AI可以创作出不错的内容，在它们最初的原始形式下，它们肯定不会精彩、深刻，但它们可以令人满意。
这取决于是否会如此？根据我的经验，主要取决于：
- 创作者懂得如何写作。
- 创造者了解人工智能的能力，知道如何最大化利用它们。
但一个没有经验的文案写手怎么可能知道AI生成的内容好坏呢？下面，我整理了一份值得关注的具体方面清单。
1.定义文本的目的，并确定其是否能满足该目的
AI往往会倾泻而下，然后逃避到安全的泛泛而谈，如果某篇文章本应销售某种特定产品，而读了三段后我们仍然不明白它为什么值得购买，那人工智能就失败了。一篇好的文章必须传达具体内容，而不仅仅是为了在网站上美观或填满空间。
要评估这一点，请问自己以下问题：
- 读完文本后，知道接下来该做什么吗？买了，注册了，明白问题所在？
- 能用一句话总结这篇文章的主要价值吗？否则，信息会模糊，几乎没人会记得。
- 这篇文章是否回答了真正的问题，还是仅仅围绕着这个话题展开？
- 有没有具体的例子，比如数字、示例、各种情景？它们建立了信誉，而人工智能本质上并不具备这种信誉。
- 在删除了一些句子（尤其是单个段落的开头句子）后，文本的含义是否保持不变？如果是这样，就需要缩短，文字被简单地拉长了。
2.检查文本是否带来了新的信息或视角？
人工智能擅长综合现有信息，问题在于，当文本只是重复那些在其他地方大量提供的明显论点、定义和建议时。一篇有效的文本必须带来独特的视角，在AI内容泛滥的时代，读者立刻感受到缺乏真实性。
所以从以下角度分析：
- 这篇文章是否为互联网带来了任何附加价值，还是只是现有内容的又一个简化版本？
- 有没有真实经历的描述？
- 有行业特定的词汇表吗？
- 人工智能是否得出了不显而易见的结论？
例如，还要加上案例研究、独特的观察甚至有争议的观点，算法不会自行冒险使用，以免冒犯任何人。请记住，原创性是通过细节、特定的幽默感或大胆的论点来构建的，这也是人工智能还需要向我们学习的。
3.确保文本在风格上保持一致
当文本分阶段创作，使用多个提示时，这一点尤为重要。AI在一段话里可能是我们的好朋友，使用缩写和宽泛的语言，而在另一段中，突然且毫无预警地变成一个滥用被动语态。
这种风格上的混乱立刻暴露出文本并非出自人类之手，最重要的是，这类文本本身就很难读。
一次性读完整篇，最好是朗读，检查段落之间的过渡是否自然，且文本的氛围在开头和结尾是否一致。
4.速率的流畅性和阅读便利性
优质内容自然流畅，阅读起来轻松自如，然而，人工智能有一种特定的句子构建方式，其长度和结构几乎相同。这造成了一种乏味、单调的节奏，让读者昏昏欲睡。还常常存在一些奇怪的逻辑结构，号称语法正确，但没有人类会写或说出它们。
注意文本是否难读，难道不是形容词和反复复杂的句子过多，需要反复阅读才能理解它们的意思吗？
缩短冗长的句子，加入一些动态，并确保思绪之间有顺畅的过渡。
5.核实事实和来源
人工智能几乎可以自信地提供虚假信息，关于日期、姓名、统计数据或研究结果的幻觉是语言模型的基本原理。
无论如何，都不要发布未经来源核实的数据或事实，有时候，复制它们并用谷歌搜索就足够了。
如果AI提供来源链接，点击它们，它们常常发现，这些页面或文章往往不存在，内容完全不同。记住，实质性错误的责任将落在我们自己身上，而不是算法。
6.注意AI专用的短语
在各种社交渠道或文章中，许多人对某些短语的使用进行污名化，这些短语正是人工智能的特征。这导致我发现自己在想用“key”这个词时，脑海里会寻找同义词，只要听起来不像GPT模型。
这是正确的做法吗？我对此持怀疑态度，不过，如果希望AI生成的文本听起来不像AI文本，就值得关注这些短语。
事实是，它们的存在让文本明显被人工智能写成，但它们本身并不有害，也不会影响文本的价值。然而，如果想隐藏文本的作者身份，或者觉得这大部分是我们的，那么去除这些词语是值得的。
摘要
AI对文本质量的最终检验，不是它能否通过检测器（而这些检测器本身效果也不好），而是它是否对接收者有价值。人工智能是个出色的助手，但决策能力很差。我们需要知道文本何时已呈现预期水平，何时是正确的外壳。
还要记住一个关键点问题，人工智能没有品味和同理心，它不知道什么能打动目标受众，它不了解客户，也不了解行业的细微差别。
评估内容时，不要只是语言错误的校对者。成为价值观的策展人。如果处理后的文本带来了难以一键生成的内容，那就走在正确的道路上。如果保持原始版本，就有可能让它消失在一片相同、安全且最终多余内容的海洋中。
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