LLM 腔

有时读一篇文章，我会越来越强烈地觉得，自己读的是 LLM 的输出。我说不清判断依据是什么，虽然那些常见的迹象都在（不是破折号，是那些承重挂毯）。这种感觉一上来，我继续读下去的欲望就一点点枯萎，有时甚至到了反感的地步。

市面上有些工具号称能分辨 LLM 写的文字和老式生物制品。我对它们持怀疑态度，一部分是怀疑其准确率，另一部分是因为这有点没抓住重点。对 LLM 腔的反应是人的反应，是那种“我们正身处散文的恐怖谷”的感觉。等我需要动用工具来判断自己在读什么的时候，已经太晚了，哪怕它信誓旦旦地告诉我文中没有 LLM 的痕迹。

我也怀疑自己准确识别 LLM 腔的能力。语言随时间变化，所以抱怨年轻人的语言是上了年纪的常见症状。看到“采用新的销售动作”“一则犀利的新闻综述”这类文字，我本能地反感。但这些说法我亲耳听人讲过，所以这更像是代际差异，而不是碳与硅的差异。（另外，作为一个移居过来的英国人，美国腔就别提了，我肯定马上就能习惯。）

眼下我劝作者们格外提防 LLM 腔。尤其强烈建议作者不要掉进让 LLM 写初稿的陷阱。哪怕初稿经过人工编辑，LLM 腔也很难清除，于是就有了恐怖谷反应。¹ 连接受它给出的改写建议都很危险。我听说有人用 LLM 搭大纲、理结构，这或许可以，但也仅限于大纲。² 正文得作者自己写。

在 LLM 时代，把文章念出来更加重要。我的习惯是在脑子里把字句念出来，然后写下来（再修改刚写的内容）。这条建议对任何想经常用写作沟通的人都格外重要。和许多事情一样，成为好写手靠大量练习。这项技能值得花时间去掌握，而向 LLM 投降会毁掉一切进步。

将来，LLM 也许会好到让人分辨不出差别。从很多方面来说，这反而更令人不安。和大多数写作者一样，我觉得写作几乎是思考不可或缺的工具。往往只有把东西写下来，我才能真正把对某个话题的想法理清。我常常在开始写一篇文章时就知道自己其实没弄懂某个问题，但跟文字较劲的过程逼着我克服困惑。随着越来越多的人把写作交给 LLM，他们也会把思考和理解一并交出去。我不想这样，那样写作还有什么乐趣？

尽管避免 LLM 腔是一条通用规则，但它并非绝对。一个重要的例子是 Jim Highsmith（他也为本站撰稿）。他发现借助 LLM 写作对他是必不可少的，以此克服帕金森病带来的困扰。为了能继续汲取这位老友的智慧，我很乐意忍受 LLM 腔。

更棘手的是翻译。我的许多同事英语并不自如，那是他们的第二甚至第四语言。有些人发现 LLM 翻译对于他们和那些马拉地语懂得更少的人交流很重要。但我同样更愿意读一个真人写出的笨拙文字，而不是流畅却没有灵魂的 LLM 输出。

有些情况下，即便是英语母语者让 LLM 代笔也说得过去。比如给官方写一封格式信函，或者准备一份我怀疑根本没人会读的报告³。也许将来大部分文档只会被 LLM 阅读，而它们不会有我这种恐怖谷式的顾虑。但如果我想与人交流，我的人性就必须从文字里透出来（至少渗出来）。

Alessio Ferri、Caer Sanders、Ian Cartwright、Jie Jessie Xia、Joshua Kerievsky、Michael Feathers、Michael Nygard、Scott Davies 和 Wei Zhang 对本文草稿提出了意见。

我在撰写本文时没有以任何方式使用 AI 或 LLM。

非常难，但并非不可能。我遇到过一个例子，我确知初稿完全由 LLM 写成，但读最终稿时我没有察觉到 LLM 腔。不过，它需要一家大型期刊出版社的专业编辑来清理润色。 ↩
我在本站的原则是，任何借助 AI 协助写作的人，都应说明自己是如何使用的，通常写在致谢里。这样做一半是为了透明，一半是让读者能学到一些有用的 AI 用法。就我自己而言，我不用 AI 生成正文，也不用它帮忙搭结构。写作中我唯一用到 AI 的地方，是把它当作搜索工具（但任何信息我都会回到原始来源去核实）。 ↩
Michael Nygard 评论道：“那种情况下，你根本不是在把一个人的想法传达给其他人。你是在跟一个进程沟通，而不是跟人沟通。也许会有一个人打开信封，但那个人只是作为一个控制论有机体的组件在行事。” ↩

Footnotes