转眼间，从毕业到进入汽车行业已经快十个年头。本以为自己对这个行业的理解已足够深，足以应对各种变化，但前阵子出差时，和其他汽车媒体聊起AI，那番对话让我一度对自己工作的意义产生了深深的怀疑。

具体是怎么一回事呢？这位同行表示，现在他已经完全不用自己写稿，只需要把需求和提示词发给AI，不管是深度的行业文章还是短平快的评车视频文案，AI都能在短时间内一键生成，而且只要提示词足够精准，就能保证质量。

但这还不是冲击我的主要原因，毕竟现在用AI写文章早已不是什么新鲜事，真正让我备受冲击的地方在于，这位同行表示，平台对于流量的分配实际上是随机的，意味着只要你的产量足够高，就总有一条视频或文章“瞎猫碰上死耗子”而成为爆款。以前纯人力时代，一个编辑的产能是有天花板的，做不到短时间内输出大量内容，但现在AI就不存在这个问题了：一天时间，轻轻松松就可以搞出几十条资讯。

这具体是什么概念？过去，一个资深汽车编辑一个月写15-20篇深度行业稿件已算是非常高产了，但现在AI能够在数量上轻松碾压，而且成本几乎为0。

那么对于企业而言，是不是就不需要那么多编辑了——只保留一个人工编辑，再配上AI，是不是性价比最高的办法？

想到这里，不禁令我这么一个汽车内容编辑脊背发凉：我的失业似乎只是时间问题，完全取决于老板什么时候发现AI其实比我更有用。

但AI真的能够完全替代人类编辑吗？

事关能不能保住饭碗，我在春节放假这段时间深度思考了这个问题。

先说我的结论：

至少现阶段，AI肯定无法替代一个真正成熟的汽车编辑。

注意，我说的是汽车编辑，之所以限定这个前提，没有太复杂的原因，因为我最了解自己的行业和工作，只能分析自己的情况。

接下来详细说说我的理由。

首先和大家确认一个事情，我之所以认为AI不能替代人类汽车编辑，不是我认为AI笨，现在的AI已经越来越聪明，也完成了从“人工智障”到“人工智能”的蜕变。

▲来自ai

而我之所以敢这么说，最根本的原因是：

真正的深度行业文章，本来就不是写出来的，而是“活”出来的。

尤其放到汽车这种高专业、高壁垒、强信息差、强逻辑链的垂直领域，现阶段的AI仍然存在致命的短板：

01

AI 没有“一手情报”，只有“公开信息”

深度行业文的一个核心竞争力就是“独家”，简单来说，就是告诉读者不知道的事，或帮他们解开看不清的局。

而AI的训练数据，本质上来自于公开信息，比如新闻、财报、旧稿、百科等等，但它无法触及车企内部战略、供应链真实情况、高管真实想法或者未公开的规划等等，它也读不懂行业潜规则和利益链条，所以难以说清楚一些复杂的博弈关系和风险点。实际上，AI只能把大家都知道的信息重新排列组合，结果就是：

看上去挺深度，其实多是正确的废话。

以驾仕派为例，我们长期合作的一些优秀外部撰稿人，不少都是车企或者产业链的从业人员，他们的创作内容往往能给我们提供一个全新的视角——那些外部人员永远不了解的东西——这倒不是说这个问题本身的专业门槛有多高，而是一个行业的天然门槛，也就是所谓的“隔行如隔山”。

就比如我们曾推送过一篇关于奔驰YASA轴向磁通电机的文章（《广州车展唯一有趣的技术？扒一扒奔驰YASA轴向磁通电机｜莫工科普》），可以说是全网首家把这个技术讲透的媒体。编辑为了写这篇文章，不仅查阅了海量资料，还专门请教了研究电机的专业人士，这样的内容是AI无论如何也不能在第一时间——尤其是在严谨、经得起验证的情况下，随随便便就能“生成”出来的。

02

现阶段AI的“幻觉”依旧很严重，校对成本有时比写稿还高

其实“AI幻觉”（一本正经的胡说八道）已是老生常谈，到了现在，这个问题依旧没有彻底解决，尤其我发现在一些数据分析上，AI更容易出错。

以我自己的经历，如果让AI整理月度销量数据就很容易出现问题，因为AI是在全网抓取公开信息，但有些媒体、平台的数据本身就是有问题的，目前AI也还没有足够的判断能力核实数据的准确性，所以有时候可能会给出一个很离谱的数字——成熟的编辑如果了解这个车企或者品牌，就会一眼看出数据不对。

▲来自ai

我觉得这是因为AI本质上还没有形成判断能力，只有归纳能力。

AI写作，做的其实是总结、概括、拼接和模仿语气，但它不会质疑和推理，所以你看AI写行业文章，似乎是面面俱到，逻辑通顺，却没有人类独特的锋芒、情感和洞察。

03

AI 生成的内容缺乏“行业体感”，读不懂“弦外之音”

直白点说就是，汽车圈很多东西不能明说，但圈内人一点就通。

比如，某款车某个月销量突然爆了，有可能不是真的卖得好，而是经销商压库；反之某款车某个月销量大幅下降，也可能有各种各样的原因，包括车企主动减产、关键供应链产能不足或者新款即将上市等等，如果不了解企业情况没办法第一时间说清楚；又比如，企业的一些决策和战略，背后也有很多内行才能看懂的博弈。

这些都是需要浸泡在行业里数年，通过无数次与业内人士交流、观察，才能形成的“行业体感”。而现在的AI只能读字面意思，无法理解背后复杂的利益关系，所以它写出来的内容虽然正确、工整、看似专业，但完全“不内行”。

就拿我自己来说，刚入行时写的东西和现在完全不能比，那时的我其实很像现在的AI，只是将已有资料归纳总结，模仿行业老手写文章的风格和语气，但看问题的角度非常局限和表面，只能“唬”住外行，内行一看便知深浅。

记得有一次采访一位行业专业人士，将初稿发给对方确认，结果受到了入行以来最“严厉”的一次批评，说我写的东西太浅显，让我羞愧得想转行。如今我虽然不敢说写得有多好，但至少比当年进步不少，不会再犯那种“一眼外行”的错误。

说到底，目前AI最为欠缺的是，它还没有能够透析真相的能力。AI本质是数据驱动的模式识别与概率生成，而非人类意义上的理解、共情与思考。

04

驾仕结语

虽然说了这么多AI的局限，但最后我们必须要强调一点：AI现在只是比不上成熟的汽车编辑，但已经足以碾压许多刚入行的新人，而且AI还有人类无法企及的产能优势，因此对于很多汽车编辑而言，想要保住饭碗，就必须做出改变。

那我们还能做什么呢？

答案很简单：多做AI做不到的事情。

最重要的，就是提升自己的专业性和独特性。除了在日常提高输入知识的密度，更要利用好每一次真实的活动体验，多与车企的工程师、设计师、高管们进行真实的链接，多掌握内部信息和专业知识，建立自己的“信息差壁垒”。

此外，AI是一个能够大大提升工作效率的工具，可以把一些简单的基础工作交给AI，从而用更多的时间去进行深度思考和创造性输出。

我坚定地相信，冷冰冰的AI永远代替不了一个活生生的人。事实上，现在已经有越来越多人开始对AI生产的内容感觉到视觉疲劳。我现在常能看到这样的观点：“很多文章读起来一股AI味，根本看不下去，有人味的东西越来越少了。”

所以，在这场AI浪潮中，越像“人”，才越有未来。

想清楚这一点，我反而不那么焦虑了。

（END）