“当AI生成的文案比我更流畅时
，我的价值在哪里？”——这或许是过去一个月内容创作者最普遍的自我拷问。

自1月DeepSeek推理大模型R1引发全球关注以来，这款工具以“生成速度快
、逻辑缜密、风格稳定 ”的特点席卷行业 ，成为文案 、视频脚本
、数据分析等领域的标配 。一个月间
，它既重塑了创作流程，也触发了从业者对职业内核的深层反思
。

DeepSeek的爆发 ，腾讯元宝、Kimi等应用批量嵌入内容生产流程
，催化了两种极端态度：一部分人视其为“解放生产力的救星
”，另一部分则担忧“创作灵魂的消亡”。“AI是否终结人类创作 ”争议持续发酵 。

一财商学院案例研究中心结合实际工作场景 ，逐步摸索重置的规则：将AI工具按环节“分封
”——前期用Kimi搜集数据；中期让DeepSeek 、元宝
、Kimi处理同一命题
，横向对比框架、数据与表达，筛选出“最优拼图”；后期将AI降格为“逻辑纠错器 ” ，专攻漏洞排查
。

这场实验的底层逻辑
，是对创作链路的重新切分：AI负责可批量复制的“基础体力活
”，人类则死守需突破惯性思维的“创意决策点”。当工具能稳定生产80分的合格品时 ，真正的竞争力只剩下那20分“反共识的尖锐感 ” 。

一财商学院总结出内容创作者在与AI共处时的5个共性问题 、3个误区
、6个优化建议与3个终极总结
。

是我们的内容创作者画像。

一、五大核心挑战：AI工具的“隐性成本
”

1. 信息真实性陷阱

AI生成内容需人工核查数据 、案例
、链接的真实性，耗时且存在信息失效风险 。

2. 语言风格“假大空”

AI生成内容语言风格公式化
，或过于“假大空 ”，公式化表达占比高 ，“技术赋能”“未来图景
”等术语重复率居高不下
。

“内容确定后
，让DeepSeek改写，询问三次 ，预计能有1~2句可用
，大概在5%~10%左右。”

“在偏灵感、创意上的内容，风格一直很模块化 、公式化 ，反复询问的结果都大差不差 。 ”

3. 框架兼容性冲突

AI提供的框架或表达与作者的创作逻辑不兼容
，导致内容“缝合感
”强。

过度依赖AI框架会削弱深度思考
。

“AI已经有一套完美自洽的逻辑了，但我又不愿意放弃自己的思考过程 ，怀抱‘须知此事要躬行’的执念。只能打散DS的框架
，硬融进自己的框架，最后变成‘大而全’的缝合怪——好稿子需要点切入、线串联
、面打击的精巧 。”

“内容没有过脑子、自己的思考度比较低 ，长此以往担心自己变成傻子
。 ”

4. 人机状态切换损耗

检查和创作用的是不同的专注力，用DeepSeek写东西需要时刻在检查和创作之间切换
，很容易陷入“再问一次试试，万一呢
” ，等到终于发现DeepSeek行不通
，时间已经过去了许久，尤其是推理模型。

5. 工具稳定性瓶颈

部分工具（如DeepSeek）存在繁忙问题 ，输出质量不稳定 。

二 、三类典型误区：为什么你的AI用不好？

很多人出现问题
，其实是出现了使用误区
。具体看几个例子：

误区1：工具与场景错配

错误示范：用豆包处理深度商业分析（其擅长短平快内容），导致输出空洞。

①把高质量的文章直接输入给豆包 ，和它说“提炼这篇文章的重要内容并整合成一个600字左右的口播稿” 。它给我反馈的内容就已经很完整了
，但不够具体
。

②我再和它说“主题围绕*** ”，缩短至500字 ，它给我的版本就已经很接近了。

③但我还是觉得它的标题假大空
，所以输入了几次让他重新改标题，但还是不行 。每次输出的正文内容也在换描述 ，反而有几次能有很抓人眼球的表述
。所以我自己再写了一个开头，正文把几个版本的好句子结合在了一起。

（耗时1个半小时左右）

解法：换成DeepSeek吧朋友 。

prompt+喂高质量文章：帮我把以下内容转化成600字左右的商业口播稿（语言可以偏口语化
，易于理解，但不失商业分析感） ，谈谈（事件描述）+（影响面）。

误区2：没有思考
，就没有正确的指令

错误示范：选题构思环节，利用DS帮我想想可以从哪个角度去写
。

做挪车机器人这个选题 ，我的提示词是：“我在写一个关于挪车机器人的脚本
，没啥思路，又不想写成一个纯粹的营销号那种 ，想写深度一些
，有什么好的建议么
”，它就会给我“技术赋能”“空间焦虑 ”“未来图景
”三个角度的文字。

但有点泛泛而谈 ，然后我会进一步问：“我要比如说
，有多少家公司在做这个类型的机器人，然后每一家具体是什么品牌 ，这个市场空间有多大，落地如何？这是一门好生意么？这和汽车的自动泊车有啥区别？这和自动停车场技术可以融合吗等等”这种问题
，它就会列举一些公司名称并回答我相关的信息 。

它能一定程度上解决我“讲什么 ”的问题，但是“如何讲得有趣” ，它在语言风格上还做得不是特别精准
，让它学贴吧老哥阴阳怪气可以，但是实际工作还没法直接用
。

解法：通过问出小白问题得到选题方向 ，或许是个不错的办法。但是一问一答效率太低
，而且没有体现出自己的思考 。

①下一个清楚的brief（场景
、to 谁、体裁 、风格
、大致内容）
。

②试试“反常识视角
”。

prompt：我要写一个关于挪车机器人的视频脚本，时长2-3分钟 ，语言风格是偏轻松的科技财经科普 。结合挪车机器人的当前市场空间、未来商业前景 、主要玩家和它们的差异化特点写吧
。每个数据出处都要真实有效
，找不到原有出处就告诉我，不要瞎编。

误区3：用错了环节

案例①：

一
、选题方向判断 。

接到一个命题 ，结合需求brief与过往经验
，心里大致对选题有方向判断
。

二、信息搜索+自主生成观点。

1.看完招股书+相关文章+google搜索/公众号搜索/kimi搜索再看几篇高质量文章，得出基本结论——哪些是别人写过的 ，哪些是我独特观察 。

2.看ds生成的成稿，偷一些表达
，放到摘抄本儿上。

三 、成稿
。

在自己与AI的几个框架上反复拉扯，这个也好 ，那个也不愿意放弃。

过于看重表达
，忘了主次矛盾 。本应“先通过事实搭框架-再在框架中填事实”，却忙于筛选AI批量给出的好词好句 ，流连于它提供的所谓金句表达
，挑挑拣拣，浪费时间
。

案例②：文本写完后在同一个对话记录里 ，问AI是否符合大纲的逻辑
，或者寻求它的修改建议（一般没啥新鲜建议）。

解法：没有 。

创作者困惑：

无时不刻的选择，有时是人生的地狱
。

现在内容创作已经不会淹没在过量信息中 ，可以相对快速地梳理出脉络。

但现在又多了DS批发表达带来的海量选择——造成低效 。

需要来一段流程上的适应期+选择上的祛魅期
。

三
、优化建议：从工具依赖到工作助手

1. 事实核查费时间：永远少不了核查这一步

对AI生成的关键数据、案例标注来源需求（如“请提供可验证的链接 ”）
，减少后期核查成本。

多工具交叉验证（DeepSeek+谷歌+行业报告） 。

2. 没有想要的语言风格：优化提示词

增加限制条件：如“避免假大空表达
”“需包含至少3个具体案例”
。

风格训练：上传历史优质内容，要求AI学习特定文风（如“模仿小红书栏目X的标题风格 ”）。

3. 担心“AI依赖症
”：分阶段使用AI

前期：AI高参与度 。快速收集资料 、发散灵感。

中期：设定“人工创作时间”（如初稿前30分钟禁用AI） ，保留深度思考空间
。自主搭建框架后，再让AI补充细节或润色。

后期：用AI检查逻辑漏洞或提供标题优化建议 。

4. 构建内部AI知识库

整理优质提示词模板（如“框架冲突时如何调整 ”）、核查工具清单（如Factiverse）
。

5. 多工具协同
，优选方案

鞭策多个AI干活：

自己给自己下一个清楚的brief（场景
、to 谁、体裁等）。

把brief给不同的AI，包括deepseek 、元宝
、Kimi、偶尔钉钉AI助手 。

拼接不同AI的内容 ，判断谁是框架 、谁是细节
、谁在某个领域更为专业
。

拉一张表格
，把不同的答案放进去，纵横比较。

做细节的筛选、结合人脑 。

再咀嚼几遍 ，确保符合常识 、严谨缜密
。

6. 灵感激发不到位：换换“反常识视角
”或“极端化方案”

找灵感：在没有框架思维的时候
，让AI帮我发散升华一下，激发不同的角度 ，最后可能也不会用他给的答案
，但是对启发思维是有用的。比如开始一个新栏目，栏目介绍应该体现什么要素 ，发现AI回答和自己的思路8成是重合的（会增加安全感） 。

四
、结论：AI的核心价值
，在你自己手上

认清一个事实，AI的核心价值在于“辅助决策 ”而非“替代思考
”
。

1. 明确分工：将AI定位为“超级助手” ，负责信息收集、灵感激发等低创造性环节。

2. 强化训练：通过历史数据训练工具适配业务场景 。

3. 建立规则：建立最适合自己工作流的规则，制定核查标准 、风格指南
，降低后期调整成本。