用 GPT 寫東西寫了半年,我終於決定「不再給它選題」

半年前我把 ChatGPT 當作主要寫作工具用,以為這就是「創作者進入下一個世代」的方式。

半年後,我把寫稿這件事幾乎收回來自己做,只在特定環節用 AI。中間經歷的不是 AI 退步,是我終於看清「AI 在創作流程裡到底擅長什麼」。

這篇是給打算把 AI 當主要寫作工具的人 — 我踩過的坑,跟我現在實際的工作流程。

第一個月:興奮期 — 以為從此不用寫稿了

12 月某個週末,我用 GPT 寫了一篇關於 VTuber 經營的文章。從 outline 到草稿到改稿,全程 AI。我只在最後讀一遍,改 3 個錯字,發了。

那篇文章的數據:比我自己寫的好 30%(觀看 / 留言 / 分享都漲)。

接下來兩週我幾乎沒自己寫過任何東西。每天打開 ChatGPT,丟主題,改一改就上稿。產量是平常的 3 倍。

第一個月結束我有 12 篇文章上稿,如果我自己寫頂多 4 篇。生產力提升 200%。

我以為這就是我新的工作方式了。

第二個月:奇怪的感覺開始出現

第二個月某天,有個讀者私訊我:

「你最近的文章好像不一樣?以前讀起來會想分享,現在讀完忘了講什麼。」

我以為他只是不喜歡這個主題。但接下來幾週,類似留言越來越多:「不像你以前寫的」、「讀起來很順但沒留下什麼」。

最痛的是我自己回頭去讀 — 真的記不得我寫了什麼。

我開始懷疑生產力提升的意義。如果 12 篇都是「看完忘了」的內容,那等於沒寫。

第三個月:仔細觀察 AI 寫的東西到底缺什麼

我把過去 30 篇文章(AI 寫的 vs 自己寫的)排開,認真比對。差異不在文法、不在資訊密度,在「視角」。

AI 文的共同特徵

不管什麼主題,AI 寫的內容都有以下指紋:

• 對稱結構:幾乎每篇都「第一點 / 第二點 / 第三點」,而且三點長度差不多
• 論點都對但都不深:每個點都正確,但都停在「常識」層,沒挖到「只有實際做過的人才會說的話」
• 沒有「我」:即使我給 prompt「用第一人稱」,AI 寫的「我」也像是「平均的我」,不是「DonBee 的我」
• 結尾「總結而言」:AI 永遠用「綜上所述、總結而言、希望本文對你有幫助」收尾

最後一條最致命。「希望本文對你有幫助」是 AI 文最容易被識破的句子。

自己寫的文章特徵

回頭看我自己寫的 vs AI 寫的:

• 我寫的會有意外岔路:某段突然插一個跟主題只有 50% 相關的小故事
• 我寫的會有反轉:某段「我以前覺得 X,但後來發現不是」的轉折
• 我寫的會有奇怪的比喻:像「Suno 就是音樂界的 Suno,而 GPT 是寫作的 Suno」(這種強烈個人風的句子)
• 我寫的會有錯字(誤)

AI 不會做這些 — 因為這些都是「不是最佳答案」的選擇。但創作的價值往往就在「不是最佳答案」。

第四個月:嘗試訓練 AI 模仿我的風格

我做了一個實驗 — 餵 GPT 我過去 20 篇自己寫的文章,讓它「學我的 voice」,然後讓它寫新文章。

結果:比之前更糟。

AI 抓到我風格的「外觀」(會用某些口頭禪、會插小故事),但抓不到「為什麼會這樣寫」的內在邏輯。出來的文章像是「有人努力模仿 DonBee」,而不是 DonBee 自己。

讀者一眼就看穿。「這篇你寫的嗎?」「好像不太對。」

那一刻我接受了一個事實:AI 不是我的代寫,是我的工具。

第五個月:重新設計工作流 — 把 AI 移到「前 30%」

我把整個寫作流程畫成一條線:

靈感(0%) → outline(20%) → 草稿(40%) → 修稿(70%) → 完稿(100%)

回頭看「AI 在哪一段最有用」:

階段	AI 有用嗎	為什麼
靈感(0-20%)	✅ 極有用	給我 10 個切入角度,我選一個,我從沒想過的角度
outline(20-40%)	✅ 有用	整理我的零散想法成有邏輯的結構,但結構是「我的想法」
草稿(40-70%)	❌ 不要用	這段是「voice 注入」的時刻,AI 介入就是寫成「平均文章」
修稿(70-100%)	✅ 有用	抓錯字、抓不順的句子、抓邏輯漏洞;但不要讓它改字

新的流程:AI 幫我「展開思考」跟「校稿」,中間 60% 我自己寫。

這個流程下,每篇文章我還是用 AI,但用法完全不同:

• 不再給它「寫」這篇文章
• 給它「跟我討論」這個主題
• 我自己寫
• 它檢查

產量回到原本 4 篇 / 月(從 12 降到 4),但每篇都有人留言「這篇有東西」。

第六個月:現在的工作流公開

讓我把目前的實際流程寫出來,給也想用 AI 寫作的人參考。

Step 1:選題 — 跟 AI 聊 30 分鐘

prompt:「我想寫一篇關於 [主題] 的文章。給我 10 個切入角度,
        每個角度寫 2 句話說明,並標註預期讀者是誰。」

AI 給我 10 個角度後,我選 1-2 個。選擇是我的,不是 AI 的。

Step 2:深挖 — 問自己,不問 AI

選好角度後我關掉 AI,拿紙筆(對,真的紙筆),寫 5 分鐘的「我對這個主題真正想說什麼」。

這 5 分鐘是整篇文章的靈魂。AI 取代不了 — 因為這時候要挖的是「我獨有的觀點」,AI 沒有。

Step 3:Outline — 跟 AI 整理

把紙上的零散想法丟給 AI:

prompt:「以下是我對 [主題] 的零散想法,請幫我整理成 5-7 個段落的 outline,
        每段標題用一句話,但**不要改我的意思**,只重排順序。」

AI 幫我把混亂的想法整理成有邏輯的順序。結構是 AI 的、內容是我的。

Step 4:寫草稿 — 自己寫,徹底自己寫

這段不開 AI。打開純文字編輯器,從 outline 第一段開始寫。

寫的時候我會故意:

• 插小故事(讓文章有畫面)
• 反轉論點(讓讀者「咦」一下)
• 用奇怪的比喻(讓文章有「我」的指紋)
• 留錯字不修(等校稿時再看,有時候錯字本身是 idea)

Step 5:校稿 — AI 抓錯但不改

prompt:「請幫我檢查以下文章的:
        1. 錯字(不修,只列出位置)
        2. 不順的句子(指出哪句,不改)
        3. 邏輯漏洞(指出哪段,不修)
        4. 重複論點(指出哪兩段重複,不刪)
        
        重點:**只指出,不修改**。」

AI 列清單給我,我自己決定每一條要不要動。改字是我的權力,不是 AI 的。

Step 6:標題 — AI 給選項,我做決定

prompt:「以下文章,給我 5 個標題選項。每個標題寫一行原因
        (為什麼這個標題吸引人 / 適合什麼讀者)。」

我從 5 個選一個,或自己改編。

結論:AI 是「思考的放大器」,不是「執行的代理」

回頭看,我的錯誤是把 AI 當「員工」(交辦任務)而不是「同事」(一起討論)。

員工會幫你執行,但執行的結果還是員工的水準,不是你的水準。同事會跟你討論,但最後決定是你的,執行也是你的。

AI 是同事,不是員工。

如果你也想用 AI 寫東西,我的具體建議:

1. AI 給選項,人做決定 — 不要讓 AI 替你選
2. AI 整理結構,人寫內容 — 不要讓 AI 替你寫核心段落
3. AI 抓錯,人改字 — 不要讓 AI 改你的句子
4. AI 給標題,人微調 — 不要直接用 AI 的標題
5. 保留你的「不完美」 — 你的錯字、岔路、奇怪比喻,可能是文章活的證明

半年後我用 AI 的時間反而比第一個月還久。但用法完全不同 — 我跟它聊很多,讓它寫很少。

產量降低、品質提升、讀者回來。這個 trade 我做。

下一篇我會寫 Gemini 用一個月後的對比體驗,那個模型在某些任務上意外地有「自己的個性」。

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