实测分析“微乐安徽麻将挂先试用后付款”(原来确实是有挂)

“我知道这世界 ，如露水般短暂，然而
，然而。”

“风起秋叶舞，寒鸦栖枝影婆娑 。月落湖心破。 ”

这两首短诗 ，你能猜出哪首是人作或机作吗？随着DeepSeek刷屏全网
，近期不少公众号发起类似挑战——将多首DeepSeek所作诗歌与人类诗作一一配对，隐去作者 ，形成单选题
，请网友们答题互动
。

答案揭晓，前一首来自日本诗人小林一茶俳句 ，周作人译。有位全对网友的高赞评论颇具代表性——“AI作品多是小心翼翼的意象拼接
，而人的作品有呼吸有疼痛有对万物大胆地祈使”；还有留言认为“人类诗作是理性和感性紧密缠绕交织在一起，而AI缺乏人类唯唯诺诺的渺小感
”……

当AI日夜不休吞吐海量语料 ，以技术复刻星辰
，人类表达如何守住灵魂的“战栗”？人机协作会否成为常态，进而重塑全球文字内容生态新格局？随着DeepSeek普及 ，内容行业正重新审视创作伦理与标准 。

资深出版人卢俊提醒，从业者的核心竞争力或将重新定义——从“纯创作 ”转向“AI协作力
”
，将工具驾驭与行业洞察相结合，提升深度和差异化辨识度 ，“但这并不意味着可以忽视自身素养
，知识储备 、创意构思和审美能力仍是运用AI的前提”
。

“黄昏 ”还是“黎明
”？

DeepSeek太火了，技术狂飙加速究竟意味着诗人的黄昏还是人机共生的黎明？

有杂志明确表示如投稿作品“一旦发觉AI写作痕迹 ，该作者终身不用”；也有《十月》《花城》等文学期刊将在新媒体平台开设相关内容板块或新专栏
，展示由AI生成的文学作品，邀请作家评论家和读者共同探讨AI创作的独特性和局限性。

复旦大学教授陈尚君让朋友给DeepSeek出道题 ，仿王勃《滕王阁序》写《上海城隍庙序》
，“惊叹其很快成文，保留了王勃许多句型 ，加入上海与城隍庙部分要素
，似乎还像模像样，但细节经不起推敲 。 ”他认为 ，写作者面对AI应有更强烈警觉——如何保持个性和情感，在融通文本文献基础上提出独到见解
，避免程式化表达
。

多次测试DeepSeek后，学者胡晓明感慨“幸好退休了
” ，但同时也提醒：AI厉害处恰是其短处——“太无所不知无所不能
，将问题与困境化而为太丝滑眩目的理论霸权，一切都在无比强大包容的算法、上帝视角大数据大模型中得到解决 ，手到擒来……这种无所不包永远正确的方案
，在艺术批评中使用有过于油腻感。”

也有不少作家在与DeepSeek互动中产生“惊艳感 ” 。

评论家王纪人被一首诗的副标题打动——“献给所有正在动摇的创作者
”，“我恍惚悟到 ，算法与编码或许也会产生灵感
，并与人类共情同振
。过去我们对AI的写作潜能估计不足，以为仅止于代理一些非推理性和非想象性的写作 ，只是辅助性工具而已。但以DeepSeek为代表的国产人工智能语言模型
，不再是国外已有模型的翻版和应用，而是着眼于隐含中国文化传统源代码的原始创造 ，有充分的知识储备，也有可以反哺帮助我们的地方
，而且它的进步是几何级数的 。”

“在古文诗词
、现代诗、散文这些体量较小 、外在特征明显的文体上，AI创作力不容小觑
。 ”上海大学文学院教授
、《中国创意写作研究》主编许道军在接受采访时直言 ，古诗文写作将遭最大程度“冲击”或“打击
”
，而一些依靠搜索引擎写作的“知识拼凑式”作家将难以为继。

不过他发现，DeepSeek漏洞在于 ，有时对平平之作它夸得天花乱坠
，并不真正关心评价对象，只负责自己“表演 ”的完成度 ，以至于有声音犀利形容其“被当成美颜软件之后的自恋神器
” 。在信息搜集整合过程中
，AI有时也会出现明显错误，甚至造假编一些不存在的东西。“当提问者提供准确答案时 ，它还‘犟’
，固执己见
。这就留下隐患：假如有人不怀好意投喂错误信息‘草料’，AI可能中招 ，就容易输出错误观点了。”

警惕“创意肌萎缩 ”

有网友半开玩笑：DeepSeek威胁了80%“套路作者
”，却也“逼”出了20%“真诗人 ” 。面对这样一个文理兼通
，且学习能力超强、速度超快的硅基物种，人类还能做些什么？当AI写出更“工整
”的诗句 ，“慢写作”会否成下一代奢侈品？

“AI虽能量产文本
，却无法复制初始灵感，这意味着人类进入了内容智能工业时代 ，纯手工创作反而成了稀缺价值的源头
。 ”参与孵化了数个千万粉丝量级知识型IP
，卢俊认为DeepSeek带来创作流程前所未有的变革，让文本创作呈现出“量子纠缠态
” ，在灵感捕捉阶段帮创作者突破人脑固有联想惯性
，推动文学表达的“超现实增生”，催生新的修辞流派。

在AI深度介入的当下 ，创作者核心竞争力也经历着深刻的范式转移
，智能“工具力 ”已成关键分水岭 。

“如果说此前创作者对工具的使用更多依赖图书 、文献等资料的人工搜索和互联网搜索，相当于内容创作工具的手工和半手工时代；进入内容智能工业时代后 ，这种工具力背后发生了质的变化
。”他告诉记者，其中
，提示词工程成了新“技能
”，一些创作者通过“三层锚定法”——从情感基调到文化符号再到叙事节奏去做精准提示词 ，有效提升AI的输出匹配度。

比如
，有博主使用“三螺旋模型 ”，首先对AI抛出反常识观点 ，AI生成10种论证路径
，再人工筛选悖论点深度颠覆进行再创作；还有美食博主通过文字指令让AI生成菜谱，再3D渲染食材
、语音合成讲解 ，最后根据数据反馈优化
，形成完整创作链；有知识IP花6个月培育专属AI分身，注入辩论风格和知识漏洞规避机制 。

卢俊提醒 ，创作者长期依赖AI容易出现“创意肌萎缩
”
，构思时会有机械感或趋于碎片化
。随着内容创作领域进入工具力“军备竞赛”阶段，他建议不妨建立“数字创作指纹库 ” ，植入个性化语料，保留20%纯人工创作模块
，作为“创意基因库
”，打造语义“护城河” ，抵御内容同质化。

重新定义创作边界

如何驾驭AI双刃剑
，成了内容创作领域持续探索的关键命题 。未来顶尖创作者将兼具艺术家的灵感与AI指挥官的精密，重新定义创作边界
。

“DeepSeek是能按我们给定的命令思维的工具 ，不用怕
，不用慌，要用好。 ”西北师范大学教授徐兆寿打了了比方 ，当人工智能成为大脑一部分
，“如同大海一般，但人是光 ，一旦使用调动
，就照亮唤醒了海面
” 。

人工智能工具链生态位也在重构。“第二类创作者”应运而生，他们不再直接生产文字 ，而是通过设计元指令、培育AI语言人格 、设置创作约束条件来间接表达
。卢俊判断，传统文案能力正转向AI训练师
、语义工程师、数字炼金师等新岗位新职业。

AI是不是更大程度上意味着对人类“提问 ”水准的要求变高？

“随着用户与我互动经验的增加
，他们可能会更倾向于设计更精准 、更具创意的提示，以激发更符合期待的回应 。这种互动实际上是共同学习提升的过程：用户通过不断优化提示词来获得更好的结果 ，而我则通过处理多样化的提示来进一步优化自身的理解和生成能力
。这也反映了人类与AI协作的自然趋势——工具的能力提升会推动使用者对工具的探索和挑战
，进而形成良性循环。你看，这更多是源于用户对效率的追求 ，还是对创造力的期待呢？或者说这种变化是否也反映了用户对AI潜力认知的不断深化？
”

思考了7秒后
，DeepSeek给出以上这段回答 。