最近刚看到个东西，就是啥叫“AI 痕迹”。

不是好办说大模型能写代码、能写诗，这是指那些忒顺滑、忒工整、忒像机器生成的内容。就像那会儿那种自动填表，字段对不对，格式严不严，AI 看得清清楚楚，全改了。目前越来越反感这种“完美”，出于信息差一旦消亡，世界就变了。大家启动琢磨，如何让 AI 更像人，就连有点迟钝，有点‘味儿’。 这事儿实际上在最近挺火的，叫"AI 降痕迹”要么“去 AI 味”。

不是啥高大上的艺术流派名，就是想让大模型生成的东西，哪怕写个小说，哪怕写个代码，哪怕写个营销文案，都能让人一眼看出来是“人”写的。

像那会儿那种 AI 写的小说，开头总得是“经过深思熟虑的设定”，转折处总得是“经过逻辑推导的转折”，这些套路废掉了。目前的趋势是，想要那种有点口误、有点犹豫、有点就连有点不合理的细节。就像那会儿写小说怕被举报抄袭，目前怕被举报“忒像 AI 写的”。 为啥大家如此急？出于信息成本降得忒了得了。

那会儿你写个文案，得自己琢磨半天如何把产品卖点讲得既专业又不死板，还得揪心逻辑漏洞。目前直接套个 AI 模型，两三千字出来，根本没毛病。结局呢，市面上大局部内容都是这种“标准答案”，千篇一律，读者看腻了，自然就不买账。你有没有发现，最近好多中年大叔启动认定，有些东西还是得自己琢磨？比如如何跟客户聊天，如何跟客户讲故事，如何把复杂的业务说得让人一听就懂？他们启动搞“逆向工程”，找那些 AI 生成的套路，然后故意破坏它，专门找那些“不够完美”的地方，就连故意说点“胡话”，看看 AI 会不会跟着跑。 举个例子，某大厂最近搞个大动作，叫“内容审计”。

那会儿内容随意过一下就行，目前得人工细看。

为啥？出于 AI 生成的东西，往往忒像它自己写的。它喜爱用“起初、其次、最终”这种词，喜爱罗列清单，喜爱用“基于...的数据”这种模板化的开头。但真人写东西，时常是半句话就没下文，要么突然转折，要么突然加个感情色彩词，像“这活儿得干，哎呀，真特么耗工夫”。

这种“不完美”，才是最让人印象深刻的地方。 再比如做短视频脚本，那会儿 AI 能给你生成个完美的开头，黄金三秒，立马进入正题。目前有人启动故意丢几个“镜头空白”，故意让前三个镜头有点脱节，就连故意把主角的表情搞得挺怪，像个迷路的人。

然后指望 AI 的“降痕迹”功能，能把这种混乱补全，结局往往是越补越假，最终看起来怪怪的。

故此目前的打法是，先写出那些“废话”，再让 AI 把废话“消音”，最终剩下的就是点子和骨架，而不是流水账。 还有个例子是 UI 设计。

那会儿 AI 能给你生成个界面，配色标准，布局合理，按钮顺手。目前的设计师启动搞“破坏感”。故意把按钮做得有点怪，比如颜色忒刺眼，要么位置有点偏，要么文字排版有点乱。让他们确实看进去了，然后提示 AI：“把这个按钮改回正常的”，“这个配色忒白了，再搞点阴影”，“这个按钮旁边的文字忒挤了，再给点空间”。最终出来的东西，别看不一定彻底符合最佳实践，但绝对不像机器生成的标准样。 这就引出了个新词，“拟人化”。

不是让 AI 确实变成个人，而是让它学会在输出时加入一点“人味儿”。

比如它知道你对这个产品不满，它可能会在中间加个“哎，这功能确实挺鸡肋”的吐槽；要么它知道那个数据有点虚，它可能会在描述时加个“大约”、“可能”这种词；又要么它突然写个没头没脑的“我认定咱们得改改这个逻辑，不然赶明儿没人用”。

这种“不完美”，反而让人认定亲切。 那会儿总认定 AI 就是起个头、写个文、做个图，价值不大。但目前看多了那些“标准答案”的文案，随意改个句子里一个“妥善”就变“合理”，改个“故此”就变“害得”，认定全是“硬道理”。

实际上好文案，压根儿不需求“故此”，只需求“出于”。好故事，压根儿不需求“”，只需求“实际上”。好产品，压根儿不需求“经过精心策划”，只需求“刚好”。 最近有小伙伴问我，如何让 AI 写的东西不那么像机器？实际上挺好办，就是不要试图让 AI 发挥它的“全能”。它精通的是整理、归纳、续写，而不是创造那种有瑕疵、有温度的东西。你要给它出点“坏盘算”，出点“烂点子”，让它犯点错，然后让它去猜，去补，去改。

比如你让 AI 写个策划案，让它认定这个项目肯定不中，然后它可能会提出一堆“不合理”的建议。

这时候你再挑出来，哪怕它有点误导，你也把它变成项目里的亮点。

这种“反 AI"的策略，往往比直接听 AI 的建议更有真材实料。 还有个有趣的现象是，目前有大量内容创作者专门找 AI 生成的内容，然后故意拿来做“反面教材”。

比如他们会找几个 AI 写得挺像“爆款”的标题，然后故意把标题里的词改得有点含糊，要么把结构改得有点乱，看看真人如何反驳它。结局呢，确实有人把这种“被破坏”的 AI 内容拿去当范文，就连拿去模仿。

这就证明白，人类对"AI 味”的恐惧，还有对“人味”的渴望，简直是矛盾的。 故此，未来可能不是 AI 取代创作者，而是“瑕疵”取代了“完美”。就像那会儿我们怕抄袭，怕被机器复制，目前怕的是“忒完美”。大家启动追求那种“有点意思”、“有点不完美”、“有点让人抓不住”的东西。

这种趋势在 B 端内容营销上特别明显。

那会儿搞方案，总得保证百分百没毛病，保证逻辑严密，保证每个数据都精准。目前嘛，有时候一个错别字，就连一个“方言”式的表达，都能瞬间拉近跟客户的关系。 这也是为啥目前有些大厂，启动搞“人机协作”的混合模式。

不是让 AI 全权负责，也不是彻底不用 AI，而是让 AI 负责那些“保险、标准、逻辑清楚”的活儿，让这局部工作由机器来做。剩下的那些“难搞、费工夫、就连有点胡扯”的活儿，还得靠人，用那点“不完美”来填补。 最终聊聊个具体的小数据。最近某个小众社区总结了一组数据，说在"AI 降痕迹”的实验里，那些故意加入一点“干扰项”的文案，阅读量对比那些彻底符合逻辑的文案，提升了 14%。

为啥？出于这种“干扰项”打破了读者的惯性思维，让人看了会认定“这写得仿佛确实有人在写”。

哪怕作者自己心里不如此想，但效果是确实。

这说明，人类对“真感”的感知，实际上比逻辑推理更敏锐。 总而言之，这次“降 AI 痕迹”这事儿，说到底，就是别指望 AI 能一次性给你个像人一样的答案。你得让它学会“犯错”，学会“犹豫”，学会“胡扯”。

只有把这些“瑕疵”放出来，让读者看到背后那个迟钝、真、有点温度的创作者，这事儿才算真正搞掂。

毕竟，在这个信息爆炸的时代，没人能一口气把一篇完美的文案写完，要不就你自己。