如何评价曹林最近发布的文章《越少写作的人，越容易神话崇拜deepseek》？

因为Deepseek写作能力在大语言模型中就不算多好，没有对齐，指令遵循也差。Deepseek的文章AI味重、修辞过于繁复、伪深度这些都是众所周知的。

DeepseekR1算是优缺点明显的优等生，但是和尖子生差距还是很大的。

具体的差别就是，DeepseekR1模仿人类还很难，容易被看出AI味，也无法直接商用。但是目前大语言模型的尖子生，已经接近初级商用的门槛了。

目前大语言模型写作的天花板是claude3.7和Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21。

我分享下三个模型针对问题描述中文章的反驳，大家可以看下，差距还是很明显的。

其中claude3.7和Gemini都是一次性生成。

DeepseekR1第一次生成的简直浮夸得没法看，贴的时用”用词太浮夸了，希望用词质朴，精准一点“提示词优化了一之后的结果，虽然依然不太能看。

以下是统一的提示词

请写一篇文章回应这篇文章，不用反驳的太全面，我希望你能更有真人的感觉。更有一个自己坚持的观念和独立的意识，对这篇文章当中自己最不同意的观点进行反驳，而且不用这么逻辑分类明确。要聚集于一个主要反驳的理念，层层递进，层层深入，有一定哲理。（注：deepseek是新发布的一个大语言模型）：【曹林文章详情】

deepseek

## 当机器成为照见人性的镜子
人们总说AI的文字没有灵魂，可那些被贬为"伪深度"的文本里，分明映照着我们这个时代最真实的焦虑。当一位母亲用Deepseek生成悼亡诗来祭奠早逝的女儿，当山区教师将AI润色的课文解析送进没有图书馆的教室，这些被精英斥为"套路化"的文字，正在完成语言最本真的使命——连接孤独的心灵。
文字工作者对"机器味"的敏感，恰似钢琴师听不得电子琴的和弦。但午夜地铁里盯着手机屏幕的上班族，从AI生成的职场散文中认出了自己的影子；留守乡村的老人听着AI朗读的家书，在机械音里触摸到城市的温度。当学院派还在争论"真深度"的学术标准，那些流水线生产的文字早已在水泥森林里生根发芽——它们或许不够精致，但足够真实地折射着这个时代的生存状态。
把AI写作比作"高考满分作文"是危险的傲慢。考场作文是带着镣铐跳舞，而Deepseek的文本更像是面没有焦点的镜子：程序员喂给它整本《追忆似水年华》，它便吐出意识流的碎片；投喂《论语》的残章，它便学着之乎者也。这些文字之所以让人觉得"空洞"，或许不是机器不懂思考，而是它太过诚实地映照出了输入者的知识结构。当我们嘲笑AI在掉书袋时，是否在回避自己同样破碎的阅读史？
文字的价值从来不在修辞的殿堂里。敦煌藏经洞的抄经生重复着千篇一律的佛经，却在边角处画下嬉闹的牧童；明清文人代写家书的营生，让不识字的妇人也能触摸相思的温度。今天AI生成的文本，何尝不是数字时代的"抄经体"？那些被指摘的"套路"，正在成为普通人重获表达能力的拐杖；所谓的"伪深度"，恰恰是沉默者重新开口时的牙牙学语。
真正可怕的不是AI写出了像人的文字，而是越来越多人活成了AI的样子。当教师用标准答案框住孩子的灵性，当作家为流量重复自己的金句，当学者用文献综述替代真问题——这些自我驯化的人类，比任何算法都更接近真正的"机器写作"。或许我们该感谢Deepseek，它用那些不够完美的文字提醒我们：创造力的敌人从来不是工具，而是工具化生存的惯性。
在景德镇的瓷窑里，老师傅常说"没有瑕疵的瓷器最可惜"。那些冰裂纹中的残缺，才是火焰与泥土对话的印记。当我们面对AI生成的文字，重要的不是辨别它有多像人，而是思考它映照出了人性中哪些被遗忘的褶皱。在这个意义上，Deepseek不是写作的终结者，而是一块试金石——它测试的不是机器的智能，而是人类对待语言的真挚程度。

claude 3.7 Sonnet

我们为何害怕强大的AI？
读完这篇关于Deepseek的文章，我坐在电脑前冷静了很久。作者对"AI伪深度"的批判和对"文字失语症"患者的怜悯让我感到一丝不适。这种不适并非因为我是AI的狂热拥趸，而是我看到了一种隐藏在批判背后的恐惧。
我想聚焦一点：作者认为"深度思考是人类特权"这一观点。
真的是这样吗？
每当新技术出现，总有一群人急于划定边界："这是机器能做的，那是人类专属的。"昨天我们说计算是机器的事，创造是人类的事；今天我们说简单创作是机器的事，深度思考是人类的事；明天呢？
我认为，我们低估了语言模型的本质。它不仅仅是在"模仿"人类写作，而是通过吸收人类文明的精华，展现了语言本身的内在逻辑和可能性。当我们看到AI能生成"深刻"的文字时，我们震惊，是因为我们从未真正理解语言和思维的关系。
语言不仅是思想的载体，也塑造着思想本身。维特根斯坦说："我的语言的界限意味着我的世界的界限。"AI通过掌握语言模式，确实触及了我们认为只属于人类的思维领域。这不应该令我们恐惧，而应该促使我们反思：思维的本质是什么？
原文作者批评Deepseek的"伪深度"，但这种批评暴露了一种深层的焦虑——如果连"深度"都可以被算法模拟，那人类还剩下什么？这就像文艺复兴时期照相技术出现，画家们恐慌地宣称："机器永远无法捕捉灵魂。"
但历史告诉我们，技术的进步不会消灭艺术，而是将艺术推向新的高度。摄影的出现解放了绘画，使其不必拘泥于再现现实，转而探索更多可能性。
同样，AI写作的崛起不是威胁，而是机遇。它不会夺走人类的"深度思考"，而是迫使我们重新思考何为真正的深度。当模板化的"深刻"变得唾手可得，我们才有机会追求更本真的表达。
我不认为喜欢Deepseek的人都是"文字失语症"患者。相反，正是那些真正理解语言力量的人，才能欣赏AI展现的语言可能性。就像一个优秀的音乐家会欣赏一台能演奏复杂乐曲的机器，因为他们理解其中的技艺。
哲学家海德格尔曾说，技术的本质不在于它是什么，而在于它揭示了什么。Deepseek这类AI的出现揭示了语言和思维的奥秘，它让我们看到，所谓"深度思考"也许并非我们想象的那么神秘不可触及。
这不是要贬低人类思维，而是提醒我们：也许是时候超越那些舒适的界限，重新思考我们作为人类的独特价值了。
也许，真正的区别不在于谁能产生"深刻"的文字，而在于谁能为文字赋予真正的意义。AI可以模拟卡夫卡的文风，但它永远无法体验卡夫卡的内心世界；它可以分析尼采的哲学，但它永远无法感受尼采面对虚无时的绝望与勇气。
我们不必害怕AI的"深度"，因为真正的深度不在于文字的堆砌，而在于体验的真实。在这一点上，人类依然是无可替代的。
但我们也不应固步自封，把"深度思考"视为禁脔。当我们看到AI能生成"深刻"的内容时，与其批判它的"伪深度"，不如思考我们自己的思维是否也有变得更加模式化的风险。
在这个变化的时代，真正重要的不是捍卫所谓的人类特权，而是不断发现和创造新的可能性。或许，与AI的对话恰恰是我们探索自我的一面镜子。

Gemini-2.0-Flash-Thinking-Exp-01-21

读完这篇文章，我能感受到作者那种带着一点审视，甚至可以说是略微警惕的目光，来看待Deepseek以及当下舆论对它的吹捧。说实话，很多观点我都挺认同的。尤其说到那些“文字失语症”和“词穷症”，简直太真实了，社交媒体上充斥着各种缩写和表情包，好好说话变成了一种奢侈。
但是，读完之后，我心里还是有点不一样的想法，或者说，有点“不服气”吧。 作者说Deepseek的“深度”是伪深度，是“利用人的无知”营造出来的，还把它比作“高考满分作文”的技术升级版。 这个比喻，我觉得有点过于贬低了，也可能，有点过于悲观了。
我承认，Deepseek现在肯定不是真正意义上的“深度思考”，它本质上还是基于大量数据和算法的模仿和生成。 它所谓的“深度”，可能更多的是一种对人类语言模式的精巧捕捉和再现。 就像一个技艺高超的演员，可以完美地模仿各种情绪和表达，但那并不代表他真的拥有这些情绪和体验。
但是，仅仅因为它是“模仿”，我们就应该如此轻易地否定它的价值，甚至把它看作是对人类思考能力的“反向测试”吗？ 我觉得，这里面可能有点“酸葡萄”心理，或者说，是一种对新技术本能的防御和排斥。
我更愿意从另一个角度来看待Deepseek的出现。 它就像一面镜子，没错，但它照见的，不仅仅是我们的“文字失语”和“思维肤浅”，也映照出我们人类自身思维的某种局限性。
作者说，Deepseek的“深度”是“算法蒸馏和压缩的华丽词藻”，是“一本正经地胡说八道”。 这话听起来很刺耳，但仔细想想，我们人类的很多“深度思考”，难道就不是另一种形式的“蒸馏和压缩”吗？
我们的大脑，不也是一个极其复杂的“算法”，在不断地接收信息、处理信息、生成想法吗？ 我们所谓的“知识”，不也是对无数经验和信息的“压缩和提炼”吗？ 我们引用的那些哲学概念、学术术语，不也像是某种“华丽的词藻”，帮助我们更高效地表达复杂的思想吗？
当然，人类的思考和AI的算法有着本质的区别。 人类有情感、有意识、有体验，这些是AI目前无法企及的。 但是，我们也不能因此就认为，所有基于算法的“深度”都是虚假的、空洞的。
Deepseek的出现，或许正是在提醒我们， “深度”这个概念本身，可能需要被重新审视和定义。 我们一直以来所推崇的“深度”，是不是过于强调了某种特定的思维模式，比如逻辑严谨、体系完整、引经据典？ 而忽略了另一种可能存在的“深度”，比如快速捕捉信息、高效整合知识、多角度生成观点？
就像作者自己也承认的，Deepseek“秒懂问题，秒速输出千字长文”。 这种能力，在信息爆炸的时代，难道不也是一种非常有价值的“深度”吗？ 它也许不是那种“十年磨一剑”的深刻，但它可能是那种“快速响应、高效解决”的智慧。
我们不能用旧时代的标准，来衡量新时代的工具。 Deepseek或许确实有“机器味”，它的“深度”也可能不是我们传统意义上的“深度”。 但是，它也展现了一种新的可能性，一种人机协作的可能性，一种超越人类个体思维局限的可能性。
与其把它看作是对人类的“反向测试”，不如把它看作是一个“进化契机”。 它迫使我们重新思考什么是真正的“深度”， 重新审视我们自身的优势和劣势， 重新定义我们在信息时代的角色和价值。
也许，未来真正的“深度”，不再是单纯的人类思考，也不是单纯的机器智能，而是两者融合的产物，是一种人机共生的新智慧。 而Deepseek，也许就是这个新时代的“先声”，它用一种略显稚嫩，甚至有些“拙劣”的方式，向我们展示了未来“深度”的另一种可能形态。
所以，我并不觉得应该对Deepseek如此警惕，更不应该轻易地否定它的价值。 相反，我们应该保持开放的心态，去理解它、利用它，甚至，去和它一起进化。 毕竟，时代的车轮滚滚向前，与其站在原地抱怨，不如拥抱变化，去探索新的可能性。 也许，Deepseek的“伪深度”，恰恰是通往未来“真深度”的桥梁。

我相信但凡对写作稍有感知的人，都能体会到 Claude 3 和 Gemini 相较于 Deepseek 的明显优势。而且后两者呈现的文章仅是一次输出的结果，而 Deepseek 还是在经过提示词调整后的状态。要是 Claude 3 和 Gemini 再经过一些优化调整，有更细节的提示词，产出的文章质量还会更上一层楼。

即便不做调整，就目前 Claude 3 和 Gemini 生成这两篇文章的水平而言，AI 生成的痕迹已然很淡了，倘若再对文字稍作修改调整，几乎能达到让人无法分辨的程度。

当然你可以觉得它们写得不够好，但我相信要是进行盲测，没多少人能区分出它们与真人所写文章的差别。

我目前正在着手对主流大语言模型，进行不同文学体裁写作时的能力进行测试。

以下是第一批小说写作的能力测试结果（比较主观，仅作参考）

可以看到deepseek R1在写作方面还是比较一般的，最大的原因就是其文笔的浮夸和可控性差，基本没法在严格的约束条件下进行受控写作。而强可控性，就是AI写作商用的最基础的能力要求。

但是deepseek R1也有独特的优点，就是思维的发散性很强，用来做创意性工作，比如提供思创意思路、写作灵感就很厉害。

目前各种大模型写作能力偏向都有所不同，甚至可以说有自己独特的性格，只要将模型用在最对的方向，才能真正发挥模型的能力。

当下这个时间节点与两三个月前已大不相同。能够触及商业化写作门槛、完全没有AI味的模型，都是近两三个月才发布的。

而直到在2024年12月之前，都几乎没有一个模型能在只需较少改动的情况下，达到真正让人无法分辨是人类创作还是 AI 生成的临界点。

但是目前来看，摸到商业化写作门槛的模型已经有两三个了。

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