最近在Reddit和OpenAI社区逛了一圈，发现一个很有意思的现象：大量用户在吐槽GPT-5，说它远不如GPT-4o有“灵气”。
以前GPT-4o写出来的东西，你还能感觉到一点“人味儿”，有点小惊喜，有点小个性。到了GPT-5，不能说它不对，但就是感觉像在跟一个面无表情的学霸对话——逻辑严密，条理清晰，但就是死板、油腻、毫无惊喜。
按理说，大模型迭代，能力应该越来越强才对，怎么反而“退步”了？
其实仔细想想，一点也不奇怪，不是AI变笨了，是它不想陪你玩了。
AI正在“抛弃”文科，拥抱理科
说白了，AI是一个生产力工具，而生产力工具的商业模式天生更适合B端（企业端）。
企业愿意为效率付费，为生产力付费，为能直接转化成利润的能力付费。所以你会发现，现在所有的大模型都在拼命卷两个东西：AI编程和AI Agent（智能体）。
至于C端（普通用户）喜欢的那些玩意儿——好玩、有趣、娱乐、写诗、聊天、画美女图……对不起，这些功能的训练成本甚至比to B的业务还高，却赚不到钱。
资本是务实的。既然离钱近的地方在B端，那资源自然就往那边倾斜。
梁文峰在4个小时的内部讲话中，明确表示不会去做视频模型。Kimi最近发布的Kimi K3，编程能力登顶开源排行榜第一，联合创始人周昕宇同样表态：不做视频模型。
OpenAI早就悄悄放弃了Sora的重心投入。Anthropic自始至终就没做过多模态，连个AI生图的功能都没有，人家专注搞逻辑推理和编程能力。
看到了吗？大厂的共识高度一致：视频、图片、娱乐化产品，C端用户感知明显，但商业价值有限，不做了。
AI从一个人文气息浓厚的“文科生”，正在全力冲刺成为一个精准高效的“理科生”。
AI写作的“分裂”：to B在进化，to C在退化
说到写作，也要拆分来看。
to B的结构化写作，是在显著进化的。商业报告、学术论文、技术文档、甚至AI编程（本质上也是一种严谨的写作），这些是企业之间沟通的刚需，企业愿意为它付钱。所以这方面的能力，大模型一直在迭代，越来越好用。
to C的大众化写作，是在显著退化的。自媒体文章、网文小说、日常聊天……这些面向普通人的文字输出，非但没有进步，反而变得越来越油腻。
怎么个油腻法？翻来覆去就是那几个固定的词汇，那几个万能的句式，那种“端着”的、说教的、刻意升华的腔调。
客气一点说，就算没有退化，也至少是原地踏步。
为什么我们觉得AI写作越来越“好认”了？
这里有个很有趣的“猫鼠游戏”。
AI刚出来那会儿，我们惊呼：天哪，这完全看不出是AI写的！太厉害了。
但人的判断能力也在同步进化。看多了，慢慢就能嗅出那股“AI味”。每当我们要腻了的时候，AI会迭代出下一个版本，变得更像人，让我们再次察觉不出来。
这本该是一个螺旋上升的过程。
很可惜的是，最近一年，AI没有跟上人类感知进化的步伐，甚至还在倒退。
今年3月，我曾写过一篇文章，总结了AI句式最明显的八个特征：
高浓度的双引号、顿号、破折号
“你以为是……，其实是……”
“当XX还在……时，XX已经在……”
“从来不是A，而是B”
“如果说A，那么B……”
“这意味着……”
“通常”
“硬、稳、踏实、残酷”等堆砌形容词
一些莫名其妙的比喻
如今半年过去了，这些特征不仅没有消失，反而变本加厉。
我再给大家更新几个最新版本的“AI味”特征：
“这哪里是……，分明是……”
“反复被验证的逻辑”
“干净……”
“恰恰是……”
“真正的原因是……”
“真正的问题在于……”
“真正重要的不是……，而是……”
“答案可能会颠覆你的认知”
尤其是 “真正”和 “恰恰”这两个词的滥用，已经到了令人发指的地步。
我曾经在一个博主的同一篇文案里，硬生生数出了12个“真正”——真正的原因是、真正的问题在于、真正重要的不是……看得人反胃。
这不是在写文章，这是在用模板填字。
写在最后：AI在“务实”，但我们不能只剩“油腻”
AI的选择没有错。资本逐利，技术向生产力靠拢，这是市场规律。
但我们普通用户要清醒：AI不再哄你玩了，它正在忙着赚钱。
如果你还在用AI写那些充满“真正”“恰恰”“这哪里是”的自媒体文案，你会发现，你不仅赚不到钱，还会被读者一眼识破，然后划走。
怎么办呢？
不是不用AI，而是不要只用AI生成“标准答案”。把AI当工具，去查资料、去整理逻辑、去分析数据，但最后的“人话”，还得你自己来说。
独立思考的价值，在这种AI批量生产“油腻文字”的时代，反而变得比任何时候都珍贵。
别让自己写出来的东西，连AI都嫌“油”。
