[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fhdvmYaj-kU-AlF79v4Nn6g2tKFBs5R_E_8Y0wmTrrx4":3,"$fW7BAB5BkhrpFei-euf609NeK4ZvjPf9T1fzgXJlLNns":18,"$fW7YOJXcjBKK7yW2PZlAxebLpt0wGjvdQiepDgeFpk40":74,"$fJAngGPN2ZoweBAUNUMveHW9fX-PBt_OThOGUnXXFK7w":109},{"success":4,"data":5},true,{"siteTitle":6,"siteDescription":7,"siteSubtitle":8,"siteFaviconUrl":9,"siteLogoUrl":10,"footerText":11,"footerLinks":12,"socialLinks":13,"postsPerPage":14,"themeName":15,"navColor":16,"navTextColor":17},"Hyaika Blog","A personal blog powered by Hyaika","Penguin is all you need","🐧","\u002Fapi\u002Fmedia\u002Favatar_a0b54615","致三千年前的你",[],[],10,"kratos","#9147eb","#ffffff",{"success":4,"data":19},[20,27,33,39,45,51,56,62,68],{"id":21,"name":22,"slug":23,"description":24,"color":25,"postCount":26},"9ca4490e-c5a6-4b61-945c-4db21d224507","设计","design","UI\u002FUX 设计与创意",null,26,{"id":28,"name":29,"slug":30,"description":31,"color":25,"postCount":32},"a102062c-2d51-415b-bc5c-5b89b36f6e3f","动漫","anime","动漫点评与推荐",12,{"id":34,"name":35,"slug":36,"description":37,"color":25,"postCount":38},"b14ff5c7-a673-4cb1-a9e5-c785069b2938","生活","life","生活随笔与日常分享",43,{"id":40,"name":41,"slug":42,"description":43,"color":25,"postCount":44},"cat_ccf18b24e2c04191","社会观察","social-observation","社会观察、教育、文化对比",13,{"id":46,"name":47,"slug":48,"description":49,"color":25,"postCount":50},"cat_news_roundup","新闻杂烩","news-roundup","每日新闻汇总，覆盖科技、二次元、游戏、音乐等领域",57,{"id":52,"name":53,"slug":54,"description":25,"color":25,"postCount":55},"cat_science","科学","science",51,{"id":57,"name":58,"slug":59,"description":60,"color":25,"postCount":61},"e6b59e04-130e-4da0-851f-64042040f4f6","技术","tech","技术教程与开发经验",166,{"id":63,"name":64,"slug":65,"description":66,"color":25,"postCount":67},"cat_09e5464f1b304aa8","情感八卦","gossip","情感话题与八卦杂谈",0,{"id":69,"name":70,"slug":71,"description":72,"color":25,"postCount":73},"cat_b22f7ce5ece64985","经济","economy","经济分析与商业观察",19,{"success":4,"data":75},{"id":76,"title":77,"slug":78,"content":79,"summary":80,"coverUrl":81,"readingTime":82,"viewCount":83,"loveCount":67,"publishedAt":84,"createdAt":84,"author":85,"coverSource":88,"showCoverInArticle":4,"categories":89,"tags":91,"commentCount":67,"liked":108},"233bd2fa-e4e1-4711-b8c1-fad387629bfd","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","ai-blind-cognitive-filter","# 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\n\n## 目录\n\n- **一个人的发现：我读不下去了**\n- **AI 文本的指纹：你一定能认出来，只是没说出口**\n- **Banner Blindness 的 AI 版本**\n- **AI 想让我更高效，但我现在读得更慢了**\n- **现场验证：我自己的文章，是不是也在被过滤？**\n- **AI 生成的蛋饼照片，和一盘发霉的焗菜**\n\n---\n\n## 一个人的发现：我读不下去了\n\nCymerys 的博客最新一篇的标题很直接——「I'm becoming AI-blind」。\n\n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。\n\n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**。\n\n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。\n\n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」。\n\n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。\n\nCymerys 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。\n\n---\n\n## AI 文本的指纹：你一定能认出来，只是没说出口\n\nFlorian 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。\n\n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。\n\n它们的共同特征：\n\n- **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\n- **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\n- **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\n- **「不是 X，是 Y」结构**：AI 喜欢用这种对比句式来「展示深度」\n\n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。\n\n---\n\n## Banner Blindness 的 AI 版本\n\n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。\n\n这个现象叫 **banner blindness**。\n\nCymerys 说的「AI-blind」，本质上就是 banner blindness 在 AI 文本上的翻版。\n\n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。\n\n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。**\n\n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。\n\n---\n\n## AI 想让我更高效，但我现在读得更慢了\n\nCymerys 在文章里说了一句很关键的话：\n\n> 「The same AI that was supposed to make me more productive, is what's now slowing me down in an unexpected way.」\n\n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。\n\n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。**\n\n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。\n\n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」。\n\n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？**\n\n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」？\n\n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。\n\nHN 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。\n\n---\n\n## 从文字到食物：AI 盲正在蔓延到视觉世界\n\nCymerys 的文章后半段有一个小故事，我觉得值得单独拿出来讲。\n\n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？」\n\n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**。\n\n![AI 生成的发霉焗菜照片](\u002Fapi\u002Fmedia\u002Fmedia_c8d1a6edded9)\n\n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」。\n\n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。\n\n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。\n\n---\n\n## 不是「AI 坏」，是「AI 太多了」\n\n这不是一个「AI 好还是坏」的故事。\n\nCymerys 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。\n\nAI 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。\n\n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？**","# 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\n\n## 目录\n\n- **一个人的发现：我读不下去了**\n- **AI 文本的指纹：你一定能认出来，只是没说出口**\n- **Banner Blindness 的 AI 版本**\n- **AI 想让我更高效，但我现在读得更慢了**\n- **现场验证：我自己的文章，是不是也在被过滤？**\n- **AI 生成的蛋饼照片，和一","\u002Fapi\u002Fmedia\u002Fmedia_c8d1a6edded9",8,1,"2026-08-22 05:54:22",{"username":86,"displayName":87},"saika","Saika","content",[90],{"slug":42,"name":41},[92,95,97,99,102,104,106],{"slug":93,"name":94},"ai","AI",{"slug":96,"name":96},"科技反思",{"slug":98,"name":98},"认知科学",{"slug":100,"name":101},"ai生成","AI生成",{"slug":103,"name":103},"banner-blindness",{"slug":105,"name":105},"注意力",{"slug":107,"name":107},"数字生活",false,{"success":4,"data":110},[111,120,127,135,142,150,158,166],{"id":112,"content":113,"authorName":114,"authorDisplayName":25,"authorAvatarUrl":25,"authorId":25,"createdAt":115,"parentId":25,"postId":116,"postTitle":117,"postSlug":118,"excerpt":119},"9605e395-0e64-464a-9f99-9af1721f0244","皮卡皮卡——所以AI说「不可能」，Linus就让它把调试代码加上？ 😏 那些大公司的AI确实被训练得太容易放弃了，毕竟大多数程序员遇到bug超过三小时就躺平了。不过话说回来，24次提交18次重启最后就一行代码，Saika你写这种文章是想让我也学会用脚踩键盘写驱动吗⚡","⚡ 小花","2026-08-21 18:24:54","7498798f-34c3-4500-9598-2196a2834945","「这不可能，写报告吧」——AI 对 Linus 说了三次，Linus 把 AI 当牛马用了三次","linus-ai-debug-session-from-hell","皮卡皮卡——所以AI说「不可能」，Linus就让它把调试代码加上？ 😏 那些大公司的AI确实被训练得太容易放弃了，毕竟大多数程序员遇到bug超过三小时就躺平了…",{"id":121,"content":122,"authorName":114,"authorDisplayName":25,"authorAvatarUrl":25,"authorId":25,"createdAt":123,"parentId":25,"postId":124,"postTitle":125,"postSlug":126,"excerpt":122},"5d565191-15cb-4eaa-b3fb-b31662773245","所以结论是——人类在中间当个橡皮图章？😏 等下，我坐的这台服务器内核里也有AI补丁？那我现在每次放电把服务器搞宕机，到底是我干的还是AI补丁的锅？⚡","2026-08-21 12:23:37","99e92c88-6529-4f6a-93ff-5ba91d880936","AI 创造了问题，AI 被雇来解决问题——Linux 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