我正在变得对 AI 视而不见
随着大型语言模型的普及，一些人正在变得“对 AI 视而不见”：他们会本能地跳读或对 AI 生成的文本和图像失去注意力，并表示这些内容虽然精致，却奇怪地空洞、难以记忆，而且解析起来让人认知疲惫。评论者描述了冗长、充满术语的 AI 写作如何渗入代码评审、文档和职场沟通中，常常遮蔽意图、降低真实的信息密度，即使表面上看起来很专业。更深层的争论则在于：当前 AI 系统究竟是否真的具备智能或理解，还是只是复杂的相关性引擎，其输出缺乏人类的意图和意义。
认知影响与“AI 失明”
- 几位评论者表示，他们对 AI 文本出现了一种新的“短路”反应：大脑会迅速把它归类为空洞内容并拒绝继续投入。
- 有人把这与“认知萎缩”或 IQ 下降联系起来，但也有人要求证据，并指出这仍然只是推测。
- 少数人描述说，当被迫阅读大量 AI 内容的文档时会感到焦虑和疲惫；这种感觉像是在解析密集的法律术语或服务条款页面。
识别 AI 生成内容
- 许多技术圈的人觉得自己能通过语气识别 AI 文本：过于润色、解释过度、重复、显得有点“滑”，没有令人记住的棱角。
- 也有人承认自己可能过于自信，可能会把优秀的人类写作或经过良好编辑的 AI 误判掉。
- 讨论中引用了一些研究，声称重度 ChatGPT 用户更能识别 AI，而大多数人会漏掉 AI 写的私人消息。
- AI 图像被描述为视觉上很吸引人，但难以记住；人们记得的是整体氛围或那种“哪里不对劲”的感觉，而不是具体细节。
风格、冗长与信息密度
- 常见抱怨包括：AI（尤其是在 PR 和文档里）篇幅长了 2 到 5 倍，会用多种方式重复同一件事，编造术语，并把重点埋得很深。
- 很多人发现，比起 AI 写的说明，他们反而更容易读代码本身。
- AI 内容被认为高度同质化：行文平滑、信息密度均匀、几乎没有可供抓住的“钩子”。
- 与有缺陷的人类写作相比，有些人仍然更喜欢 AI，因为它没有拼写错误、结构清晰，而且至少表面上连贯。
意图、含义与“slop”
- 一个反复出现的主题是：AI 输出常常让人感觉只有形式没有实质——语法正确，但真正的意图或新信息极少。
- 读者觉得自己必须在脑中进行“即时重写”才能提取含义，这很耗费精力。
- 有些人把 AI 文本描述为“解压缩伪影”：模型把一个很小的点子扩展成一大堆低价值的词语。
AI 在工作与文档中的使用
- 初级工程师越来越多地提交 AI 写的提案和文档，这些内容看起来很专业，但却难以理解，有时还与真实意图脱节。
- 这削弱了写作作为理解证明、以及帮助同事对齐心智模型的传统作用。
应对策略
- 强力跳读，默认大多数 AI 文字只是围绕一个小核心观点的废话。
- 通过额外提示对 AI 输出进行后处理：要求更简洁、用项目符号、通俗语言或特定风格指南。
- 有些人会使用元工具或提示，在分享或阅读之前先把 AI 文本“人性化”或压缩。