人工智慧現在可以在幾秒鐘內為你撰寫初稿、提供標題、重新組織思路或潤色笨拙的措辭。
然而，速度並不等同於原創性，在寫作中，最引人入勝的作品是建立在人類的思維過程、經驗、對背景的認識以及識別讀者所需資訊的基礎上的。
人工智慧正在改變工作流程，而非寫作的目的。
多年來，我的寫作過程已經變得相當程式化：選定主題、做筆記、列提綱、寫初稿、修改初稿、最終校對，然後發表。人工智慧並沒有取代這些步驟，它只是加快了前期環節的速度。
目前，作家可能會利用人工智慧進行初步結構建構、總結研究筆記、改寫文字以及檢測重複內容。這可以提高效率，從而以最小的時間/精力浪費完成有用的工作。
人工智慧最適合用作寫作助手
將人工智慧視為助手而不是自動寫作工具，可以產生更可靠的結果。
人工智慧尤其適用於：
- 將零散的想法整理成一個邏輯結構；
- 產生備選標題；
- 縮短冗長的段落；
- 識別重複項；
- 建議使用更清晰的措詞；
- 建立早期草稿以供進一步編輯。
這些功能減少了寫作過程中的一些機械性工作，但並不能取代批判性思考。
人類的創造力始於預測的終點
生成式人工智慧的基礎在於偵測語言模式，並據此預測接下來所需的資訊或語言。這樣的生成引擎可以產生流暢的輸出，但並不能保證新穎性。
人類的創造力更具即興性；它可能更自由地源自於本能、感覺、觀察或隨機聯想。
旅遊記者或許會聽到熙熙攘攘的火車站聲；科技評論員或許會聽到試用一款令人費解的新應用時發出的惱怒呻吟；而商業記者在報道過類似案例後，就能明白為何一個看似微小的決定至關重要。
這些經驗賦予了寫作豐富的內涵。
人工智慧可以模仿你很多寫作風格。它不會感受到興奮、尷尬、好奇、失望或喜悅；然而，它仍然可以利用你的經歷，並將它們轉化為獨特的觀點/例子，從而使你的文章更具吸引力。
原創想法往往源自於不尋常的聯繫
創造力往往源自於將兩個通常不會連結在一起的想法連結起來。
假設一位作者以電影製作為喻，探討人工智慧在當今寫作過程中的應用。人工智慧的第一稿就像原始素材，作者必須身兼導演和剪輯師的角色，決定哪些內容保留，哪些內容捨棄，或哪些內容值得更深入地挖掘。
這種創造性的連結來自於詮釋，而不是簡單的資訊檢索。
判斷力仍然是人類最重要的優勢。
關於人工智慧寫作的最大誤解之一是，語法正確的答案也一定是好的答案。
可能並非如此。
有時你會遇到虛假的內容，其中的概括是不合理的，故事是愚蠢的，缺乏事實依據，而且內容枯燥乏味，結尾雖然有邏輯論點，但缺乏足夠的幫助或證據來支持。
因此，作家需要具備辨別力，也就是能夠仔細判斷什麼是有用的、準確的、適當的或不必要的。
人類的判斷可以回答諸如此類的問題：
- 這句話真的很屬實嗎？
- 這個例子相關嗎？
- 讀者是否已經知道這一點？
- 語氣合適嗎？
- 是否遺漏了某個重要的視角？
- 這段文字有真正的價值嗎？
這些決定決定了內容只是存在還是值得閱讀。
編輯人工智慧草稿正逐漸成為一項獨立的技能
隨著人工智慧的普及，作家們越來越需要負責將機器生成的素材打磨成更清晰、更獨特、更有用的內容。
這個過程遠遠不止於修正語法。
人工智慧產生的內容可能表面上邏輯清晰，但聽起來卻像是重複使用相同的短語，過於可預測。有些段落的開頭可能完全相同，個別句子的句式也可能過於相似，或是銜接生硬，聽起來很不自然。
這體現了編輯潤飾的重要性。
作者可以改變句子節奏，加入具體例子，刪除顯而易見的陳述，改進過渡，並用更精確的觀察取代通用語言。
在這個階段，當作者想要審查生硬或程式化的措辭並探索使語言更自然流暢的方法時，人工智慧人性化工具也可能很有用。
美國國家標準與技術研究院 (NIST) 關於管理生成式人工智慧風險的指南也強調了在使用人工智慧產生的輸出時進行人工監督的重要性。然而，此類工具應作為輔助手段，而非取代人工編輯。最終，內容的意義、準確性和語氣仍由作者負責。
人工智慧可以讓作家有更多時間從事更高價值的工作。
這聽起來可能並非人工智慧最顯著的優勢之一。人工智慧的寫作速度或許也未必更快。但你會發現，你可以把所有繁瑣的工作交給它，讓自己專注於更深入、更批判性的思考。
例如，作者可以使用該軟體產生初稿結構，然後用剩下的二十分鐘時間將其修改回去——甚至可以用它來聯繫採訪對象、核實事實、完善示例或拓展文章的主要論點。
研究仍需驗證
人工智慧可以幫助識別可能的調查領域，但重要的事實仍然應該透過可靠來源進行核實。
事實和統計數據可能已經改變，引言可能過時，產品資訊可能有所不同，法律法規可能發生變化，科學知識也在不斷進步。快速傳播錯誤訊息仍然是傳播錯誤訊息。
作家的角色正變得越來越重要，而不是越來越不重要。
雖然現在產生簡單的文字非常容易，但人類創造語言的能力具有更大的價值：
作家正在向編輯、研究員、事實查核員、策略師和受眾溝通者轉變。
這一點能夠讓人們了解訊息背後的意義，從而獲得回報。
兩篇文章可能包含完全相同的事實，但結果卻截然不同：一篇只是簡單地重複訊息，而另一篇則向讀者強調了所報道的事實為何重要。
這種差異源自於人類的判斷。
在人工智慧和人類輸入之間找到合適的平衡
最有效的工作流程取決於具體任務。
人工智慧可以承擔更多前期工作，例如創建大綱、集思廣益、重組資訊或測試不同的措辭。同時，聯合國教科文組織關於生成式人工智慧的指導方針強調，應以人為本，負責任地使用這些技術。
當任務需要時，應增加人工參與：
- 專家翻譯；
- 原創報道；
- 情感敏感；
- 品牌聲音；
- 有說服力的推理；
- 事實查核；
- 鮮明的觀點或富有創意的故事敘述。
目標並非決定人類還是人工智慧應該“勝出”，而是確定寫作過程中哪些環節適合自動化，哪些環節需要真正的人工參與。
結語
人工智慧改變寫作的方式在於，它加快了構思、完善、評論和修改的速度。但人工智慧無法取代寫作的創意部分：那些必須做出的決定、所需的經驗以及隨之而來的責任。
經過能力提升的作家將無法大量產出文字；他們將學會利用人工智慧的力量，但仍讓人類的思維來驅動創作。
