当下处于AI写作时代，模型一代比一代强，但文章质量却每况愈下。文章看似结构完整，会列建议、加小标题、做总结，然而读完却留不下任何内容，模型越强文章越不像人话。剑桥大学博士后Adam Hunt原本看好AI，如今也变得悲观。
从强化学习角度看，早几代LLM看似“全面变聪明”，实则是训练语料全领域的副产品，并非模型真正的“理解力”。思维链和网页搜索虽给模型续了命，但最终还是遇到瓶颈。AI公司将训练火力转向代码，因为代码有丰富训练数据且有明确反馈信号，而语言表达只能吃预训练阶段的老本，甚至还会退化。
在AI写作能力退化的同时，模仿功能也受到限制。一位Reddit用户用ChatGPT写了几个月书，休息一阵后，原本能用的提示词突然被拒绝。过去写明作家名字，模型就能生成接近其文风的内容，现在ChatGPT对多位作家文风的模仿均拒绝。若不点名，只要求抽象特征，虽能输出但味道已变。
这场争议动摇了用户对AI写作的基本预期，模型未必越写越好，提示词也不再长期有效，平台规则一改，围绕特定模型搭建的写作流水线就会崩塌。不过，AI写作不会消失，它退回到了工具的位置，可以查资料、理结构、改句子，但无法替作者决定写什么、为什么写，人的经验、判断和表达欲变得越来越重要。
编辑观点：AI写作从黄金时代走向崩塌，回归工具本质，这警示行业不能只追求模型指标，应注重实际应用体验，同时也凸显了人类创作的不可替代性。