「凡是 AI 写的都该弃用」是一种偷懒的分类

一篇在 Hacker News 引发讨论的署名评论认为，将所有 AI 辅助创作的内容一概打入「劣质」标签，是一种偷懒的分类方式；真正应当被拒绝的是不负责任的作品，而非任何使用了 AI 工具的作品。文章末尾，作者披露全文句段均由 AI 根据其论点与语气生成，以此作为对自身论点的实践。

来源不等于质量

文章指出，如今一种流行的回避思考方式是：注意到一段文字中出现破折号、整洁的列表或过于顺滑的句式，便断定「AI 参与其中」并将其弃读。这种做法把作品丢进「AI」这个桶里就给桶贴上「slop（劣质）」标签，省去了真正的判断。

作者认为，AI 并没有创造这种习惯，只是把它放大了——人们向来更在意观点周围的信号，而非观点本身。仰慕的人说的话就洗耳恭听，厌恶的人说同样的话就充耳不闻；如今由机器署名提供了一个更廉价的借口。一句漂亮话是假的就是假的，一段笨拙的洞见仍然是洞见，作品的质量不会因其出处而反向变化。

「一刀切禁用」等于放弃评估

文章批评了一些项目、出版物和社区以「捍卫质量」为名禁止 AI 生成内容的做法，认为这恰恰是一种放弃质量评估的表态。

好的规则应当针对它要防止的失败，例如：

• 要求提供证据与测试；
• 要求在相关时披露使用工具的情况；
• 要求提交者理解、修改并为自己提交的每字每行负责；
• 拒绝重复提交与批量灌水。

这些规则不论产出物来自模型、粗心的人，还是用模型但不仔细的人，都同样适用。相比之下，按来源一刀切地禁止，会拒绝诚实的贡献者，却放过愿意隐藏工具的人；会把有真知灼见但缺乏时间、信心或写作技巧来包装的贡献者挡在门外；还会让一些好作品因作品本身毫无缺陷而被丢弃。

对策应是建设更好的过滤器

文章认为，生成式内容的涌现不是可以用规则阻挡的潮流，而是文字、图像、代码生产成本的结构性坍缩。严肃的应对是在真正重要的属性——真实性、独创性、有用性、可问责性以及对他人造成的成本——周围建设更好的过滤器；不严肃的应对则是禁用新工具并自我表彰为「守护了标准」。

作者在文末强调，使用 AI 并不等于豁免标准：如果提交者提交了作品，他就拥有它，包括其中的错误、遗漏、伪造的引用、不安全的代码与冗赘的文字。但这把责任留给了工具使用者，而不是工具本身——该被禁止的是不负责任的作品、滥用行为以及该披露时的欺骗，而不是任何使用了「杠杆」的有用工作。