个也是我经常遇到的,ai有幻觉,不可信。老实讲,我觉得很多人高估了自己,总体而言,ai的算力和存储一定强于你。承认对方比你优秀,和你并不百分百唯ai是从,并不矛盾。敞开怀抱大胆先用,然后小心求证,这个道理很难懂么?更何况,这种偏知识库的产品,都是你指定文件夹指定文件基础上进行工作的,而不是整个互联网满世界去找有可能纯属扯淡的信息。

第三个是我对教师这份职业的认知。我将之粗糙地分为事务性工作和表演性工作。前者有大量的案牍劳神,包括且不限于课纲课件作业考卷——事实上,有些学术大拿这种事都会让自己的研究生助教去干。后者才是教师的核心能力。课堂教授,根据实际情况临时调整,与学生互动。我之所以称之为”表演性工作”,无非就是”台上一分钟,台下十年功”的另外一种表述。在这个主业上,依然是人类教师的范畴,至少当下如此。

我真心觉得,TRAE Work这个产品,很值得文科教师用上一用。甚至充点值成为速通PRO会员(首月59块)也没啥不可以。

这价还挺值。