我需要做一个痛苦的坦白：不知为何，LinkedIn 已经成了对我而言重要的社交网络。这当然不是因为 LinkedIn 本身有多出色。恰恰相反，LinkedIn 就像社交网络里的杰拉德·福特（Gerald Ford）：当其他社交平台如同理查德·尼克松（Richard Nixon）和斯皮罗·阿格纽（Spiro Agnew）一般接连崩塌时，它是那个站到最后的正常选择。

我得痛苦地承认一件事：不知怎么的，LinkedIn 已经成了一个对我很重要的社交网络。这当然不是因为它有什么出色的本事。恰恰相反，LinkedIn 是社交网络界的杰拉尔德·福特：在身边的社交媒体一个个像尼克松、阿格纽那样自我毁灭时，它是被留下的那个正常的。和福特一样，我们知道它有点笨拙、有点无聊，但（就像水门事件后的美国！）它至少没有坏透——这还真让人松了口气。

可正因为我在那里花的时间越来越多，有些话必须说开：你们太多人正在用 LLM 生成内容。这不全是你们的错——LLM 本身已经够诱人的了，LinkedIn 自己还乐呵呵地（简直就是不依不饶地！）提议帮你“用 AI 重写”。它看起来这么热心，何不让它搭把手、替你省点劲呢？

因为天哪，那文笔太烂了。问题不只是平庸（虽然确实平庸！），而在于它的风格让人如坐针毡：满篇表情符号、一句话一段、“不只是……也是……”的造句，还有（没错！）破折号——我们有些人用起来是天然的，但多数人不会（也不该）用。

用 LLM 代笔帖子时，你可能觉得自己写出了像样的字，其实没有：任何多少见过 LLM 生成内容的人（这个群体正在高速膨胀！）都免不了认出那些破绽。直说吧，你的智力拉链敞着：很多人看见了——只是没人指出来。问题也不只是丢脸：当我想听的是你的看法，而你显然在拿 LLM 替你写帖子，我就分不清什么是真的、什么其实是编出来的同人文。你写出来压根不像你……那内容本身是真的吗？也许是？也许不是。不管怎样，我不会再看下去——很多人也一样。

说清楚，我认为 LLM 极其有用：它们适合头脑风暴，对理解文本不可或缺，而且是好得惊人的编辑。（而且跟大多数好编辑不同，你可以心安理得地无视它们的好意建议，不必担心会为牛津逗号之类的事挑起一场内战。）但 LLM 同时也是糟糕的作者，而且（最关键的是！）它们不是你。往好里说，它们会把你原本真实的内容裹进一层叫人只想略读、干脆读不下去的壳里；往坏里说，那些一眼看穿的人会彻底怀疑你的可信度。

所以拜托了，不说为了我们大家的心理健康，也为了你自己的话能得到它应得的信任：相信你自己的声音——自己写自己的内容。

讨论氛围以对 LinkedIn 上 AI 生成内容的反感为主，多数用户批评无署名 AI 写作拉低了平台质量、掩盖了真实作者身份，但也有部分观点指出 AI 写作本身并非原罪，问题出在滥用与缺乏打磨。

认为无署名使用 LLM 写作本质是误导，剥夺了内容的个人属性

• 反对核心不在于 LLM 写得差，而在于用 AI 代笔却不说明，相当于虚假宣称内容是个人思考，让读者误以为观点来自真人（较多人）
• 写作本身是思考过程，外包给 AI 会失去梳理逻辑、修正观点的机会，尤其在工作场景中无法用 AI 替代个人理解（较多人）
• 不少用户表示现在几乎无法忍受 LinkedIn 的信息流，原本的“职场影响力垃圾”被 AI 模仿后变得更空洞，已经很少打开平台（较多人） > 问题是那些病毒式传播的内容本来就是我想逃离的垃圾，就算 AI 能更完美地复制这种垃圾，它依然是垃圾，只是没那么怪异罢了（@siskiyou）

认为 LLM 写作本身无错，问题出在滥用和缺乏调整

• 只要给 LLM 足够的个人写作样本、明确风格要求，再配合人工编辑，完全可以产出高质量内容，很多人觉得 AI 写作容易识别是因为使用者根本没花心思调整（较多人）
• 合理的使用场景包括总结新闻、处理流程性文档等，只要主动标注、不冒充个人原创，就不会有问题（少数人） > 我内心是个技术派，也是个外向的 introvert，我讨厌为了应付别人的指标写文档，这种事我交给 LLM，我想把时间花在解决有意思的挑战上（@lsofzz）

指出“AI 写作检测”本身存在很大问题，容易沦为拒绝思考的借口

• 很多人对 AI 写作的判定标准非常模糊，只要句子通顺、用词稍显特别就会被打上 AI 标签，甚至认真写的内容也会被无端质疑（较多人）
• 随意给人扣“AI 写作”的帽子，本质是不想认真回应内容本身，属于逃避讨论的借口（较多人） > 你不分青红皂白地指责别人用 LLM 写作的样子，和你指责的对象一样失态。我知道辨别 AI 写作没那么容易，因为我就被误判过（@delichon）

有价值的补充

• 有用户类比：我们现在对“互联网文字是否由 AI 生成”的在意，类似早期对“礼物是亲手做的还是买的”的区分，未来随着使用习惯成熟，对“机器署名创作”的接受度可能会提升（@cjauvin）
• 平台算法本身倾向于推广高互动的内容，而 LLM 训练时就把这类“爆款”当作优质样本，导致生成的内容进一步放大了平台原本就存在的低质风格，形成恶性循环（@siskiyou）
• 文中提到的破折号使用特征反而被部分用户调侃，认为原文批评 AI 写作却自带大量 AI 常见的破折号用法，显得有些讽刺（@theandrewbailey）