最近 AI 寫作工具越來越普及，生成的文章在文法和邏輯上都沒什麼問題，但讀起來就是有種說不出的違和感。明明內容看起來很完整，卻讓人讀到一半就想關掉視窗。

這到底是為什麼？

注意力是稀缺資源，我們不想被低價值內容消耗

心理學家認為，人類是認知吝嗇者（Cognitive Miser），希望於用最少的認知資源完成任務。會依賴直覺來快速判斷內容值不值得深入閱讀。

所以這就是為什麼人類會本能地避開那些感覺是大量生成的內容。我們的大腦已經進化出一套快速篩選機制，用來判斷什麼值得花注意力、什麼不值得。

當文章給人明顯的「模板感」時，讀者會直覺地認為：這可能是低價值的內容（縱使不一定），不值得我投入寶貴的認知資源。

模式識別讓大腦進入自動駕駛模式

人類大腦很擅長識別模式，這原本是幫助我們快速處理資訊的能力。但這個能力也會讓我們對重複的內容格式產生習得性忽視。

你一定很熟悉這些 AI 文案的經典開場：

• 「在深入探討之前，讓我們先了解……」
• 「您是否也有過這樣的困擾……」
• 「接下來將為您介紹五個實用技巧……」
• 「相信看完這篇文章，您一定會有所收穫……」

當這些句型在網路上大量出現時，讀者的大腦會啟動模式識別功能，自動預測它是AI生成，然後回到我們剛剛的第一點理由：不值得我們注意。

認知心理學告訴我們，學習和記憶都需要預期違背（Prediction Error）：也就是當實際情況與預期不符時，大腦才會真正專注。如果內容過於可預測，讀者就會進入「自動駕駛」模式，注意力自然下降。

恐怖谷效應：太像真的，反而更假

你聽過「恐怖谷效應」嗎？當機器人看起來幾乎像真人，但又不完全像時，人們會產生不安感。AI 文案也有類似現象。

AI 生成的敘述在結構上很完整，有人物、有劇情、有解決方案、有結果。但讀者會感覺到一種刻意的完美——太工整、太符合邏輯，反而失去了真實生活的隨機性和複雜性。（參考看看，以上這個段落是AI寫的！）

真實的寫作通常會有一些不完美的細節，例如過於跳躍的思考方式、個人化的寫作習慣、甚至重複出現的慣用字等。當內容太過教科書時，讀者的直覺會告訴他們：這可能不是真的。

缺乏社交線索的機械化語言

人類溝通還有一個重要特徵是社交線索（Social Cues）。包括語調變化、情緒表達、個人觀點等。這些線索幫助我們建立與對方的連結。

但 AI 生成的內容，往往會踩中以下其中一個雷點：

• 語調過於平穩或者激動，情緒起伏樣板化
• 用詞過於正式，像在念新聞稿
• 沒有個人色彩和獨特觀點
• 缺乏不完美的人性化表達

這種過度優化的語言風格，會讓讀者感覺在跟機器對話，而不是在跟真實的人交流。缺乏社交線索的內容很難建立情感連結，也就很難產生持續的興趣。

認知負荷過重：說太多等於沒說

認知心理學中有個概念叫「認知負荷理論」（Cognitive Load Theory），指的是人腦處理資訊時的負擔程度。

AI 生成的內容常常犯一個錯誤：把所有推理過程都寫出來，就像這樣：

「要提升工作效率，首先我們需要理解什麼是效率。效率是指在單位時間內完成工作的能力。為什麼效率很重要呢？因為時間是有限的資源。既然時間有限，我們就需要善用時間。那麼如何善用時間呢？這就需要運用時間管理技巧……」

這種寫法看似邏輯嚴謹，但實際上增加了讀者的認知負荷。大部分讀者已經知道「時間有限」、「效率很重要」這些基本概念，重複解釋只會讓他們覺得被當成小學生。

優秀的寫作會跳過顯而易見的推理步驟，直接進入有價值的新資訊。根據目標讀者群刻意規劃的認知跳躍，反而能讓讀者感覺被尊重，也更容易保持專注。

怎麼寫出有人味的內容？

保留思考的縫隙

學術文章需要工整和嚴謹，但是想要獲得共鳴的文章未必需要。留一些「你存在」的痕跡讓讀者自己認出來，他們會更有參與感。

加入個人的不完美

分享真實的失敗經驗、困惑時刻、或者改變想法的過程。這些「不完美」反而會讓內容更有說服力。

使用具體而非抽象的描述

與其說「提升效率」，不如說「讓你每天五點準時下班」。具體的描述更容易在讀者腦中形成畫面。

建立對話感而非演講感

想像你在跟朋友聊天，而不是在台上做簡報。適當使用反問、停頓、甚至是「嗯」、「其實」這些口語化的表達。

最後的思考

AI 是很好的寫作輔助工具，但如果我們只是用它來生產內容，就會失去最重要的東西：人的獨特性。

在這個 AI 內容氾濫的時代，真正稀缺的不是完美的邏輯或流暢的文字，而是真實的人類觀點、個人經驗、和獨特的思考角度。

讀者能敏銳地察覺內容是否真誠，是否值得他們花時間閱讀。當我們在寫作時，記得問自己：這篇文章的「我」在哪裡？如果我是讀者，會想把它看完嗎？

畢竟，在機器越來越像人的時代，真正的「人味」反而變得更珍貴了。