如今感觉越来越离不开 AI 了。不管是代码类，还是工作总结类，都可以问 AI。只要你问问题的足够精确，AI 几乎没有废话，比他妈的某度简洁多了，你要什么给你什么，不像某度，要命。
AI 应用现状与痛点
普通人用 AI 主要是做一些文案类的应用，例如工作总结之类的，还有写新闻通稿之类的，都离不开 AI。但是有没有发现一个问题：不管你用的是老美顶尖的 GPT，还是国内号称比 GPT 更牛逼的 AI，输出的文章一眼即可辨别这不是人写的。
这是为什么？究其原因，我认为这是目前 AI 最大的痛点：没有人类的情感。
所谓的情感，当然是由最基本的喜怒哀乐组成的。例如本文开头的那几句“他妈的”，除非你给 AI 特定的身份标签，否则 AI 绝对不会输出这几个字，这就是典型的情感。
文字信息的覆盖率与 AI 的局限
还有一点，AI 输出的几乎不会有错别字。
- 《康熙字典》共收录汉字 47035 个
- 1915 年中华书局出版的《中华大字典》共收字 48000 余个
- 1986 年到 1990 年的《汉语大字典》收字 54678 个
- 1994 年出版的《中华辞海》，共收汉字 87019 个，其中重复字 320 个
- 字数最多的要数日本《今昔文字镜》，收录汉字超 15 万
- GB 2312 标准共收录 6763 个汉字，已经覆盖我们 99.75% 的使用频率
据统计：
- 1000 个常用字能覆盖约 92% 的书面资料
- 2000 字可覆盖 98% 以上
- 3000 字就已到 99% 了
综上所述，就算一共有 15 万字，加上这些字组的词、组的句子算 100 万字。典型的 AI 包含了多少信息呢？最简单的模型 3B（即 30 亿），这是能加载到手机上的模型；电脑上使用的离线模型一般使用 7B 或以上（一般来说，小于 7B 的不建议使用，智商有限，本文不做展开讨论）。一个简单的 30 亿参数的模型几乎包括了人类最常用的所有信息，更别说简单的文字了。
AI 写文章几乎不会出现任何错别字。为什么不是 100% 呢？毕竟模型是人类训练的，只要有人类参与，不可能达到 100%。想必这就是硅基生命为何要取代碳基生命的理由之一吧（又扯远了，回头再来说）。
AI 的“方圆”之限
AI 生成的文章是生成式的，具有随机性（专业名词叫做随机种子），但是万变不离其宗：
- 人类训练 AI 模型时，是按照人类最常见的、最简单的、大众所熟知的、教科书式的进行。
- 例如代码规范，100% 按照官方规范投喂的；
- 例如生成式文章，都是拿名人名作去投喂的（所以你跟 AI 说“请模仿鲁迅的文笔给你写一篇文章”，那真是毫不费力分分钟就好）。
正因为 AI 的守规矩，所以就有了“方圆”。这里的方圆就是一个圈圈，只要是 AI 写的文章，都出不了圈，一眼就可以识别这是 AI 写的。
例如人类会经常说些倒装句：
- “这是 AI 写的吧，这篇作文”
- “这是 AI 写的吧，这篇论文”
- “这是 AI 写的吧，这首歌词”
- “你吃了吧，中饭”
- “你交了没有？学费”
- “看了小视频里面教程，一边看一边做，我真是学废了”
- “我左手一只鸡，右手一只鸭，嘴里喝着 8 瓶娃娃”
是不是就没有 AI 色彩了，而是感受到了人类的色彩。
如何抹除 AI 痕迹
所以，AI 写的文章你得再改改：
- 改个倒装句；
- 故意写错几个字（同音不同义的）；
- 等等等等。
可以比较快速地抹除部分 AI 痕迹，到底能抹除几分，那要看你用心几分了。
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