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文案写作的终结，从卓越到「足够好」

星巴克、英国议会、学术期刊……它们的文字都出自同一个作者。

赵赛坡

24 Dec 2025 — 10 min read

本期所有图片都由 Gemini 生成。

Editor’s Note

🗓️ 2025.12.24 | Issue#329

当星巴克用 AI 写关店通知，当文案公司营收从 60 万美元跌至 1 万美元，当学术论文中「delve」的使用频率暴涨 2700%，我们见证的不是技术替代，而是整个商业世界对质量标准的重新定义。

这期 AI Insider 解答一个悖论：为什么企业明知 AI 内容平庸，仍然大规模采用？答案关乎成本、差异化的新认知。我们从三个悖论入手，揭示这场「集体投降」背后的商业逻辑……

星巴克今年关闭了一批北美门店。每家店的玻璃窗上都贴着同一张告示：「我们知道这可能很难接受，因为这不只是任何一家店。它是你的咖啡馆，一个编织进你日常节奏的地方，在这里创造了回忆，与我们的伙伴建立了有意义的联系。」

这段话暴露了一切。「编织进你的日常节奏」（woven into your daily rhythm）是典型的 ChatGPT 风格。《纽约时报》一篇关于 AI 写作风格的分析指出，AI 写作有一套极其明显的特征：滥用破折号、堆砌「tapestry」「delve」「whisper」这类词汇、把抽象概念强行赋予感官属性。星巴克的告示几乎踩中了所有雷区。

但问题不是「我们能识别 AI 写作」，而是「为什么星巴克选择用它」？更大的问题是，当整个行业都在做同样的选择时，这场所谓的「AI 效率革命」到底改变了什么？

文案行业的崩塌

先看一个数据。Marcus Wiesner 经营的文案公司曾雇佣 8 人，2022 年营收约 60 万美元。到 2025 年，这个数字跌至不到 1 万美元，跌幅 98%。2023 年底他不得不解雇最后一名员工，包括自己的妹妹。

这并非个案。一位在英国市场做电视节目元数据编辑的从业者透露，公司花两年时间用机器学习训练系统，让 AI 学会编辑的优先级判断和写作风格。2024 年 1 月，系统上线。原本 10 人的团队缩减至 2 人，其余工作全部外包到印度。管理层的逻辑很简单：大语言模型还做不好内容创作，但可以用 AI 处理优先级排序，然后把写作外包给更便宜的劳动力。

医疗写作领域的变化更隐蔽但同样剧烈。研究 PubMed 数据库显示，2022 年「delves」这个词出现在约万分之一的论文摘要中。到 2024 年，使用频率暴涨 2700%。其他 AI 偏爱的词汇如「underscore」「highlight」「intricate」「tapestry」的使用频率也大幅上升。这些不是学术写作的自然演化，而是 AI 特征的集体渗透。

企业的选择很直接：质量不再是首要考量。一位社交媒体文案写作者的经历很典型。2022 年初，她所在的公司被收购，新东家承诺不会改变运营模式。几个月后，她的工作量开始减少。到当年夏天，她的工作队列完全清空。公司转向了「客户自助」模式：用 Mad Libs 风格的模板让客户自己填空，AI 生成文案，少数内部员工做些基础调整。她和所有自由职业者都没有收到正式通知，就这样失去了工作。

这些决策背后的逻辑很清晰：从追求「卓越」降级为接受「足够好」。Gracenote 的案例最能说明问题。他们花两年训练 AI 学习人类编辑的判断力，然后用这套系统替代人类，把实际执行外包出去。技术进步没有提升质量，只是让质量下降变得更便宜。

为什么平庸被接受？

第一个悖论是文化误判。2024 年 4 月，投资人 Paul Graham 在 X 上发帖说，他收到一封商业推介邮件，因为用了「delve」这个词，他判断是 AI 生成的，直接拒绝。这引发了尼日利亚英语使用者的愤怒。在尼日利亚英语中，使用正式书面语是常态，「delve」完全正常。AI 的所谓「特征」，有时只是硅谷对非美国英语的文化偏见。

《纽约时报》文章指出，AI 训练数据覆盖全球互联网，尼日利亚是全球最大的英语使用国之一，某些地域性表达被 AI 泛化后，反而被当成「机器味」。甚至英国议会也出现了类似现象。根据对议会记录的分析，2025 年有 26 位议员在同一天用「I rise to speak」开场发言，这是美国国会的标准用语，但不是英国传统。AI 正在消解语言的地域性，但我们把这种均质化归咎于「机器特征」。

第二个悖论更直接：人们声称讨厌 AI 写作，但研究显示他们更喜欢它。匹兹堡大学的一项研究让受访者对比 AI 生成的诗歌和莎士比亚、T.S. Eliot、Emily Dickinson 的作品，大多数人认为 AI 的诗「更美」「更有情感」「更符合诗歌应有的样子」。AI 诗歌会大量使用「quietness」「echoes」「deep」这类词汇，恰恰是《纽约时报》批评的那些特征。但对普通读者来说，这些词就代表「有深度」。

这揭示了一个残酷事实：大多数人对「好写作」的认知，停留在表面特征。AI 通过统计学习掌握了这些特征。破折号代表文学性、「tapestry」代表复杂性、「whisper」代表微妙，然后疯狂堆砌。这种「过拟合」产生的文本，对训练有素的读者来说很明显是劣质品，但对更广泛的受众来说，反而「比人写得好」。

第三个悖论是明知故用。AI 写作的特征已经极其明显。所有 AI 生成的科幻小说主角都叫 Elara Voss 或 Kael，描述中充斥「quiet hum」「soft whisper」「liminal space」。但企业仍然大规模采用。原因不是他们无法识别，而是他们不在乎。

一位 ghostwriter 的经历很能说明问题。她曾为《纽约时报》《华尔街日报》《哈佛商业评论》等媒体代笔专栏文章，工作模式是采访客户、结合研究、按各媒体要求定制内容。2023 年后，客户开始用 ChatGPT 准备采访材料。她的工作从「创造内容」变成「整合 ChatGPT 和互联网搜索」。她最终辞职，因为「我不再学到任何东西」。

企业明知 AI 内容平庸，仍然选择它，因为成本压倒了质量。这不是技术问题，是优先级问题。

差异化的终结

当所有品牌都用 AI 写「编织进你的日常节奏」，差异化就消失了。这对某些行业是致命的。

Marcus Wiesner 的客户主要是通过 Fiverr 找到他的创业者。这些人需要帮助找到自己的市场定位、确定品牌语言、优化转化率。Wiesner 的公司曾因卓越的客户服务获得 G2 颁发的「最佳支持」奖。但 ChatGPT 出现后，这些创业者选择了每月几十美元的 AI 工具，放弃了每月数千美元的专业服务。

短期看，他们省了钱。长期看，他们失去了差异化能力。所有人都用相同的 AI 工具，写出相同风格的文案，使用相同的词汇。品牌语言趋同，意味着品牌本身趋同。

但市场似乎接受了这个结果。一位仍在做文案工作的从业者说：「客户要求我尽可能使用 AI，并告诉他们我花了多少时间。时间变短，收费就变少。」另一位文案写作者被要求「编辑客户用 ChatGPT 写的内容」，而不是从头创作。工作从「写作」降级为「修补 AI 输出」，收费也相应下降。

唯一的例外可能在高端市场。一位 ghostwriter 提到,她现在只接 PR 和营销类的代笔工作，这些客户仍然愿意为人类写作付费。但这个市场太小，无法吸纳被 AI 替代的大量从业者。文案写作正在变成「像裁缝和裁缝师一样，只服务最高端客户」。

问题是，多少企业真的需要「最高端」？对大多数企业来说，Starbucks 的选择已经给出了答案：「足够好」就够了。