有一个想法，感觉和死磕 Prompt 雕花比，用 AI 挖掘原创的价值更大

[Cellinlab]

随着 AI 生成内容（ AIGC ）的大潮涌来，越来越多人陷入了某种执念：想着通过 "Prompt 雕花"，即不断打磨提示词的方式，来让大模型（ LLM ）生成更好、更有创意、更原创的内容。然而，这样的执着真的值得吗？在试图让 ChatGPT 等 AI 达到人类创作水平的过程中，我们或许忽略了一个更加简单、直接的思路：利用 AI 去筛选和挖掘那些已经存在、却被埋没的优质原创作品。

与其在 Prompt 雕花上下功夫，试图从 AI 身上挤出灵感的火花，不如把 AI 看作一个强大的筛选器，帮助我们发现已经被创造却未被发现的闪光点。这才是现阶段 AI 更加实际和有价值的用途。

AIGC 的原创度问题：GIGO 的魔咒

"Garbage In, Garbage Out"，即 "垃圾进，垃圾出"，这句话在 AIGC 的世界里尤为适用。即使是最先进的大语言模型，如果输入数据质量不高，输出的结果也难以令人满意。很多人通过优化 Prompt 希望从 AI 那里得到惊艳的创意，实际上不过是在数据碎片中拼凑出看起来还行的故事罢了。

现阶段的 AI 在内容创作上依然是“堆砌型”的，它依赖于大量的已有信息，并不具备从无到有创造全新概念的能力。很多人希望通过雕花 Prompt 让 AI 产出一篇引人入胜的短篇小说，但结果往往是千篇一律、缺乏灵魂。与其在这种尝试中浪费无数个小时，不如将 AI 当作工具来挖掘那些已存在的、但未被发现的优秀作品。

被埋没的优秀原创：小众小说与被忽视的声音

互联网是一个巨大的内容海洋，许多优秀的原创作品就像珍珠一样被埋藏在沙子之中。比如那些被发布在小众论坛、却没能获得广泛阅读的小说文章；或者是那些被掩埋在信息洪流中的深度博客文章和播客节目。这些内容可能并不适合成为商业上的畅销品，但它们具有独特的视角和思考，值得更多人看到。

想象一下，一个科幻小说作者在一个不起眼的论坛中发布了一个充满想象力的短篇，但因为缺少流量支持，阅读数寥寥无几。而这些作品也许正是充满了创意火花的佳作。相比于让 AI 自己去拼凑故事，我们为何不让 AI 去挖掘这些被遗忘的珍珠，并通过更加有效的推荐机制，把这些闪耀着人类智慧的作品呈现给更多读者呢？

类似地，近年来播客的兴起也让越来越多人通过声音表达自己，但很多优秀的播客内容因为信息过载而被忽视。由于音频内容难以被快速浏览，它们的阅读成本较高，导致一些有深度、有创意的播客内容未被大众发现。通过 AI 转录音频并分析其中的精华，我们完全可以找到那些值得被更多人倾听的有趣观点和故事，并为它们找到合适的受众。

当前 AI 的最佳用途：替代工作量，而不是替代创意

现阶段，AI 擅长的并不是创意，而是效率。AI 的优势在于处理重复性、机械性、高负载的工作，为创作者省下时间和精力。或者说 AI 擅长的不是构建灵魂，而是扫去尘埃；它的价值不在于重新发明故事，而在于找到那些被遗忘的篇章。让 AI 做它擅长的事情，例如进行内容分类、主题挖掘、语音转录、以及基础编辑，能够显著提升工作效率。而真正的创意和灵感，依然需要人类来提供。

许多人尝试用 AI 来写小说，结果往往是精致但空洞的文字拼凑，看似流畅，但缺乏灵魂。相比之下，如果把 AI 当作一名"助理编辑"，让它帮助我们找到网络中的潜力作品，整理、归纳、提取那些被忽视的好内容，再由人类来对其进行创作和打磨，这样的组合或许才更有可能诞生出真正的精品。

从雕花到筛珍珠：利用 AI 挖掘原创的实战策略

那么，我们如何具体利用 AI 来挖掘和推广原创内容呢？

假设你是一名独立开发者，正在运营一个技术博客。与其尝试用 AI 生成新的技术教程，你不妨利用 AI 去搜寻那些已经存在但被埋没的技术文章和教程。比如，你可以用 AI 工具扫描 GitHub 的 README 文件，挖掘一些内容深度丰富但关注度不高的开源项目，然后将其重新组织，写成有指导意义的文章。这不仅让你的内容更真实可信，还能为你建立一个独特的内容库。

类似地，对于播客领域，你可以利用 AI 工具批量转录领域内的播客，再让 AI 帮助分析其中的相似点和观点亮点，从而总结出一些被忽视的行业趋势。比如使用像 Descript 或 Whisper 这样的工具，我们可以将播客音频内容转录为文本，随后利用 AI 模型分析内容中的核心主题和独特观点。通过这样的方式，你的内容来源会更加丰富，而你的听众也会因为你带来的独特洞察而更加忠诚。

在社交媒体内容方面，AI 也可以成为高效的筛选器。在这个信息爆炸的时代，真正有深度的内容可能因为互动量少而被迅速淹没。通过 AI 的自然语言处理技术，我们可以筛选出那些虽然互动量不高、但却有独特见解的长文章，将其重新整理，以新的方式进行传播。

创作者与 AI 协作：筛选与二次创作的循环

我们需要改变一种思维方式：现阶段，让 AI 代替创作，不如让 AI 代替筛选和整理。创作的灵感源于人类的情感和经历，这些是 AI 无法替代的，但筛选和整理是它最擅长的地方。通过这种方法，我们能够更有效地将人类已经创造出的珍贵内容提炼出来，再进行二次创作和传播。

创作者与 AI 的这种协作，不是单方面的工具使用，而是一种相互合作、互相借力的关系。在 AI 帮助你筛选内容的过程中，你不仅节省了繁琐的查找时间，还通过这种合作积累了对行业内容的理解，逐渐形成属于自己的原创风格。在这个循环中，AI 是助推器，而不是创意的源头。

用 AI 发现和传播原创，别再死磕 Prompt

现阶段的 AI 还不具备从零创作出真正有深度内容的能力，但它可以成为我们发现和传播优质内容的利器。与其在 Prompt 雕花上消耗时间和精力，不如将 AI 视为一个潜在内容的筛选工具，帮助我们找到那些被埋藏的原创作品，助力它们进入更多人的视野。

所以，别再死磕 Prompt 雕花了。现阶段，AI 最大的价值不在于替代人类的创意，而在于替代那些低效的工作，让我们能够更快地发现、整理、传播真正有价值的原创内容。对于每一个独立的创作者和超级个体来说，找到和传播原创，才是现阶段更有意义的事情。

原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/07RKTKf-crhG3XzHx1nMXw

[xxs55]

这段文字讨论了 AI 生成内容（ AIGC ）的现状和潜力，尤其是对于创作者的实用价值。作者指出，许多人执着于通过不断优化提示词（ Prompt ）来让 AI 生成更具创意的内容，但这种做法未必有效。相反，AI 更适合用作筛选工具，帮助发现那些已经存在但未被广泛关注的优质原创作品。

文本强调了“垃圾进，垃圾出”的概念，指出现阶段的 AI 主要依赖已存在的信息，缺乏从无到有的创作能力。作者建议利用 AI 挖掘被埋没的原创作品，例如小众小说和播客内容，而不是单纯依赖 AI 创作新内容。AI 的优势在于提高工作效率，处理重复性任务，而真正的创意和灵感仍需来自人类。

最后，作者呼吁创作者与 AI 合作，通过筛选与整理的方式，共同挖掘和传播原创内容，而不是过度追求 AI 自身的创作能力。

[alexbrown1037]

同意楼主消息，我想让 AI 帮我浏览视频流，信息流，朋友圈，公众号等等，然后帮我总结热点内容，发现有趣的视频，帮我生成信息密度较高的总结，过滤低质量的内容、广告等，节约我的时间和精力