最近几年，人工智能真正令人不安的地方，在于它开始进入那些过去被认为最能体现人类创造力的领域。软件开发、科学研究、设计创作、新闻写作，都高度依赖知识、经验和判断。当AI开始参与这些工作，人们自然会追问：如果机器能够完成越来越多原本属于人的创造过程，人类创造者的位置究竟在哪里？
写作尤其容易触发这种焦虑。每当一篇文章被发现使用了AI，舆论就会发问：究竟有多少字是AI写的？这个问题并非毫无道理。长期以来，我们习惯把作品与作者的身体劳动紧密联系在一起。一个人坐在桌前，一个字一个字写下来，那些语言似乎天然带着他的思想、阅历和个性。一旦其中相当一部分文字由模型生成，作者与作品之间那条原本看起来清晰的连线就开始变得模糊。
75%由AI生成，工程师依然是工程师
然而，把同样的问题放到软件工程领域，会发现我们的判断标准并不一致。2026年4月，谷歌CEO皮查伊在Google Cloud Next大会上披露，公司新增代码中已经有75%由AI生成，再由工程师审核批准。两年前，这一比例还只是25%；到了2025年秋天，已经达到50%。短短一年多时间，AI参与编码从辅助工具迅速进入生产流程的核心。
AI提高了代码生产能力，也重新划分了工程师工作的重心。一个优秀的软件工程师，越来越不需要把主要时间用于逐行敲代码，他需要理解需求、确定架构、设置约束、判断AI生成的代码能否进入系统，并对上线后的安全性、稳定性和性能负责。代码的生产者发生了变化，工程责任并没有因此消失。几乎没有人会拿着一段谷歌的程序，追问其中究竟有多少行由人类输入，更不会因为75%的新增代码经过AI生成，就宣布软件工程师资格已经失去。
既然我们能够接受程序员使用AI生成大量代码，当作者借助AI写作时，我们为什么仍然如此执着于统计“多少个字属于机器”？
AI写作争议的两个现实样本
最近，这个问题在中文互联网上有了两个现成的样本。今年6月，科幻作家郝景芳谈到少儿科幻系列《银河学院》时说，AI在创作中的作用已经达到约50%，出版社编辑和读者甚至很难感觉出AI参与的痕迹。这句话迅速引发争议，以至于她后来专门澄清：所谓50%，指AI在整个创作过程中的参与程度，并非一半文字直接由AI代写。她强调，只要作品的核心思想、世界观架构和个性风格源于作者，AI辅助书写与用键盘打字、语音录入没有本质区别，“思想是谁的，作品就是谁的”。
另一个则更具戏剧性。今年国庆期间，有时事评论员发布的一篇长文，文末遗留了一句未删净的AI助手提示语，被网友截图传播后冲上热搜。他随后回应称，自己日常写作中确实会用AI查资料、核事实、整理口述内容，但文章的观点和判断仍然是自己的，“AI根本造不出一个老胡来”。
两个案例，一个主动展示，一个意外暴露，但辩护逻辑几乎一致：决定一篇作品是不是“自己的”，不在于谁敲下了那些文字，而在于思想和判断来自哪里。
写出来越来越容易，想清楚依然很难
过去，一个作者需要经过长期训练，才能掌握语言表达能力。丰富的词汇、准确的句式、流畅的叙述，本身就是竞争力。因此，我们很自然地把“会写”与“有思想”联系在一起。今天，大语言模型正在改变这一关系。一个普通人借助AI，几分钟就可以生成一篇结构完整、语言通顺的文章。过去，表达能力和思考能力往往纠缠在一起。一个人写不出来，很难判断他究竟是没想清楚，还是只是不会表达。AI出现以后，这两件事开始慢慢分开：把一句话说漂亮变得容易了，真正拉开差距的，是谁真正想明白了一个问题，谁有自己的经验、判断和见解。
这与摄影术诞生之后绘画的命运颇为相似。相机极大降低了复制现实的技术门槛，却没有让视觉艺术消失。它迫使绘画重新回答自身价值，推动画家更多地转向光线、感受、主观经验与精神世界。印象派、表现主义以及后来的现代艺术，都与这种媒介变化密切相关。
AI对写作，可能正在产生类似的影响。AI可以帮助一个表达能力普通的人把已有思想说得更清楚，也同样可以把十分普通的判断包装得异常流畅。后者甚至可能成为AI写作时代更普遍的问题：平庸没有消失，只是变得更加漂亮。
AI是一种新的创作媒介
O'Reilly Media创始人蒂姆·奥莱利（Tim O'Reilly）提出了一个很有启发性的观点：人工智能应该被理解为一种媒介，就像绘画、摄影、音乐一样，是人类借以表达思想的载体。如果把AI理解为一个写作机器，注意力自然会集中在“机器替代人”上。但如果把AI理解为一种媒介，问题就转向了：人类如何利用这种媒介创造新的表达形式？未来，还可能出现一批非常擅长利用大语言模型表达思想的创作者。他们能够从模型提供的巨大语言空间中调动、筛选和组织文字，以此表达自己的思想，这将是一种新的语言驾驭能力。
今年8月上海书展上，诺奖得主莫言也提出了一个很有必要的提醒。他承认AI在格律诗词、骈体文等技术要求较高的文体上“可以做得很好”，随即又说：“AI只能把前人作品搅拌均匀再拼凑出来”，因此它可以模仿形式，却很难写出《岳阳楼记》、《滕王阁序》这样的原创经典。这句话点出了AI创作的另一面：AI可以成为强大的表达工具，却不会自动提供新的生活经验、新的问题意识和新的观察方式。真正有生命力的写作，最终仍然要回到模型之外。
AI时代，作者靠什么成立
如果AI已经深度进入写作，继续拿“多少字是自己敲出来的”判断作者身份，意义会越来越小。与其检测“人类文字纯度”，不如制定一套与AI时代相适应的作者责任制度。新闻界和学术界已经开始沿着这个方向调整规则。
美联社今年7月更新的AI新闻编辑规范，允许记者用AI辅助前期资料调研、文档摘要、转录和翻译、拟定标题，但要求每一份AI生成内容发布前都必须经记者本人审核编辑，采访、信源、事实核查和编辑判断仍然由记者承担。这个规则没有纠缠一篇报道究竟有多少个字经过AI，却牢牢抓住了几个真正重要的问题：谁采访，谁核实，谁判断，谁负责。
Nature正在形成类似的规则。语言润色、结构调整、翻译属于低风险辅助；让AI帮助比较方法、解释结果、起草总结，需要更严格的人工监督和披露。如果把核心假设、研究分析和学术结论直接交给AI，再作为自己的判断发表，则越过了学术责任的边界。核心原则非常清楚：人的学术责任不能转移给AI。
今天，人们喜欢问一篇文章有多少比例由AI生成，但郝景芳等人的案例都说明，这个问题很可能正在失去意义。假设我写了一段800字的文字，观点、事实、案例全部由我确定，我让AI把句子重新组织一遍，最终修改了500个字。从字符统计看，这篇文章可能“60%由AI生成”。从知识生产过程看，核心思想仍然可能100%来自我本人。反过来也成立。我可以亲手敲出100%的文字，却把AI给出的事实、逻辑和结论几乎原样搬过来。那么，表面上是“人工写作”，思想生产反而高度依赖AI。
将来，“AI参与写作”会成为知识工作的常态，“纯人类写作”反而会成为一种特殊标签。这就像今天很少有公司强调“本产品使用电动工具制造”，因为机器早已成为生产过程的一部分。人工智能正在改变许多职业，但它改变的更多是工作的方式，而不是工作的意义。正如75%的代码可以由AI生成，程序员依然存在；越来越多文字可以由AI生成，真正的作者也依然存在。因为人类创造力最核心的部分，从来不是制造符号，而是在无数可能性中选择一个方向，并告诉世界：这件事值得被看见。
（作者胡逸为数据工作者，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）
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