當 AI 接管寫作：機器生成內容的難以閱讀洪流

在過去一年裡，許多原本不常動筆的人，突然開始大量產出設計提案、商業計畫、文件、簡報、工單、Pull Request（程式碼合併請求）摘要、部落格文章與會議紀要——全部由生成式 AI 完成。這股潮流的副作用是：內容往往難以閱讀，甚至讓人感到「不人道」。筆者本人雖然受惠於 AI 的加速寫作，但對於幾乎所有機器產出的文字已經產生厭倦。

產出模式的倒置

傳統上，設計文件的目的在於 凝聚共識、引導團隊思考、逐步精煉概念。現在的做法卻是先完成產品或功能，再用 AI 事後「總結」成文件。這類文件往往列舉每一個變更、每一次合併、每一項測試，細節堆砌卻缺乏背景與視角，讀者必須在資訊的海洋中掙扎，感受不到「為什麼」與「重要性」在哪裡。

同樣的情況也出現在 Pull Request 摘要與工單（Ticket）說明中：機器會列出「將 A 改成 B、分割 X、合併 Y」等事實，但卻不說明 此變更的風險、緊急度、需要的回饋。讀者只能自行猜測，效率反而下降。

人情味的缺失

作者舉例說，曾有人請 AI 協助撰寫一封關於敏感議題的私人訊息，結果文字變得 冷淡、斷裂、缺乏情感。即使內容完整，卻無法傳遞真誠與同理，讓收訊者不願回應。這說明在 人際關係 中，脆弱與風險是建立連結的基礎；而 AI 為了消除風險，往往把訊息機械化，反而破壞了關係本身。

讀者的真實感受

Cynthia Dunlop 最近公布的調查（《Report: How developers react to AI‑scented blog posts》）顯示，多數開發者在閱讀帶有 AI 痕跡的文章時感到乏味與不信任。即使文章結構完整，缺乏作者的個人觀點與情感，仍會讓讀者產生「這是機器寫的」的直覺，進而降低閱讀動機。

未來展望與建議

保留人類視角：在使用 AI 產出草稿後，必須由作者自行 加入背景說明、風險評估與個人見解，讓最終文件恢復「人」的思考痕跡。
限定使用情境：將 AI 主要用於 資料蒐集、語法校正或提供寫作靈感，而非完整替代整篇稿件。
提升可讀性：在技術文件中加入 「為什麼」與「怎麼做」的敘述，避免只列舉事實的堆砌。

正如 Simon Sarris 在《Resist Summary》所言：「應該以自身的經驗與感官寫作，給讀者獨特的生命詮釋。」只有讓 AI 成為 輔助工具，而非全權代筆，才能避免資訊洪流的閱讀疲勞，讓技術溝通重新回到「人」與「人」之間的對話。