我认为“这是AI写的吗？”是错误的问题。“它通过了什么判断？”更好。

目前有很多关于AI“垃圾内容”的讨论：那些看起来完整但感觉空洞的生成帖子、文章、图表、摘要和评论。我认为有用的区分不仅仅是“AI写的”和“人类写的”。人类也会做出来通用内容。AI在获得真正上下文、例子、来源、约束和审查时也能真正有用。问题在于，当输出在没有人类品味边界的情况下被接受时。 我所说的品味，不是指美学或个人偏好。我指的是判断：这是给谁看的？我们愿意支持什么主张？什么证据或上下文让它具体化？哪些默认例子或词组过于通用？即使听起来很完美，我们也不该说什么？最后一个问题抓住了很多问题。许多弱的AI草稿并非明显错误。它们只是缺乏实质。语气自信，但例子通用。结构整洁，但实际决策缺失。段落听起来合理，但没有人决定它是否属于最终作品。 所以我开始认为“这是AI写的吗？”通常是一个不太有用的问题。更好的问题是：它通过了什么人类判断？对于图表，可能意味着：这是正确的比较，还是只是默认的图？对于备忘录，可能意味着：警告事项和决策痕迹是否可见？对于代码，可能意味着：团队能否解释和维护这个更改？对于公开写作，可能意味着：这篇文章是否有真正的论点、具体的例子、以及存在的理由？ 好奇其他人如何处理这个问题。如果你用AI来写作、报告、图表、代码或内部工作，什么审查规则能抓到最多的“看起来没问题但不应发布”的输出？