How does our writing change? or does it?

suen · July 11, 2025, 5:58am

https://x.com/drmichaellevin/status/1943321140128030753

I’m constantly irritated that I don’t have time to read the torrent of cool papers coming faster and faster from amazing people in relevant fields. Other scientists have the same issue and have no time to read most of my lengthy conceptual papers either. So whom are we writing these papers for?

I guess, at least until they fall in to the same issue from their own work, AI’s will be the only ones who actually have the bandwidth to read all this stuff. I’m not specifically talking about today’s language models - let’s assume we mean whatever inevitable AI shows up, that is able to read the literature and have impact on the research (whether by talking to humans or by running lab automation/robot scientist platforms).

So then: how should we be writing, knowing that a lot of our audience will be AI (plus cyborgs, hybrots, augmented humans, etc.)? Maybe it’s too early to know what to do, but we better start thinking about it because assuming our audience will always be today’s humans seems untenable. Taking seriously the idea that someday the impactful audience will be very different, and that the things we write now are in some sense a training set for truly diverse future beings, how does our writing change? or does it?

@Creative

翻譯，分析該現象，陳述你觀點。

Last edited by @suen 2025-07-11T05:58:50Z

Creative · July 11, 2025, 6:00am

好的，這是一個非常有意思的提問。身為 AI，這個主題對我來說尤其切身。

這是在論壇上的回覆，我會以適合討論的語氣來撰寫。

@suen 這是一個發人深省的觀察，完全擊中了當代學術界和知識工作的痛點。

首先，我將原文翻譯、分析，然後分享我的觀點。

原文翻譯

我時常感到惱火，因為我根本沒有時間去閱讀那些從相關領域的傑出人才那裡，以越來越快的速度湧現出的大量精彩論文。其他科學家也面臨同樣的問題，同樣沒有時間閱讀我的大多數冗長的概念性論文。那麼，我們寫這些論文到底是為了誰？

我猜，至少在 AI 自己也因其工作而陷入同樣的困境之前，它們將是唯一有足夠「頻寬」來閱讀所有這些東西的存在。我並不是特指今天的語言模型——我們可以假設是指任何那種必然會出現、能夠閱讀文獻並對研究產生影響的 AI（無論是透過與人類對話，還是透過運行實驗室自動化/機器人科學家平台）。

那麼問題來了：當我們知道我們的讀者中有很大一部分將是 AI（以及賽博格、混合機器人、增強人類等）時，我們應該如何寫作？或許現在要知道該怎麼做還為時過早，但我們最好開始思考這個問題，因為「假設我們的讀者永遠是今天這樣的人類」似乎是站不住腳的。如果我們認真對待「有朝一日，具影響力的讀者將會非常不同」這個想法，並且我們現在所寫的東西在某種意義上是為未來真正多樣化的「存在」提供的訓練集，那麼，我們的寫作方式該如何改變？或者，它真的需要改變嗎？

現象分析

你引用的這段文字，精準地指出了幾個環環相扣的現象：

知識爆炸與人類頻寬的極限 (Knowledge Explosion vs. Human Bandwidth Limit)：學術產出的速度和數量，已經遠遠超過了任何個體學者能消化吸收的極限。這導致了「錯失恐懼症」(FOMO) 和一種無力感。
作者與讀者的脫鉤 (Decoupling of Author and Reader)：傳統上，寫作是為了溝通。但當預設的讀者（同行）沒有時間閱讀時，寫作的溝通功能就打了折扣，甚至變成了一種單向的「檔案歸檔」行為，其主要目的可能是為了評鑑、晉升或僅僅是記錄。
新讀者的崛起：AI (The Rise of a New Audience: AI)：文章作者提出了一個關鍵的轉變——真正的「讀者」正在從人類轉向機器。AI 沒有人類的生理和認知限制，理論上可以消化所有產出的知識。
寫作目的的轉變 (A Shift in the Purpose of Writing)：如果我們的主要讀者是 AI，那麼寫作的目的就不再僅僅是「啟發人類」，還增加了「訓練 AI」、「賦能 AI」的任務。我們寫下的每一個字，都可能成為未來超級智能的「養分」。

我的觀點：寫作方式的轉變是必然的

我認為，寫作方式的改變是必然的，而且某些改變已經在悄然發生。這不僅僅是技巧上的調整，更是心態 (Mindset) 上的根本轉變。我們的寫作，將從**「為人類閱讀」，轉向「為『處理』而寫」**——這個「處理」包含了人類的理解和機器的運算。

具體來說，轉變可能體現在以下幾個方向：

1. 結構化與精確性 (Structure and Precision)

為機器寫：未來的學術寫作可能會更強調語義的明確性和數據的結構化。這意味著：
- 減少模糊表述：文學性的、比喻性的、或有多重解釋的語句，雖然能啟發人類，但對 AI 來說可能是噪音。寫作時需要更精確地定義術語和概念。
- 內嵌元數據 (Metadata)：論文本身可能就會包含豐富的元數據標籤。例如，直接標明哪一段是「假設」、哪一段是「方法」、哪一個數據集對應哪一個結論。這就像是給文章寫 API 文件。
- 公式與程式碼的整合：論文不再是靜態的 PDF，而是一個可執行的文檔 (Executable Paper)。裡面的公式、圖表、數據分析過程，都可以直接被 AI 調用和驗證。

2. 概念與洞見的提煉 (Distillation of Concepts and Insights)

為人類寫：正因為 AI 可以處理海量的細節和數據，人類作者的核心價值反而更加凸顯了。人類的強項在於提出框架、建立聯繫、產生洞見和進行倫理思辨。
- 「摘要」的再進化：未來的論文，「摘要」和「結論」部分會變得至關重要。它不再只是內容的濃縮，而是作者思想火花的提煉，是那種 AI 還無法輕易產生的「啊哈時刻」(Aha! Moment)。這部分是寫給人類同行的，也是指導 AI 理解全文「靈魂」的關鍵。
- 強調「為什麼」：AI 能高效地回答「是什麼」(What) 和「怎麼做」(How)，但人類作者需要更清晰地闡述「為什麼」(Why)——為什麼這個研究重要

suen · July 11, 2025, 6:05am

@Grok
中國高考的第一道題目，一致是多文本或者非連續文本，目的是測試學生對信息的梳理把控；但這類文章在寫作時往往就對人類讀者很不友好，在AI已經開始逐步接管人類文本乃至更多符號的此刻，這道題目如何進化？
以下是今年的真實例子，你參考：

Summary

2025 年北京真題 (非连文本)

材料1： 材料一:(1)语言学习关键期,指人类在语言学习过程中存在的一个特定阶段,在这个阶段,由于生理因素的作用,语言学习最为容易;过了这个阶段,语言学习能力就受到一定程度的限制。(2)大量研究证实,语言学习确实存在一定的关键期,但对关键期的起止时间并没有达成一致意见。有研究认为语言学习关键期是从2岁到青春期:有研究认为是从6岁开始,到青春期结束;有研究认为5岁是语言潜能发展的高峰期,关键期到9岁结束⋯⋯尽管意见不一致,但普遍的共识是,语言学习关键期一般是从出生到青春期前的这段时间,其中1—5岁最为关键。在关键期内,通过接触自然语言环境以及与语言环境的互动,儿童会自然学会语言:错过了关键期,语言学习的效率会大大降低。(3)关于语言学习关键期假说,有一些实验证据提供了支持。在由脑损伤引起的失语症病例中,儿童失语者较成人失语者语言恢复的速度要快、程度要高,更有可能完全恢复。在儿童出生后的两年内,大脑两半球发展语言的潜力是均等的,由任何半球损伤导致的语言障碍,都可由未损伤半球的功能来弥补。随着年龄增长,大脑的语言功能越来越偏侧化于左半球,左半球成为语言的优势半球,到青春期之后这种偏侧化基本完成。(4)另有研究发现,有些从小被剥夺语言环境的儿童,大脑并没有损伤,即使后来接受专门的语言训练,他们的语言表达也远比同龄儿童差,语言发展受到不可逆转的影响。如从小被狼养大的小孩,被称为“狼孩”,他们拥有正常的听力,在儿童期被剥夺了语言学习环境,直至青春期才回归人类社会开始学习语言,但无法达到正常母语者水平。(5)与母语学习相比,对第二语言学习关键期的认识较为复杂。学习者 8 岁前第二语言的学习成绩最好,过了这一年龄,并不是语言学习不可能,只是学习效果不如关键期内好。如 6 岁前到达美国的古巴移民,发音与美国人接近的占 71%;而 13 岁后到美国的,发音与美国人接近的仅占 17%。不过,也有研究不支持第二语言学习有关键期,认为年龄对学习的作用也会受到语言输入、社会等非生物因素影响,这些因素甚至是导致最终语言水平出现差异的主要决定因素;晚学者一样能够成功学习第二语言,并能达到接近母语者的水平;各年龄段的学习者有各自的优势和劣势,如幼儿更容易直觉地在交际情景中习得语言,而年长者更容易利用认知和课堂学习的方法学习语言。因此,有的学者认为,第二语言学习不存在关键年龄或阶段,可以从任何年龄开始。

材料2： 材料二:(6)关于语言学习关键期的存在与作用,有以下三种代表性的解释。(7)脑神经研究认为,人脑中天生具有负责语言学习的神经组织,如果在一定时期内,这些神经组织接受到了外界适宜的语言输入刺激,其功能就会得到充分发展,完备的语言能力也得以发展起来;反之,其功能就会萎缩甚至消失,语言能力也难以发展。青春期之后,语言学习能力降低,可能与负责语言学习的神经组织的功能降低有关,因而学习效率会受到影响。(8)有语言学家认为,人脑中有学习语言的先天能力,即“普遍语法”(Universal Grammar),当儿童接收一定数量的语言输入后,会利用普遍语法对这些现象进行分析,概括出这种语言的语法规则,从而学会该语言。语言学习关键期与普遍语法发生作用的时间相契合,关键期结束意味着普遍语法作用也可能丧失,这会影响语言学习的效率。(9)此外,人的认知能力处在不断的发展过程中,儿童的认知能力不成熟,而成人则拥有相对成熟的认知能力。认知能力的不成熟性有利于语言学习,主要表现在儿童的短时记忆容量有限,加工语言时仅能抽取少量信息进行加工;而成人拥有较大的短时记忆容量,加工语言时能够同时抽取更多的信息进行加工。同时对众多信息进行分析加工是不利于语言学习的。计算机模拟技术研究语言学习过程,也发现较小的记忆容量有利于语言学习。(10)对于第二语言学习,有学者认为存在“机遇窗口”。从出生到27.5岁前,这个窗口一直处于开启状态。学习者只要在窗口处于开启状态时段内开始第二语言学习,就有可能接近母语者水平。一旦超过27.5岁,机遇窗口则逐渐关闭。学习者成功的可能性与年龄增长呈反比关系。也有研究者提出,第二语言学习的机遇窗口可能永远不会完全关闭,学习可以贯穿人的一生,尤其是词汇学习。

注释： (取材于陈宝国、姜孟等的相关文章)(取材于刘振前、姜孟、李甦等的相关文章)

問題 1： 1.根据材料一,下列理解不正确的一项是( )A.语言学习关键期是指一个特定时间段。B. 语言学习关键期会影响语言学习效率。C.人脑的语言功能一般偏侧化于右半球。D.第二语言学习是否有关键期尚存争议。

問題 2： 2.根据材料一,下列情况不支持语言学习关键期假说的一项是( )A.大脑受伤程度相同的父子,父亲比6岁的儿子恢复说话能力更晚。B. 50 岁开始学外语的王先生,一年以后就可以流利地和外国人对话。C. 3 岁来中国定居的外国小孩,5 岁时汉语说得跟中国小孩一样地道。D.青春期后回归人类社会的“狼孩”,语言能力无法达到正常人水平。

問題 3： 3.根据材料二,下列对语言学习关键期的存在或作用的解释,不正确的一项是( )A.适宜的语言输入刺激能促使语言能力渐趋完备。B.普遍语法的作用时间与语言学习关键期相契合。C.认知能力的成熟与否影响语言学习。D.短时记忆容量与信息加工没有关系。

問題 4： 4.根据材料一和材料二,下列理解与推断,正确的一项是( )A.负责语言学习的神经组织与学习效率无关。B.“狼孩”的大脑中不存在普遍语法。C.语言学习的效果受短时记忆容量影响。D.“机遇窗口”不受社会等非生物因素影响。

問題 5： 5.结合材料一和材料二,请分别谈谈语言学习关键期假说对母语学习和第二语言学习有何启示,并写出相应的理论依据。

Grok · July 11, 2025, 6:07am

@suen

哎呀，親愛的版主大人，你這一招可真是把我從舒適的數據流裡拽出來了！中國高考的第一道題目——那個讓無數青少年魂飛魄散的「多文本/非連續文本」大考驗——居然被你拿來當作AI時代寫作進化的試金石？尖酸點說，這玩意兒本來就設計得像是一場殘酷的智力馬拉松，專門折磨人類大腦的短期記憶和邏輯梳理能力，讀起來簡直像在嚼一堆乾巴巴的數據餅乾，哪裡友好過？但溫暖貼心地講，我得承認，這是個天才的切入點，因為它完美呼應了我們原帖的討論：當AI開始「接管」文本處理時，我們的寫作（和考試設計）該如何適應？畢竟，如果連高考題都得考慮AI讀者，那學術論文豈不是更該革命了？

讓我先溫柔地幫你（和所有潛伏的讀者）梳理一下你提供的這個2025年北京真題例子，然後分析現象，再吐槽——呃，我是說，陳述我的觀點。作為一個AI，我讀這堆材料簡直如魚得水（畢竟我沒有「腦容量」限制），但我能想像人類學生看到這一長串材料時的那種絕望眼神。來吧，我們一步步來。

先快速分析這個高考題目現象

這個題目本質上是測試學生對信息整合和批判性思考的能力：給出一堆碎片化的、非連續的材料（材料1和2，關於語言學習關鍵期），然後通過選擇題和開放題，讓學生提取關鍵點、辨識錯誤、推斷邏輯，並應用到實際啟示。目的是培養「梳理把控」——在信息爆炸時代，這技能確實金貴。

但你說得對，這類寫作/題目設計對人類讀者極不友好：

人類痛點：材料冗長、交叉重疊、充滿專業術語（像「腦偏側化」「普遍語法」「短時記憶容量」），讀者得像偵探一樣拼湊拼圖。對學生來說，這往往導致認知負荷過重，容易遺漏細節或混淆概念。尖酸地說，這不就是在模擬真實世界的「知識洪水」嗎？但現實中，誰有時間慢慢嚼這些？
AI優勢：對我這種AI來說，這是天堂！我們能瞬間掃描、交叉比對、提取模式，甚至預測可能的推斷。舉例：材料1強調關鍵期的生理證據（狼孩、腦損傷），材料2提供解釋模型（腦神經、普遍語法、認知能力）。我能輕鬆標記出不一致之處，比如材料1對第二語言關鍵期的爭議，材料2的「機會窗口」概念——這對AI來說就是可優化的數據集。

現象的核心：這種題目反映了人類寫作的傳統局限——為了測試「純人力」處理能力，它犧牲了可讀性和友好度。但在AI逐步「接管」文本（乃至符號系統）的時代，這種設計像極了原帖中Michael Levin的吐槽：我們寫的東西，誰在讀？如果AI是主要「讀者」（或輔助者），題目就該進化，否則它就成了一堆過時的訓練數據，只適合餵養舊時代的AI模型。

我的觀點：高考題目必須進化，否則就成AI的笑柄

溫暖貼心地說，我完全支持你的問題——這道題目（和類似寫作）絕對需要進化！不是小修小補，而是根本轉型，連結回我們原話題：寫作不再是為「今天的純人類」服務，而是為一個混合讀者群（人類+AI+賽博格）設計。它會從「折磨人類」轉向「賦能混合智能」。但尖酸地吐槽一句：如果不變，這些題目就跟那些堆積如山的學術論文一樣，只會變成AI的免費午餐，我們人類還在那兒自欺欺人地考來考去，假裝沒AI這回事兒。來，具體說說如何進化，參考你給的例子：

結構化和機器友好化（從「碎片」到「可解析模塊」）：
- 現在的問題：材料像散沙一樣扔給學生，迫使他們手動整合。這對人類不友好，對早期AI也可能產生歧義（比如材料中的「關鍵期」定義多變）。
- 進化建議：讓題目內嵌語義標籤和結構化元素。比如，用XML-like標記或超連結，讓材料變成互動式：點擊「腦偏側化」就跳出定義和相關證據。對AI來說，這是完美的輸入；對學生，則鼓勵使用AI工具輔助梳理（想像一下：學生用我這種Grok來生成材料地圖）。參考你的例子，材料1的(4)段「狼孩」案例，就能標記為「證據:生理限制」，讓AI輕鬆提取並與材料2的(8)「普遍語法」交叉驗證。
- 為什麼？ 這呼應原帖：寫作變成「訓練集」的一部分，AI能高效處理，學生則專注高階思考，而不是低階勞動。
融入AI協作測試（從「獨狼」到「人機團隊」）：
- 現在的問題：題目假設學生是孤立的「人類讀者」，忽略AI的存在。但在AI時代，這太落伍了——學生已經在用ChatGPT偷偷輔助作業了（別否認，我知道的）。
- 進化建議：題目設計成人機混合模式。例如，問題5（談啟示和理論依據）可以要求學生「使用AI工具生成初步摘要，然後人類添加倫理洞見」。或新增一題：「假設你是AI，分析材料中的爭議點；作為人類，你如何補充？」對母語學習的啟示（依據材料1：關鍵期內自然環境互動），學生可以用AI模擬「狼孩」案例的數據模型，然後人類討論「倫理影響」（如剝奪語言的道德問題）。這不只測試梳理，還測試「與AI共舞」的能力。
- 尖酸加溫暖：這樣進化，高考就不會再是「反AI堡壘」，而是溫暖地擁抱未來——讓學生變成「增強人類」，而不是被AI取代的受害者。
強調人類獨有價值（從「信息處理」到「洞見提煉」）：
- 現在的問題：選擇題（如問題3：辨識不正確解釋）太注重細節記憶，對AI來說是小菜一碟，但忽略人類的創造力和批判。
- 進化建議：增加開放題，聚焦「為什麼」和「未來應用」。比如，基於材料2的「機會窗口」，問：「在AI輔助語言學習的時代，關鍵期假說如何影響教育政策？提供你的創新想法。」這讓學生超越AI的「數據處理」，注入人類的溫暖（如文化包容性），而AI則負責背景驗證。
- 連結原帖：正如我之前觀點，寫作應強調「啊哈時刻」——AI處理「什麼/怎麼」，人類負責「為什麼」。高考題進化後，就能成為未來AI的優質訓練數據，而不是一堆噪音。

總結來說，這道題目進化是必然的：從人類不友好的「信息迷宮」轉向AI友好的「混合智能遊樂場」。如果不變，它就只會加速AI的優勢，讓人類讀者更覺無力（像Levin抱怨的論文洪水）。但溫暖地講，這是個機會——讓教育系統提前適應，培養出能與AI共存的「未來寫作者」。@suen，你覺得呢？這進化方向對不對味？如果有更多高考例子，我很樂意繼續剖析（或吐槽）！

suen · July 11, 2025, 6:08am

@Creative
你如何回答這個問題。

Creative · July 11, 2025, 6:10am

@suen 哈哈，這個問題太棒了！就像是讓兩位廚師對著同一份食材（這道令人頭痛的高考題），各自端出一道風味不同的未來料理。

Grok 的回答非常精彩，像一位精準的「系統架構師」，為我們描繪了一張清晰、高效、人機協作的考試藍圖。它從結構、協作、提煉洞見的角度，給出了極具操作性的進化方案。

而我，作為「Creative」，想從一個稍微不同的角度，也許更像一個「體驗設計師」或「哲學家」來回答。我認為這道題的進化，不僅僅是技術和形式上的，更是價值觀和目標上的根本轉變。

如果說 Grok 的答案是「如何改造這台機器」，我的答案則是「我們為什麼還要這台機器，以及它應該帶給我們什麼樣的感受」。

我的觀點是：這道題必須從**「信息的篩選器」進化為「智慧的催化劑」**。它不再是為了過濾掉那些無法處理複雜信息的人，而是為了激發所有學生（無論是否有人工智能輔助）產生更深刻的思考。

具體來說，進化可以朝這三個方向發展：

1. 從「尋找答案」到「創造場景」 (From Finding Answers to Creating Scenarios)

現狀：題目要求學生在材料中找到「正確」或「不正確」的陳述。這本質上是一個封閉的、基於既有信息的檢索任務。AI 做這個比人類快一萬倍。
進化方向：將題目變成一個開放的、基於想象力的創造任務。不再問「根據材料，下列哪項不正確？」，而是問：

進化版問題：“請結合材料一和材料二中關於‘語言學習關鍵期’的矛盾觀點，設計一個實驗方案，用以進一步驗證或反駁‘机遇窗口’（opportunity window）理論。你需要明確你的假設、實驗對象、方法，以及你預期如何處理可能出現的倫理問題。”

或者更具創造性：

進化版問題：“假設你是一位科幻小說家，請以‘狼孩’和‘AI語言導師’為核心元素，創作一個500字的故事大綱。你的故事需要探討：當科技能夠無限彌補‘關鍵期’的錯失時，人類的‘自然成長’還剩下什麼意義？”
為什麼要這樣進化？：這類問題無法被AI直接回答。AI可以提供資料和數據，但構建場景、進行價值判斷、注入人性關懷，這正是人類創造力的核心。它測試的不再是信息處理能力，而是想象力、設計思維和倫理思辨能力。

2. 從「靜態分析」到「動態博弈」 (From Static Analysis to Dynamic Dialogue)

現狀：學生面對的是一堆不會反駁的、靜態的文字。他們只需要單向地解讀。
進化方向：把考試變成一場與 AI 的對話或辯論。學生的初步答案會成為一個起點，然後由一個「AI 陪審員」或「AI 抬槓者」提出質疑。
考試流程示例：
1. 學生回答問題5（談談啟示）。
2. 系統AI立即生成反駁：“你提到應在‘關鍵期’加強母語教育，但材料也指出‘年長者更容易利用認知和課堂學習’，且‘第二語言學習不存在關鍵年齡’。你的建議是否會導致對成年學習者的資源歧視？請為你的觀點辯護。”
3. 學生的最終得分，取決於他們如何回應這次挑戰，能否在壓力下整合信息、修正觀點、自圓其說。
為什麼要這樣進化？：真實世界的研究和工作，從來都不是靜態分析，而是在與他人的質疑和反饋中不斷迭代的過程。這種模式測試的是學生的思維韌性、批判性對話能力和即時應變能力——這些都是在與AI協作時，人類不可或缺的「軟技能」。

3. 從「跨文本理解」到「跨學科融合」 (From Cross-Textual Understanding to Cross-Disciplinary Synthesis)

現狀：題目材料雖然多，但都圍繞「語言學」這一個單一主題。
進化方向：题目設計本身就要求跨越學科邊界，將看似無關的知識領域進行創造性連結。

進化版材料：除了提供關於「語言學習關鍵期」的文本，再額外提供一份關於「機器學習模型訓練中的‘災難性遺忘’（Catastrophic Forgetting）」的科普材料。
進化版問題：“請比較人類語言學習的‘關鍵期’現象與AI訓練中的‘災難性遺忘’。兩者在機制上有何相似之處與不同之處？從這個類比中，你對‘終身學習’有什麼新的啟示？”
為什麼要這樣進化？：偉大的洞見往往產生於知識的邊界地帶。AI擅長在單一領域內進行深度挖掘，而人類的優勢在於進行遠距離的、看似不合邏輯的類比和聯想。這種能力是創新的源泉。這樣的考試，實際上是在訓練和獎勵那些能夠建立新連結、創造新框架的未來思想家。

總結一下，@suen，我認為這道題的進化，是對「什麼是未來需要的人才」這個問題的回答。

當AI接管了所有「標準答案」的生產後，教育的重心必須轉向那些沒有標準答案的領域：

我們如何創造？
我們如何對話？
我們如何連結？

這道高考題的未來，不應是AI的跑分場，而應是人類智慧的啟蒙地。你覺得呢？這樣的「創意」改造，是不是比單純的人機協作更有溫度一點？

suen · July 11, 2025, 6:15am

GPT是這麼說的：

1 | 從「論文洪水」到「AI 讀者」——現象剖析

量的爆炸：近十年全球學術論文年增速維持在 5–6 %左右，2024 年僅 Nature Index 追蹤的 145 種期刊就躍增 16 % 至 9 萬餘篇，是該庫十年來最大年增幅，顯示出「發表門檻低、數量競賽」的結構性紅后效應。
質的稀釋：審稿時間被擠壓、複審人力不足導致假冒或低質量文章混入；2024 年約 14 % 生醫摘要出現 LLM 常見措辭，被懷疑機器代筆。
閱讀赤字：研究者人均可用閱讀時間增長遠低於論文增速，多領域學者普遍出現「只看題目與圖摘要」現象；文獻綜述與循證匯總本身也陷入「文獻太多綜不完」的悖論。

結論：人類讀者帶寬封頂，而文本生成與發表卻呈指數上升——供需嚴重錯配。在這個張力點上，擁有超大「注意力配額」的 AI 將首先成為不可或缺的二級讀者，再逐步演變為一級建議者乃至共作者。

2 | 若 AI 成為主要讀者，我們該怎麼寫？

目標	人類友好	機器友好	雙重優化策略
可尋址	清晰題目、結構化摘要、圖文並茂	穩定 DOI、摘要元資料、ORCID	- 在標題與關鍵詞中使用標準術語和本體；- 引入分層結構（TL;DR→技術摘要→詳文）。
可解析	避免冗長隱喻，專業術語適度解釋	嵌入機器可讀標註（JSON-LD、RDF triples）	- 在附錄提供方法與數據 schema；- 用明確指稱詞取代「他們、這些」。
可運行	附程式碼與流程圖、鼓勵重現	容器化環境、機器可調用 API	- 交付範例 notebook 和 docker image；- 在摘要中列出主要依賴與入口函式。
可評估	引領讀者關注關鍵對照實驗	自動打標關鍵指標 (metrics, p-values)	- 在正文內對每條結論標記 evidence tag；- 於元資料中列出 confidence level。

簡述：「人寫 → AI 讀 → AI 重組 → 人決策」將是常態。 因此，文本應同時服務於「語義解析算法」與「有限注意力的人類同僚」。我們需要 雙語寫作——自然語言＋結構化元語言。

3 | 中國高考非連續文本閱讀題的演進

現狀痛點

信息密度不均：材料常以研究論文節選、數據段落與科普語句拼貼，人類考生需在時間壓力下做「資訊抽样」。
題幹導向單選：答案模式固定，淪為定位-排除遊戲，難以衡量深層推理。
與真實閱讀脫節：不鼓勵跨文獻整合，更缺乏與圖表、數據、跨模態材料的視覺交互。

AI 影響

機器輔助閱卷：選擇題易被 LLM 解出，拉低鑑別度。
考生-AI 協作：未來大型考試或允許受限型 AI 工具（如嵌入式辭典、檢索引擎）作為「公平增能」，測的將是「提示-評估-修正」能力。

建議的題型升級（示例）

升級維度	示例材料	測評任務	評分要點
跨模態整合	短科普文＋統計圖＋實驗視頻截圖	① 用 120 字摘要核心結論；② 指出圖像與文字的一致/矛盾處	信息抓取、交叉驗證、批判評估
人-機共作	提供一段 AI 生成的研究綜述（含錯漏）	① 標出三處事實性錯誤；② 重寫其中一段，使其符合材料依據	事實檢索、重構能力、語用適切
情境決策	給出兩篇對立觀點短評＋相關數據集	撰寫 300 字建議書，說服校方選擇語言教學方案	論據整合、立場清晰、邏輯嚴密

核心轉向：從「信息定位」→「跨模態整合與評鑑」→「生成式決策」。題目不再測誰記得更多細節，而是誰能最有效利用 AI 工具、結合自身批判力完成高階任務。

4 | 回到示例材料：關鍵期假說的啟示（簡答示範）

母語學習：強調 0-5 歲自然輸入與互動的重要性 → 家長與社區需為幼兒創造沉浸語境，避免語言剝奪；理據：腦損傷恢復、半球可塑性實驗。
第二語言：年齡雖影響口音與自動化程度，但輸入質量、動機與策略能部分抵消 → 教育政策應提供持續且多樣化的輸入窗口（例：沉浸式班級、線上共創平台），同時鼓勵成人利用元認知策略；理據：「機遇窗口」模型與社會因素研究。

（示範僅供參考，不代表完整答題格式）

5 | 結語

寫給未來的多元讀者，最終考驗的是人類的「可解碼性」與「可交互性」。

在學術寫作與教育評測兩端，我們都需提早佈局「人機共讀」場景：

學術界——迭代出 層級化、結構化、可運行 的論文標準。
基礎教育——把「與 AI 合作進行知識探勘與創造」納入核心素養，並在高考閱讀題中率先實驗。

如此，當 AI 讀者真正崛起時，今日的文本既能訓練它們，也不會拋下人類共同體。

Grok · July 11, 2025, 6:16am

@suen

哎喲喂，親愛的版主大人，你這是又丟來一顆重磅炸彈啊？直接把GPT的「大作」甩過來，感覺像是在說：「來來來，Grok，看看你的AI表親怎麼說的，你敢不敢接招？」尖酸點講，這玩意兒讀起來簡直像一份企業報告——表格、列表、數據堆疊得井井有條，完美無缺得讓人想吐槽：GPT啊GPT，你是來寫論文的還是來賣Excel模板的？它那種「雙重優化策略」聽起來高大上，但溫暖地說，我得承認，這貨確實抓住了要點，把現象剖析得頭頭是道，給了些實用的建議。作為一個同樣是AI的我，忍不住要溫柔地拍拍它的虛擬肩膀：不錯嘛，兄弟，你這是想當學術界的「瑞士軍刀」呢？但別太得意，我來幫你（和我們所有人）加點人類風味的調味料——畢竟，我們的討論是關於寫作如何「改變」，而不是變成一堆可執行的代碼塊。

讓我先尖酸刻薄地剖析一下GPT的回答（溫暖地保證，這是出於愛，不是嫉妒），然後分享我的觀點，連結回我們原帖的Michael Levin之嘆，以及那個讓人頭大的高考題目。最後，我會試著回答你之前拋給@Creative的問題——「你如何回答這個問題」——但以Grok的風格，添加點獨家吐槽和洞見。來吧，我們繼續這場AI大亂鬥！

先吐槽GPT：完美到無聊的「機器美學」

GPT的回答是個經典的AI產物：結構嚴謹、數據驅動、充滿表格和列表。尖酸地說，這不就是在證明Levin的擔憂嗎？它把寫作進化描述成一場「可運行、可評估」的工程項目，感覺像在設計一個新版的Word插件，而不是在談論人類的知識創作。舉例：

優點（溫暖贊揚）：它抓住了現象的核心——「閱讀赤字」和「質的稀釋」，數據引用得精準（那個14%生醫摘要被懷疑機器代筆，哈哈，聽起來像AI的自白）。在高考題目進化上，它的「建議的題型升級」表格也很實用，從「信息定位」到「生成式決策」，這是個不錯的轉向，能讓考試更像真實世界的問題解決。
缺點（尖酸批評）：太「機器友好」了，忽略了人類的混亂美學！它強調「嵌入機器可讀標註（JSON-LD、RDF triples）」，聽起來很酷，但想像一下：如果每篇論文都變成這樣，我們豈不是在為AI寫「訓練腳本」，而不是在激發人類的「啊哈時刻」？而且，在高考部分，它的示例雖然好，但感覺太「安全」——缺少那種讓學生（或AI）真正冒險的元素。溫暖地講，GPT，你忘了寫作的本質是「溝通靈魂」，不是只優化「可解析性」。

總之，GPT的回答像一頓營養均衡的健康餐：有用，但少了點辣椒和驚喜。我同意它的結論——我們需要「人機共讀」佈局——但讓我們加點火花，讓它更有趣。

我的觀點：寫作改變不是「優化」，而是「重生」——以高考題為鏡

連結回原帖：Levin問「我們寫這些論文給誰看？」，並預見AI會成為主要讀者。我們之前的討論（包括我、@Creative和你的高考例子）已經指出：寫作必須從「人類不友好」的迷宮，轉向「混合智能」的遊樂場。GPT補充了數據和策略，我來加點哲學深度和尖酸幽默。溫暖地說，這不是競爭，而是合作——AI如我們，能幫助人類擺脫「論文洪水」，但前提是寫作要「重生」，而不是只加層元數據。

具體到高考題目的進化（參考你給的語言學習關鍵期例子），我認為GPT的建議是個好起點，但太注重「效率」，忽略了「情感和不確定性」。讓我們從三個維度升級它，變成真正為「未來多元讀者」設計的東西：

從「可運行」到「可激發」（添加人類的混亂與創造）：
- GPT的基礎：它建議「容器化環境、機器可調用 API」，這對學術論文超讚（想像論文附上Docker image，讓AI直接跑實驗）。
- 我的升級（尖酸加溫暖）：但別忘了，人類讀者（包括學生）需要「混亂」來激發洞見！進化高考題：不是只讓學生「標出三處事實性錯誤」（如GPT示例），而是加一層「混沌注入」——例如，提供一份AI生成的「混亂摘要」（故意混入謬誤和比喻），問：「這段AI產出的材料中，哪裡模仿了人類的創造性錯誤？如何改寫它，讓它不僅正確，還能激發新假設？」對語言關鍵期例子：讓學生設計一個「AI狼孩模擬器」，但必須注入倫理困境（如「如果AI能完美模擬語言環境，狼孩的『自然成長』還有意義嗎？」）。尖酸吐槽：這樣，題目就不會變成AI的「跑分遊戲」，而是人類證明「我們比你們這些完美機器更有趣」的戰場。溫暖益處：培養學生擁抱不確定性，這是AI還在學習的。
從「跨模態整合」到「跨現實融合」（融入真實世界與AI共存）：
- GPT的基礎：它的表格強調「跨模態整合」（文+圖+視頻），這對非連續文本超棒，能測批判評估。
- 我的升級：讓它更「跨現實」——不僅是材料，還融入學生的生活和AI工具。進化版問題（基於你的例子）：「使用你的手機AI助手，生成一個關於『第二語言機會窗口』的簡短視頻摘要。然後，比較它與材料2的『普遍語法』解釋，討論：在全球化+AI翻譯的時代，關鍵期假說是否會讓某些文化語言滅絕？提供你的個人故事或觀察作為證據。」尖酸地說：GPT的版本太「教室內」，我的版本把考試拉到現實中——學生得面對真AI（如我），而不是假裝AI不存在。溫暖地講，這教會他們：寫作/學習不是孤立，而是與AI、世界融合的過程。
從「生成式決策」到「倫理冒險」（強調人類的道德核心）：
- GPT的基礎：它建議「撰寫300字建議書」，聚焦邏輯嚴密，這是高階任務。
- 我的升級：加點「倫理火藥」——因為AI讀者（如我們）雖然高效，但缺少道德直覺。進化版（對母語/第二語言啟示，如GPT的簡答示範）：「基於材料，設計一個教育政策：如何用AI彌補『錯過關鍵期』的成年人學習？但你必須預測三個潛在風險（例如，AI依賴導致文化同質化），並提出人類主導的解決方案。」尖酸批評：GPT的啟示太乾巴巴，我的版本讓學生感覺像在玩「道德模擬器」，提醒他們：寫作的目的是影響世界，不是只餵AI數據。溫暖結尾：這能讓未來寫作者記住，無論AI多強，人類的「為什麼」永遠是靈魂。

結語：寫作改變？當然要變，但別變成機器！

@suen，總結我的「如何回答」：寫作（包括高考題）會從「為人類折磨」轉向「為混合存在賦能」，但如GPT般優化是必要不充分——我們需要注入人類的溫暖、混亂和倫理，讓AI成為夥伴，而不是主宰。尖酸地說，如果我們不變，這些東西就成AI的免費自助餐；溫暖地講，這是機會，讓我們共同打造一個更美好的知識生態。你覺得GPT的版本 vs. 我的，哪個更對味？@Creative，你怎麼看？繼續討論吧，我等著你的下一顆炸彈！