我发现自己对AI生成的文档产生了“AI盲”现象，阅读时难以专注，需要反复与发送者确认内容。这些文档都带有明显的AI痕迹，如克劳德特有的分析语言、营销策略与技术架构的混乱混合，以及过度冗长的技术描述。

我正逐渐对AI内容产生“盲视”——拉法尔·西梅里斯

最近，我在工作中遇到了一些令人困扰的时刻：当别人发来文档让我阅读时，我的大脑似乎拒绝分析其中的内容。虽然眼睛在看，却无法集中注意力理解。结果，我不得不与发件人反复沟通，询问那些文档中已经涵盖的问题。这让我很担忧，因为过去一年我一直在努力重新学习如何专注，而这种情况恰恰显示了相反的效果。

我仔细分析了这些情况，发现它们都有一个共同点：这些文档都带有明显的AI痕迹。例如，一份设计文档看起来像是直接从Claude复制粘贴的，虽然涵盖了相关功能的设计，但夹杂了大量Claude特有的分析和术语，比如“这正好切中要害”、“第一道门槛是真实的”。又比如，一份20页的市场营销概念方案，将还算合理的营销策略与一些毫无意义的产品技术架构废话混在一起，用“这不是在卖X，而是在卖Y”、“Redis核心重新定义了产品”这样的方式来推销。还有一份技术需求文档，用非常冗长的语言描述了一个相当简单的概念，其中很多内容读起来像是某人在内部推理时对某些决策不太确定——这听起来就像大语言模型（LLM）的输出。

关于人类是否擅长识别AI生成的文本，一直存在争议。虽然大多数研究声称人类在这方面表现不佳，但我不同意这种观点。至少对于低质量的AI内容，识别并不困难。弗洛里安·罗斯在社交媒体语境下总结了一些常见模式，我也在工作中看到了类似现象。除了明显的用词选择，句子的一般流程以及试图把每个小细节都包装成突破性进展的做法，很容易暴露AI的痕迹。如果你的文档描述的是企业应用中RBAC配置视图的复选框，就不要把它推销得像你刚刚发明了火一样。

我感觉自己已经被所有那些充满文字却毫无意义的AI生成的LinkedIn帖子、电子邮件和网站“预训练”了。我的大脑学会了快速识别AI生成内容的迹象——至少是那些低质量的内容——然后忽略它们，不再深入思考。有人将这种现象比作“横幅盲视”，这并不奇怪。面对铺天盖地的内容推送，过滤掉它们是我们保持理智的必要方式。

有趣的是，原本应该让我更高效的AI，现在却以一种意想不到的方式拖慢了我的速度。

我通常不度假，但今年真的需要休息一下。一天晚上，我饿极了，在波罗的海沿岸的餐馆间漫步。有一家餐馆我立刻忽略了，但一分钟后，脑子里有个声音问：“嘿，他们真的放了一张发霉的乳蛋饼照片吗？”我走回去一看，果然如此。

（图片：菜单上的一张乳蛋饼照片，看起来像是长了霉斑）

根据评论内容，总结主要观点如下：

1. AI导致认知能力下降
- 评论1指出，过度依赖AI会导致“认知萎缩”，表现为智商下降和类似早期痴呆的症状。
- 关键引用：
- "As people rely more on AI they experience cognitive atrophy. This is measurable in IQ loss..."
- "认知萎缩可测量为智商损失，并伴有其他症状。"

2. AI生成文本难以理解和记忆
- 评论2、4、8、12强调AI文本结构混乱、缺乏信息密度，导致阅读困难或记忆模糊。
- 评论4指出AI生成内容“confounds recall”（阻碍回忆），即使知名案例也难以记住细节。
- 关键引用：
- "The structure of the information is like a waterfall that leaves me unable to swim to the surface..."
- "Something about AI-generated text and images confounds recall. It is really peculiar."
- "My brain immediately recognizes AI generated text and just short-circuits to 'there is no information here'."

3. AI文本的“伪语言”问题
- 评论12描述AI文本“polished and well constructed”但缺乏关键信息，需逐句重写才能理解。
- 评论15指出AI输出“polished similar to published books”，但缺乏“human conversational vibe”。
- 关键引用：
- "It’s almost like a pseudo-language where it has the correct form and presentation but is missing critical components."
- "There is no real human conversational vibe to them..."

4. AI文本的优缺点对比
- 评论14承认AI文本“objectively better”在无错、结构清晰方面，但批评其“lifeless and unfocused”。
- 评论16认为AI文本信息密度均匀，适合速读，而人类写作常有错误或表达不自然。
- 关键引用：
- "It feels lifeless and unfocused... but it is objectively better than what I had before."
- "With AI writing, it’s sort of self redundant and the information density... makes it very easy to do a very high level speed read."

5. 人类识别AI文本的能力差异
- 评论3质疑技术从业者比非技术人群更擅长识别AI文本，且可能只有技术圈在意此事。
- 关键引用：
- "I wonder if humans that spend all day working in tech are good at recognizing AI-generated text..."
- "And I wonder if those of us in tech are the only ones who really care?"

6. AI文本的“非人性化”趋势
- 评论5、7指出Claude等模型写作质量下降，变得“more and more alien”。
- 评论9反驳称冗长描述并非AI特有，人类也常如此。
- 关键引用：
- "Claude has become noticeably, painfully worse at writing in the last six months."
- "I feel like we reached peak humanness with GPT-4o and since then it’s been getting more and more alien."

总结：评论普遍认为AI生成内容存在认知负担、记忆困难、缺乏人性化等问题，但部分承认其在无错、结构清晰方面的优势。识别AI文本的能力可能因人群而异，且AI文本的“伪语言”特性是核心痛点。