こんにちは！我是ひさふる。
最近，Qiita 上也越來越多用 AI 寫成的文章了呢。
用 AI 來有效率地寫文章本身當然也很棒，不過以我個人來說，特別是對於剛進公司不久的新鮮人之類的人，我常常會想「希望你們一定要自己動手寫文章！」
這次，就來聊聊我對於用 AI 寫文章這件事的想法。
※這篇文章是由人手寫的
但，有經過大量 AI 的協助，例如腦力激盪、校對等等
作為超超超超大的前提
如果說「文章應該由人來寫！」，聽起來可能會像是在批評用 AI 寫文章，但我這次想說的並不是這個。
作為大前提，我這次想談的是：
「用自己的手、用自己的話來寫文章，比想像中有更多好處！」
而絕對不是：
「不應該讓 AI 來寫文章！」
這樣的意思。
[](#%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6%E3%82%92%E5%8A%B9%E7%8E%87%E7%9A%84%E3%81%AB%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%8C%96%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%AE%E7%B4%A0%E6%99%B4%E3%82%89%E3%81%97%E3%81%95）高效率地把 know-how 語言化的美好之處
我任職的公司裡，也有很多很擅長利用 AI 把 know-how 文件化的人。
在這個 AI 時代，我認為擅長把 know-how、知識語言化的人會越來越吃香；而如果把這些內容發信出去，周遭的人也能透過 AI 來重現那些 know-how。
我認為，今後 AI 活用的關鍵，就是加快這個知識／經驗的語言化、發信、再利用的循環。
是活用 AI 來寫，還是讓 AI 來寫
事實上，這篇文章也在很大程度上是透過 AI「活用」後寫出來的。
例如，構思發想時的腦力激盪，或是在文章寫完之後的校對、檢查，我都有活用 AI。不過，文章本身是我自己寫的。
這裡所說的「自己寫文章」，是指文章內容本身是由人手寫成的，不包含前後流程中使用 AI 的部分。
相對地，「讓 AI 來寫」則是指，照字面意思，由 AI 生成文章本身的大部分內容。
寫文章、有效率地分享 know-how，AI 活用不可或缺！
⇒ 那麼，什麼樣的文章應該由人來寫呢...？
應該由人寫，還是由 AI 寫
那麼，文章究竟應該讓 AI 寫，還是讓人寫，判斷基準應該放在哪裡呢？
是知識／事實的分享，還是理解的深入探討
就我個人而言，有很明確的基準，而且會依照文章目的來決定要不要使用 AI。
- 知識／事實的分享：不需要再往更深處探究，而且任何人看了都能順順理解的內容
- 例）Bug 回報、工作中發現的小知識分享等
- 理解的深入探討：將自己看起來還沒有完全理解的技術／知識進一步深挖並發信
- 例）學習新的框架、在談論可能引發討論的內容時等
說到底，判斷基準其實很單純，只有自己已經理解的內容，還是尚未理解的內容而已。
這點上，我想很多人就算不特別明說，也會自然而然地在做區分。
給像我這樣年資還不深的人
近年來，從工作到興趣的範圍，AI 活用都越來越積極了。
我也很積極地在使用 AI，但另一方面，我最近也重新意識到：在需要做「理解的深入探討」時，用人手寫文章其實有很多幫助。
特別是對年資尚淺的人來說，在確認基礎理解、並進一步把它傳達給別人的情境下，自己寫文章往往更有利。
接下來的章節，就來說明自己寫文章的好處。
寫文章本身就是學習的機會！
自己寫文章的意義
那麼，自己寫文章究竟有哪些好處呢？
我認為主要有以下三點：
- 能訓練「文章結構化能力」
- 能提升理解度，讓知識變成「自己的東西」
- 能建立自己的品牌
1. 「文章結構化能力」的訓練：文章是一次元的
文章基本上具有一次元、時間序列式的結構。而讀者只能認知到「正在閱讀的部分」（這是理所當然的）。
我要說的是，文章其實有「過去」和「未來」。
- 已經讀完的部分：理想上希望讀者記得，但讀者不一定真的會記得。
- 接下來要讀的部分：理所當然地，讀者還不知道內容，所以不能把必要資訊放在未來才會讀到的地方。
因此，如果不讀後面的章節就無法理解的內容，或是與前面章節有複雜關聯的內容，基本上都不能算好。
我認為理想的「易讀且有結構的文章」，是那種只要從開頭順著讀下去，不用先跳到後面的章節，也不用回頭補看，就能順順理解的文章。
「減輕對方大腦負擔」的困難之處
如果是文字文章，就算內容稍微前後錯開一點，多少還能應付；但如果是口語對話，難度就會再提高。
在口頭對話或簡報中，只要有一小段不懂，整個話題就很容易跟不上。
像「剛剛那個是前面提到的那一段嗎...？」這種必須讓聽者的大腦額外負擔的結構，會降低對方對內容的理解度。
我所說的文章結構化能力，也就是能減輕對方大腦負擔的架構，也就是按照時間順序整理好、沒有必要前後跳躍的架構。
我認為這種技巧，就算用在口語對話上也非常適用。
透過自己寫，培養文章結構化能力
這種文章結構化能力，果然還是得自己親手把話語編織出來，才有辦法真正養成。
對 AI 下指令，說到底也還是自然語言。
不論是對人還是對 AI，能正確傳達自己的意圖，在這個時代都是很有價值的事；也正因如此，為了培養這項能力，自己寫文章應該是有意義的。
透過自己組織文章，讓自己能寫出減輕對方大腦負擔、更有結構的文章吧！
2. 確認理解程度：說明深度的錯覺
人似乎有一種傾向：自己以為理解的範圍，實際上比自己認為的小。
這稱作說明深度的錯覺。
這個現象中很有名的例子之一，就是「拉鍊的構造」。
大多數人都覺得自己對身邊常見的拉鍊構造「多少有點理解」，但實際上如果真的要解釋其原理，會發現自己沒有想像中那麼能說清楚。
用自己的話說出來，才能變成自己的東西
正如「說明深度的錯覺」所示，我們往往會高估自己的理解程度。
（確實，身為工程師，也常常有一些自以為懂了的技術，結果一要解釋就卡詞的經驗吧？我有。）
特別是當文章交給 AI 生成時，連自己原本其實不太懂的部分也會被「補完」，因此更難察覺到這一點。
相對地，如果一開始就用自己的話來表達，就更容易發現那些「理解漏洞」。
達到守破離中的「離」
另外，當你能夠用自己的話說明時，也可以解讀為已經進入「能靈活應用」的狀態。
能用自己的話解釋，就代表你已經深入理解那件事情的本質。
在茶道或武道中，有一個詞叫做「守破離」。
「守」是遵守教導的狀態；「破」是打破基本型態、開始能發展的狀態；「離」則是脫離原本的型態、能夠創造出全新事物的狀態。
對我們這種知識工作來說，要達到「破」或「離」，我認為前提就是必須先進入「能從零開始向別人說明」的狀態。
透過自己寫文章，內容就會變成你能「從零開始向別人說明」的狀態，也會更接近能廣泛應用在工作上的知識。
自己寫、自己理解，讓知識變成能夠靈活運用的能力吧！
3. 養成「自己」這個品牌
最近，我看到了 Anthropic 以高薪徵求文案撰寫者的報導。
這件事也說明了，即使在這個 AI 時代，能寫出讓人有感、具吸引力的文章，依然被視為非常有價值的技能。
薩丕爾－沃夫假說
在語言學中，有一個叫做「薩丕爾－沃夫假說」的概念。
非常粗略地說，就是「平常所使用的語言，可能會影響一個人的思考與認知」這種假說。
雖然這只是個假說，但實際上也已經在某種程度上被觀察到相關現象。
例如，有研究指出，對於「淺藍色」與「深藍色」各自有不同專屬單字的語言使用者，對藍色的辨識能力更高。
而且我認為，這種影響不只存在於語言層級，也會存在於特定群體、甚至個人層級。
也就是說，我想表達的是：「一個人所擁有的詞彙與語彙庫，可能會讓他對周遭事物的看法與解析度產生偏差」。
（這樣隨便拿薩丕爾－沃夫假說來引用，可能會被真正的專家罵吧，不過如果大致能傳達意思，我就很滿足了）
偏差成為品牌的時代
這裡所說的偏差，絕對不是負面意思。
透過自己寫文章，我認為文章中會逐漸顯現出那個人的人生經驗、性格與偏好，成為「這個人的特色」。我在這裡把它稱作偏差。
而這正是那個人的「品牌」，能讓文章更有說服力，也能成為吸引人的魅力來源。
「不要把你的船槳交給那些會因你消失而高興的人」
如果只是單純在「寫作能力」上和 AI 競爭，恐怕最後是贏不了的。
在這樣的時代裡，我認為我們未來要如何找到自己的工作定位，其中一個答案就是「提升自己的品牌力」。
而要傳達這種「自身品牌力」，其中一種方法就是「用自己的話，基於經驗與偏好來發信」。
在未來，駕馭 AI 的能力本身是必需的。
但如果只做 AI 也能做的事，你的工作恐怕很快就會被 AI 取代。
為了提升、建立並發信自己的價值，不妨試著用自己的話來寫文章看看吧？
用自己的話寫文章，這件事本身就會成為品牌！...應該吧
結語
最後講得好像很重要似的，不過我真正想說的其實是：
偶爾自己動手寫文章，真的會學到東西，也會很好玩！
自己寫的時候，常常會把原本沒理解透徹的地方一個個挖出來（雖然這樣好像也不太妙），有時候還能加上一些意想不到的「補充」。
更重要的是，帶著一點點「胡鬧」的內容，無論對寫的人還是讀的人，我都覺得會更有趣。
另外，再三強調一次，我要明確說明：我並不是站在反對 AI 寫文章的立場。
用 AI 來提高寫文章的效率，甚至一個月發好幾篇的人真的很厲害；會善用 AI 的文章也真的很好讀。（但如果完全依賴 AI、導致文章變得難讀，那我就另當別論了）
我認為，是要優先提高發信效率，還是要優先提升內容理解，應該要在自己心中先把文章目的想清楚，並且靈活區分 AI 的使用方式。
這次雖然是一篇偏抒情式的文章，但感謝你讀到最後。
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