作为付费GPT用户，我一直研究怎么把这玩意变成生产力工具，结果发现完全不可行

【本文来自《请DeepSeek以张仲麟的风格再次分析华盛顿空难》评论区，标题为小编添加】

• 印加节度使

• 其实LLM刚出来的时候我很担心，师座是学航空的，有个本职饭碗，我这种纯文科生以后是不是就彻底没用了……deepseek R1竟然在没有开联网的情况下准确答出了委内瑞拉某个州一级、非常小的土著民族出身，简中甚至英语环境都几乎没什么资料的半传说性历史人物的身份和文化背景，甚至答出了我原本都不知道的正确信息。我属于传统文科女生，除了善于死记硬背没别的特长，这样下去，以后我除了生孩子还能干什么啊。

  但是玩了很多次、也捉了很多次别人交上来的AI作业以后，尤其现在deepseek出来有了参照，刚好也在写小论文和公众号用的水文章，两种用途都试过了，感觉是，AI至少在学术界，最先取代的可能是一部分只能从事重复性工作的理工科而不是文科的研究者。根据我爱人的经验，r1不光生成的非常复杂的编程代码都是直接调通的（而且不同于chatgpt，只要人不乱干预，r1出的代码通常都是最干净、时间复杂度最低的写法），而且竟然能解决论坛讨论很多年都解决不了的疑难技术问题，原先高度依赖专业经验的工科判断，它居然能靠理性分析直接推出来。但在生成专栏文章这类事情上，r1现在还是低于人类平均水平的。我手上就有个约稿，原本想用它水一篇交差，但调教了十几轮后感觉，它照着我打的弹孔给我用真实事例补靶子还是不错的，但写的全文都像晨大这三篇一样，把“将军指示吃饭一定要用嘴”扩展到衣食住行doi八个门类一十六个二级标题，要改到我自己能看下去比改研究生的课程小论文还费事，还不如我自己花时间从头写算了……

其实我作为付费GPT快两年的用户吧，我一直研究怎么把这玩意变成生产力工具让我写文章更轻松点。结果发现完全指望让它写文章完全不可行，写出来的东西要么一眼AI要么就是12345的机械罗列，我改这玩意花的时间比我自己写还要长。

但是这玩意强就强在你要他列结构或者分析他能给你写的非常完整，很多我没想到的东西都给我想全面了。而且你让他写一些段落有时候会写的非常出彩。所以现在我基本就是让GPT写一些不长的比较独立的段落，以及如果我文章卡思路了，我就把写好的部分扔给他让它顺着写下去看看有没有什么新思路。这种用法下还挺管用的。