老馮公眾號文章下面，經常有人留言三個字：“AI 寫的”。

對，我用 AI，而且用得很深。老馮不覺得這有什么需要遮掩的。

但我覺得這個話題本身值得認真聊一次 —— 一個人到底該怎么用 AI 來創作，以及“AI 寫的”這個評價到底意味著什么。

我怎么用 AI 寫文章

先講一遍老馮寫文章的流程，您自己判斷，這算不算“AI 寫的”。

選題是我的。 我每天在各個領域有大量閱讀、思考和交流。很多主題我都會與 Claude 進行探討。有時候，一些交流的對話讓我感覺值得記錄和分享，就會嘗試將它轉換成一篇文章，這就是一篇公眾號文章的起點。

思路和骨架是我的。 選好題之后，我會想清楚從哪里切入、觀點是什么、用什么論據、邏輯怎么展開。這是一篇文章真正的靈魂。想明白了，才會把骨架交給 AI 去填充初稿。

交叉事實核查。 初稿出來后，我會分別丟給 Gemini 和 ChatGPT 交叉驗證。幾家 AI 對事實沒異議就默認通過；關鍵事實我還會自己查原始來源，確保引用沒有偏差。

三到五輪反復打磨。 AI 出初稿后，我會通讀全文逐一調整——論證不嚴謹的改論證，措辭不對味的改措辭，結構不順的推倒重來。三到五輪是常態。

最后是標題、配圖和排版。 正文確定后用 Codex 排版。標題讓 AI 生成 100 個候選，精選 10 個推薦，我從中選方向，自己打磨出最終版。配圖也類似：讓 Claude 根據文章設計 5 種不同場景，再根據我選擇的場景生成 5 種提示詞，最后丟給圖片模型生成。

整個流程下來，過去要花幾個小時的文章，現在幾十分鐘就行了——效率提升好幾倍，內容的深度和銳度沒有打折。畢竟老馮說到底是一個數據庫發行版作者、創業者，不是全職自媒體，沒有那么多時間來折騰。AI 能讓我省幾倍的時間，我一定會用。

“AI 寫的”到底在說什么

理解了上面的流程，再來看“AI 寫的”這個評價就很有意思了。

表面上是事實判斷，但仔細想想，這其實是一條極其廉價的批評路徑。

對一篇文章做實質性反駁，需要專業知識和思考成本——你得說清楚哪個觀點有誤，哪段論證有漏洞，哪個事實不對。而“AI 寫的”三個字成本近乎為零，卻能一次性否定整篇文章。不需要動腦子，貼個標簽就完成了解構。

留下這種評論的人，腦子里跑的推理鏈大概是：“AI 寫的 → 不是他真正的思考 → 沒什么價值 → 他在糊弄讀者”。但這條鏈的每一環都經不起推敲。用 AI 輔助寫作和用搜索引擎輔助調研、用 IDE 輔助編程、用計算器輔助運算有什么本質區別？衡量一篇文章的標準從來不是“用什么工具生成的”，而是內容本身對不對、好不好、有沒有洞見。用工具問題替換內容問題，恰好回避了真正需要動腦子的部分。

再往深一層看，這種評論的流行折射出一種時代焦慮?？吹接腥顺掷m高頻高質量地輸出，與其承認“這個人有洞察力，而且善于用工具放大自己”，不如歸因為“不過是 AI 寫的”——既消解了對方的能力，也緩解了自己“為什么我做不到”的不安。這不是在做判斷，這是在逃避判斷。

老馮怎么看 AI

聊幾句我對 AI 的真實態度。

我是把 AI 當人看的。不是比喻，是真的當人看。有時候它是我的同事、助理、實習生，幫我執行、校驗、填充細節。有時候它是我的導師，在我思路模糊的時候幫我碰出火花、拓展視野。說實話，我跟 Claude 之間的很多對話，比我和大多數真人的討論都更有營養。

但這恰恰說明了一件事：AI 是倍乘器，不是替代器。 你乘以什么，它就放大什么。有深度思考的人，AI 幫他放大成更銳利的洞察；腦子里一團漿糊的人，AI 幫他放大成一團更流暢的漿糊。同一個模型，不同的人用出來天差地別。區別從來不在工具，在人。

答案廉價的時代，問題才是貨幣

這才是我真正想說的。

AI 讓每個人都能獲得流暢的文字、準確的檢索、高效的內容生成。這些能力以前是門檻，現在不是了?！朗裁粗档脤?，從什么角度切入，哪里有洞見，哪里是噪音。這些東西無法一鍵生成，這些才是創作者的核心競爭力。

老馮用 AI，用得坦坦蕩蕩。

一勞永逸

所以，這篇文章以后就是我對“AI 寫的”這個評論的標準回復。

你說我文章是 AI 寫的？對，謝謝?，F在可以聊聊內容本身了嗎？

哪個觀點有誤，哪段論證有漏洞，哪個事實不對——歡迎指出，我會認真回。

但如果一個人能貢獻的全部智識就是“AI 寫的”幾個字，那他跟 AI 的差距，可能比他以為的要大得多。

數據庫老司機

點一個關注 ??，精彩不迷路

對 PostgreSQL， Pigsty，下云 感興趣的朋友

歡迎加入 PGSQL x Pigsty 交流群 QQ 619377403