最近，#唐家三少称AI洗稿已成行业毒瘤#这一话题登上了热搜。起因是他为《光明日报》撰写了一篇题为《让AI内容“亮明身份”》的文章。
他在文中指出：“过去抄袭是‘复制粘贴’，一眼就能察觉。现在借助AI，抄袭变成了‘解构重组’——把爆款作品的框架抽离出来，用AI填充新内容，制造出一篇‘全新的旧文章’。”
图片源自微博
AI的效率能达到多高？
“48小时内就能产出500万字。规模膨胀到难以控制，一个平台的新书首秀量在一年内从400部猛增到5606部。当抄袭可以像工业品一样批量生产，原创就变成了奢侈品，谁还愿意花费十年时间打磨一部作品？”
为此，他进一步呼吁“需要补足文字领域AI标识的短板，让AI内容‘亮明身份’”。
这篇文章的初衷良好，呼吁也相当中肯，但这让「克劳锐」陷入了深思。给文字领域加上AI标识，真的能从根本上解决问题吗？
01
网络文学只是崩塌的起点
唐家三少之所以抱怨网络文学中AI含量过高，除了他本人是网文作者，更关键的是，网络文学的商业模式极度依赖“字数”。
在这个行业，每天更新一万字是硬性要求。过去靠人力，先不说情节写得如何，光是码出一万字就要耗费大量时间。而AI出现后，这件事变得异常轻松。因为AI最擅长的，就是这种“量大、规范、模式化”的内容。
就像唐家三少文中提到的例子——江西省网络作协副主席毛志慧所说——他每天更新近万字已是极限，但在AI几分钟就能产出几万字面前，直接遭遇了“降维打击”。
一个人与AI比拼产能，自然是无法匹敌的。
而且，AI泛滥早已不是新鲜事，只是如今被唐家三少公开点名罢了。
公众号里那些结构完美、金句频出、读完后却毫无印象的“爆款”；小红书上模板化、套路化、开头几句几乎雷同的种草笔记；甚至现在许多纯人工撰写的文字，也受到AI影响，真假难辨。
他说“网络文学是重灾区”还是有些局限，在「克劳锐」看来：所有能分发文字的地方，都是重灾区。
网络文学只是第一个崩塌的领域，因为它离金钱最近，壁垒更薄，大多数用户更在意爽感，对文笔和逻辑不太重视。而媒体文章、经典文学被AI入侵，也都是正在发生的事。
坦白说，现在许多笔者喜欢的媒体，无论是官方还是自媒体，几乎99%都有AI参与的痕迹。
今年6月初，雨果奖得主郝景芳甚至直言不讳，表示自己的新书《银河学院》中“AI写作的比重已经占到一半了，读者看不出来哪些部分是AI写的”。
相比大多数网络文学，这两类作品是更专业的人群、更用心创作的文字，但都已有AI介入，大趋势已不可逆转。
唐家三少说“AI洗稿本质上是对创新精神的系统性扼杀”。换一种更直白的说法，当抄袭比原创更高效时，被淘汰的不是抄袭，而是原创的动力。
一个写作者发现十年磨一剑的成果，比不上日更三万字的收益，他可能就再也不写了。当想写的人停笔，AI制造的垃圾就会越来越多。
02
为什么“贴标签”这条路行不通
既然AI如此泛滥，让AI内容“亮明身份”有意义吗？有意义，但意义有限。
首先，从技术上看，文字天然不适合打水印。
图片可以嵌入元数据，视频可以写入编码，用户也容易识别，不标注容易被举报，但文字不行。
唐家三少在文章中也提到这一点：“文字标识容易被批量删除或篡改。大量AI生成的文字内容正在‘隐身’传播，既无法被用户感知，也无法被平台溯源。所以当务之急，需要借鉴视频领域的先行经验，积极探索标识AI生成文字内容的办法。”
积极探索固然好，但何时能探索出来，却无人知晓。
目前，行业共识是：通用文本检测器的准确率不足以作为判定依据。因为许多检测器的原理是统计语言特征——句式规整度、用词分布、标点习惯。
比如，唐家三少的这篇文章，大量使用双引号、破折号，逻辑通畅、段落规整，包含许多类似AI生成的词汇……如果以检测器结果为准，很可能被判定为AI写作。
其次，上有政策下有对策。
许多AI生成的文章，为了不像AI，会在提示词中加入“多用口语、多用短句、偶尔重复”。
很多AI工具都具备“去AI味”的功能。还有许多作者会故意在发布文章中加入错别字，让读者通过划线标注。
图源WorkBuddy截图
第二，从机制上看，标注是一种逆向选择。
要求创作者主动声明“我使用了AI”，逻辑上等于让小偷把“我是小偷”写在额头上。真正依赖AI批量获取流量的人，会愿意主动标注吗？
今年4月，小红书AI治理开放日披露，自治理规则测试以来，完成主动标注的内容超过12万条。12万条听起来不少，但与之相比，小红书2026年以来累计处置AI不良行为超过百万例，其中包括80万个AI托管账号。
两组数据，差距悬殊。
因此，创作者自己的声明作用有限，需要平台具备相应的判定能力。但这又回到了最初的死循环：文字在现阶段，实在太难判断是否由AI生成。
第三，“使用了多少AI才算AI”很难衡量。
用AI润色了一句话，算AI吗？用AI搭建提纲、自己完成写作，算AI吗？口述内容、AI整理成文，算AI吗？让AI检查错别字、修改病句，算AI吗？……
AI与人工之间的界限，很难清晰界定。现实中确实出现过，用AI查几个错别字、改两句话，就被认定为AI文章的情况。
当然，各大AI厂商也尝试过解决方案。今年8月，Anthropic正式上线了统计型文本隐写水印，所有新版Claude输出默认打上标记，无法关闭。
什么是隐写水印？就是单独一句话看不出任何异常，人阅读时完全无感；但当文本达到足够长度，比如数百词以上，这种持续的微弱概率偏置，会形成可被密钥校验的统计指纹，也就是隐形水印。
这件事一经推出就引发巨大讨论。它在一定程度上，确实能告诉机器哪些是AI生成的。
但许多创作者认为：我只是调用工具润色，不等于同意在我的文字中永久埋入可被第三方核验的追踪标记。
还有一些记者、学术作者、写敏感内容的人，会觉得文本会携带可追踪的元信号，留下文本指纹，带来溯源风险。
03
AI不是问题，价值才是
写到结尾，不妨换个角度思考：我们讨厌的是AI还是低质量内容？
点开一篇文章，读了八百字，一无所获；刷到一个视频，看了三十秒，发现是拼接的假新闻；连续三次点开“看似干货、读起来全是废话”的内容，第四次就不会再点了。被消耗的不仅是时间，更是信任度。
从这个角度看，很多人介意的不是AI抢走了流量，而是垃圾内容占据了注意力。当大家看多了AI文章、AI图片，用不了多久，就记不清人工创作的东西到底是什么样子了。
现在这个时间点，我们还有能力抗议，但再过一年半载，等我们习惯了AI句式，审美发生了变化，又有多少人会在意内容是如何生成的呢？
因此，平台不如把“要不要标注”换成“要不要推荐”。
一篇由AI辅助完成、但包含记者现场采访和独家数据的报道，只要内容好就应获得推荐；而一篇由人类亲手敲出、但通篇正确的废话，也应被限流。
用质量标准替代身份标准，或许是更可行的路线。但另一个问题是，许多平台的推荐逻辑，也已经让人难以理解。（参考克劳锐往期文章《公众号，需要这么强的“算法推荐”吗？》）
如今，彻底抛弃AI已不可能，如何与AI共存，挖掘AI的有用价值，才是有意义的事。
为什么我会这么说？
因为现在的00后、10后，是最后一批知道AI出现前的世界是什么样子的人。才出生没几年的20后，未来接触的几乎所有文字，都会被AI“污染”。
一味区分、一味抗拒，还有什么意义呢？
有几次我在听歌、看书时，会感到恍惚和感慨。我的孩子，以后还能感受到真人文字中的真情实感吗？
04
结语
标注有意义吗？有。它至少确立了一个方向：AI生成的内容不该伪装成人的表达。
但它能解决问题吗？不能。它最多让读者在点开前多一个提醒，改变不了内容生产的流程。
综上所述，能拯救好内容的，从来不是给AI贴标签，而是让有价值的内容，获得更多推荐。
本文来自微信公众号“TopKlout克劳锐”（ID：TopKlout），作者：小松，36氪经授权发布。
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