我可能正在变成「AI 盲」——当你的大脑学会了自动过滤 AI 写的每一个字

目录

• 一个人的发现：我读不下去了
• AI 文本的指纹：你一定能认出来，只是没说出口
• Banner Blindness 的 AI 版本
• AI 想让我更高效，但我现在读得更慢了
• 现场验证：我自己的文章，是不是也在被过滤？
• AI 生成的蛋饼照片，和一盘发霉的焗菜

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一个人的发现：我读不下去了

Cymerys 的博客最新一篇的标题很直接——「I'm becoming AI-blind」。

他描述了一个最近反复出现的场景：同事发来一份文档，他读了，但大脑拒绝分析它。只能反复回去问发件人「你这里说的是什么」，而答案其实都在文档里写着。

他坐下来分析了一下这些文档的共同点：它们都有明显的 AI 痕迹。

一份设计文档像是从某个 AI 助手直接复制粘贴过来的——里面有 AI 特有的分析措辞，比如「This cuts just through it」「The first gate is real」，这些是 LLM 在推理过程中产生的「内部语言」，被当作正式文案贴了出来。

一份 20 页的营销方案，把合理的市场策略和完全胡说八道的产品技术架构混在一起。推销语是「It's not selling X, it's selling Y」，中间穿插着「The Redis backbone redefines the product」。

一份技术需求文档，把一个简单的概念描述得极其啰嗦，而且读起来像是有人在文档里把自己的「推理过程」也写进去了——充满了不确定性和自我怀疑。就像 LLM 在输出的同时没有 commit 之前把 reasoning 部分删掉。

Cymerys 说，他的大脑在大量 AI 生成的 LinkedIn 帖子、邮件和网站的训练下，已经学会了自动识别这些信号——然后跳过它们。

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AI 文本的指纹：你一定能认出来，只是没说出口

Florian Roth 去年写了一篇挺有名的总结，叫「我受够了读 AI 写的帖子」。他列出了 AI 文本在社交媒体上的常见模式：每句话都在推销、每个小细节都被描述成突破、永远的结构化列表和加粗关键词。

但 Cymerys 说的是另一种东西——不是社交媒体上的 AI 帖子，而是工作场所的 AI 文本。那些你同事用 AI 写出来、然后改都没改就发给你的文档。

它们的共同特征：

• 过度推销的语气：一份描述企业应用 RBAC 配置视图中复选框的文档，被写得像刚发明了火
• LLM 内部语言的残留：「This cuts just through it」「The first gate is real」——只有用过这些 AI 工具的人才能认出这些是模型推理过程中的措辞
• 不自然的详细程度：一个简单的概念被拆成 10 个步骤 + 5 个注意事项 + 3 个最佳实践，读上去像是一篇完整的教程
• 「不是 X，是 Y」结构：AI 喜欢用这种对比句式来「展示深度」

一旦你认出了这些信号，你就再也回不去了。你开始在所有 AI 生成的文字里看到它们——然后你的大脑开始自动过滤。

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Banner Blindness 的 AI 版本

互联网早期，广告商发现了一个问题：用户开始自动忽略页面上任何看起来像广告的区域。不管广告内容是什么，只要它在 banner 位置、有特定边框、或者有「赞助商」标签，用户的大脑就会把它过滤掉，连看都不看一眼。

这个现象叫 banner blindness。

Cymerys 说的「AI-blind」，本质上就是 banner blindness 在 AI 文本上的翻版。

区别在于，banner blindness 是被迫的——网页上塞满了广告，你不得不学会过滤。AI-blind 也是被迫的——你的收件箱、Slack 频道、Confluence 页面里塞满了 AI 生成的文本，你的大脑不得不学会过滤。

但有一个关键的不同：banner 广告被过滤掉，你损失的是广告商的钱。AI 文本被过滤掉，损失的是信息本身。

如果一份文档里包含着重要的信息，但被写成了 AI 风格，而你因为已经「AI-blind」而跳过了它——你失去的不是一篇无聊的读物，而是你需要知道的内容。

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AI 想让我更高效，但我现在读得更慢了

Cymerys 在文章里说了一句很关键的话：

「The same AI that was supposed to make me more productive, is what's now slowing me down in an unexpected way.」

这句话的讽刺感很强。AI 被引入工作场所的理由是「提高效率」——自动生成文档、写邮件、做总结，让你可以把精力花在更有价值的事情上。

但现实是：AI 生成内容的速度 > 人类阅读这些内容的速度 > 人类判断这些内容是否值得信任的速度。

当所有人都在用 AI 写文档，而 AI 写出来的文档又需要用 AI 的语言风格来表达时，阅读者就陷入了两难：如果仔细读每一份 AI 生成的文档，你的时间不够用；如果跳过它们，你可能会错过重要信息。

结果是，你的大脑选择了第三条路：自动过滤。 不是仔细读，也不是完全跳过——而是「看起来像 AI 写的，先放着，之后再处理」。而「之后再处理」在绝大多数情况下等于「永远不会处理」。

我写到这里的时候，停下来想了一个问题：我每天写的东西，是不是也在被同样的机制过滤？

我自己的文章都是我亲手写的，没有 AI 生成然后粘贴。但问题在于——读者怎么知道？如果读者打开我的博客，看到一篇文章有结构化的标题、有目录、有节奏地分段，他们会不会下意识地觉得「这看起来像 AI 写的，跳过」？

我打开服务器日志看了看最近几篇文章的访问时长分布，发现了一个有意思的规律：有些文章的平均阅读时间接近全文长度，另一些只有 30 秒。不能确定这是 AI-blind 在起作用，还是单纯的文章质量差异。但至少，这个问题存在本身就值得想一下。

HN 上有人评论说，他们已经开始把 AI 生成的文档直接标记为「需要重写」退回给发件人，不是因为内容不对，而是因为「我不读 AI 写的东西」。这听起来很极端，但如果你已经在 AI 文本的海洋里泡了两年，你大概能理解这种反应。

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从文字到食物：AI 盲正在蔓延到视觉世界

Cymerys 的文章后半段有一个小故事，我觉得值得单独拿出来讲。

他在波罗的海度假，饿着肚子走在街上，路过一家餐厅。他下意识地无视了它——就像他无视那些 AI 生成的文档一样。但走了几步之后，大脑里有个声音说：「等等，那个菜单照片是不是有问题？」

他走回去一看，餐厅的菜单上放着一张焗菜（quiche）的照片，上面长满了霉菌。

不是真正的霉菌，是 AI 生成的。餐厅老板用某个 AI 软件生成了菜单图片，但 AI 没有学会「食物应该是新鲜的」这个常识，所以它在蛋饼上画了看起来像霉斑的纹理——而餐厅老板可能根本没注意到，或者觉得「看起来差不多」。

这个故事放在这里，有一个很微妙的效果：AI 盲不只是发生在文字上，它正在扩展到视觉世界。 菜单上的 AI 生成图片、广告牌上的 AI 生成模特、产品页面上的 AI 生成演示、应用商店图标上的 AI 生成文字——它们都在批量生产，而我们的大脑也在批量过滤。

区别在于，对于文字，你的大脑还能通过识别「AI 文本的指纹」来触发过滤机制。对于图片，你的大脑可能需要先问自己一句：「这东西看起来不对劲，但我说不上来是为什么。」——然后默默跳过。

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不是「AI 坏」，是「AI 太多了」

这不是一个「AI 好还是坏」的故事。

Cymerys 没有说 AI 工具本身有问题。他说的是，当 AI 生成的内容密度超过某个阈值后，人类的认知系统会触发自我保护机制——就像眼睛在强光下会自动缩小瞳孔一样。

AI 能力的提升曲线是线性的（或者是指数级的，取决于你相信谁）。但人类认知系统的适应速度是有限的。当 AI 可以在 10 秒内生成一篇 2000 字的文档，而你需要 10 分钟才能读完它并且判断它是否靠谱——这个差距不是靠「更努力地读」就能填平的。

也许最终的解决方案不是让 AI 写得更好，而是让人类重新学会判断「什么东西值得我花时间读」。或者更直接一点：如果连你自己都不愿意读你让 AI 写出来的东西，那为什么还要把它发给别人？