今年年初，Claude code 刚刚崭露头角时候，我曾经非常兴奋。
Claude Opus 4.5、4.6的登场，说明上下文和洞察力、文笔上都做到极致优秀的模型出现了。再加上Claude code的文件+记忆系统、SKill实时改进系统，这样一来，在 AI 小说创作中，一直都难以实现的「伪无限记忆」机制和「递归改进」机制，就此都已经实现。
我当时曾经以为，我站在时代的前沿，摸到了小说创作技术爆炸的第一缕曙光。
我是这么构思的：只要让大模型做好设定和记忆系统，持续反复按照一定的创作原理进行写作、反思、改进、再写作的循环，就能左脚踩右脚螺旋升天，实现AI的自动化小说创作。
于是，我当时实实在在花了很长时间、烧了何止数十亿的Token去搭建这种自动化迭代小说写作系统，并且随后做了测试。
但结果是极糟的。自动化工作流写的东西不能说是完全看不懂吧，只能说只有外星人特供。
无论AI怎样迭代，怎样修正，怎样燃烧token，怎样修改预设的提示指令，大模型递归迭代的小说总是看上去像是伪人的呓语；
如果给AI加条件，AI就会写出难以理解的修辞和不知道为什么会发生的情节（AI自己分析过程中却认定符合标准）；
如果给AI下命令，简化乱七八糟的写作规则和不知所云的发展，那么留下的又只有干巴到极致，空有设定和情节，没有情绪，没有欲望，没有人所期待的戏剧和让人眼前一亮的创新的废纸。
无限的迭代最后，只留下天价的账单，却从未写出任何东西，让我觉得比之前单纯用酒馆或者Cherry studio，一问一答续写方式写出来的小说更好。
所以，我之后一直在想，这种LLM自动化写不出人话的道理，究竟是什么？
一直，我都想不清楚怎么样去表达那种感觉，直到最近我在看科普节目的时候，忽然找到了一个特别对头的类比。这个类比就是从克隆羊以及濒危物种繁衍的故事里找到的，叫做—— 穆勒棘轮效应 。
穆勒棘轮效应，描述的是无性繁殖种群的致命困局：
如果一个个体只靠不断克隆自己来繁衍，那么每一代复制时，产生的微小基因错误（有害突变）就像被一只只能朝单方向转动的棘轮锁死了一样，永远没有机会通过基因重组被清理出去。错误只会一代一代越积越多，最终把整个种群拖垮。
打个比方，就像用同一台复印机不断复印同一份文件，而机器每次都会留下新的墨渍和划痕，因为没有别的干净底片可以替换校对，复印到第一百次时，纸上已经全是黑色的污渍，什么都看不清楚了。
LLM在内容创作上遇到的是一样的问题。
在AI编程和Agent任务中十分成功的harness机制，以及常用的所谓「质检门禁」，在AI写作中，却只能在极其明确，极其客观的语言表达上实现，例如「白马是白的。黑马是黑的。这句话有七个字。」
可是，一旦进入复杂混沌的语文境界，这种客观稳定的判定就失效了。
比如「打脸剧情要写得爽一点」、「不要干说，要多描写（Show, dont tell)」，可到底什么才叫爽呢？描写是不是任何时候都优先于叙述呢？
这些连作者平时写作的时候都不一定每次都搞得清楚对错，模型却必须当场定一个对错。定完之后，它带着这个我根本没点头的说法回头去审判旧文，判断哪里错了，再决定改成什么。
这里面每一步都在偏，而下一步又踩着上一步那个没人知道对不对的结论硬着头皮往前走。于是，Agent自检，这个本来是给流程纠错的环节，反倒成了错误滋长最快的环节。
更麻烦的是，大模型还会在这个过程里自己添很多不知从哪冒出来的语言偏好，我看不见也控制不了，可它们借着质检这道门，一轮一轮被当成理所当然的规矩，甚至被写进记忆，写进它自动改出来的规则里。
一旦写进去，就等于锁死了，下一轮它必须照着办。就这样，一层猜测叠一层猜测，最后叠成了一套我作为作者，根本不知道从何而来的奇形怪状的规则山。
LLM「基因自交」的魔咒就是如此出现的，无数细小错误和语义偏移，在巨量的文本中持续累积，又在上下文散漫的注意力中进一步扭曲、放大，在对规则的扭曲阐释中放大成百上千倍，直到面目全非，却因为自动自主，根本没有被纠正，排毒的机会。这不就和克隆羊之死是一个道理吗？
所以，我得出了一个结论，人在回路是必须的，所谓人在回路（Human in loop），在写作的语境里，就是人必须在AI的写作流程中干涉、把关，甚至人来完全主导、亲自去写、去改才是唯一可行的。
除了人在回路（而且这个「人」必须是负责任，有品味的作者），没有任何办法能把LLM从这种畸形自交的循环里拯救出来。
到这里，我估计会有人反驳我：那你别让AI一个人闷头改啊，你让两个脾气不同的模型互相评、互相挑刺，一个给另一个打分，不就有外人把关了吗。
我一开始也动过这个念头，后来发现也还是不行。
不行的关键，还不仅仅是因为现在的大模型大体上都是同宗同源，用高度近似的语料、高度近似的架构。毕竟严格来说，人跟人的基因也几乎一样，照样能生出健康的后代。
可是，有性繁殖能剔掉基因里毛病，靠的从来不是两边差得多远，而是两边的毛病彼此不搭界，你那儿的错我这儿没有，我这儿的错你那儿没有，这样才能各自互相挑出错的基因片段，补齐对的基因片段。
可同一代的模型偏偏是反过来的，它们会在同一个地方、因为同一套机制、犯同一种错。一个看不见的地方，另一个多半也看不见，因为那盲区不是随机的噪声，是「拿海量人类文本猜下一个词」这件事本身带出来的通病。
让大模型互评，看着挺热闹，其实只是把两份错在同一处的稿子摆到一块，那不叫杂交，那叫两台同型号的复印机互相校对，它们会异口同声地漏掉同一道墨渍，还一起点头说干净。
那，为什么换成人就不一样呢？
如果说，因为只有人有灵魂、有说不清的东西，那样太神秘学了。我觉得，真正的道理应该是在这里： 人的判断是有主体性的。
机器也会反复，也会前后不一，可它那个反复是没有主体的。我作为一个人，我有我自己的脾气，我看一篇稿子，今天我说「行，挺好」，明天就说「不行、打回去重写」，听着是蛮不讲理，可这样的自我才是不会崩塌的主体，因为这两句话都来源于我这个人，这个有性格、有阅历，有一贯的鉴赏品味的人。
看似我朝令夕改，朝三暮四。但只要你和我处久了，就知道我有背后的潜台词始终没变。只是表面上看不透。
所以，人当评判者，靠的压根不是判得对。文章这种东西本来就没有对不对，靠的是还真就是那种对人不对事的、「我说好就是好，你算老几」的底气。LLM可以模仿那句「我觉得这段不行」，可它没有主体，转头就可以给出完全相反的结论，还自己解释得头头是道。说到底，一切都是算法和概率使然，没有什么内核让它做出具有内在一致性的决断。
这种主体性，其实就是真人作者的「臭味」。
可以这么说，一个真人的作者真要动笔写点什么，他首先满足的不是读者，是他自己。这话不是说他不管市场、不哄读者开心、由着性子胡来，而是说这本书，经常是从某一个他自己非要较劲的点上出来的。
比方说，我作为自己写小说，身边也有一堆写小说网文的作者，非常非常清楚很多人就是最开始看别人写得烂，心里憋着一句「写得什么玩意儿也能赚钱，我上我也行！」才开始写书的。
有的人是恨作者「凭啥张小凡不能和碧瑶在一起」，说要我写一定不这样。
还有的人是觉得，自己特别懂，有的东西，全天底下都没人比他更懂，所以他必须要写出牛逼的东西来给所有人见识见识。
这些带着「臭味」的人，最后碰上了跟他臭味相投的读者，书就火了。就算没火，大多数作品写出来的意义也就到位了，先把自己喂饱再说。
而这种臭味，恰恰是 AI 从根上够不着的东西。
比方说，我要是告诉AI「我这本书的出发点是要写个有魅力的坏女人」，它拿到的只是一条规则；可我心里真正想的事情，是完全凌驾于规则、而且随时能把规则推翻的东西。
真正的好作者，可能会在某些时刻，亲手破掉自己立的规矩，好比说，让坏女人忽然露出一点本不该有的真心，而恰恰是面具破掉的时候，人味最足。AI 呢，它那边只拿到了规则的表象，它能老老实实照着办，可它永远不会在正确的时候突破规则，它不知道什么时候该「忽然」，什么时候坏女人该「破掉面具」。
因为没有理由，没有根据。如果要根据设定好的规则去「突破」，去「创新」，它就会时时刻刻都在发癫，反而无法正常工作了。所以你会看到，它写的角色条条都合设定，整个人却是死的，一个从不违反自己规矩的人物，本身就是最不像人的证据。
而且，就算我把目的原原本本讲给它听也没用，因为我讲出来的那几句，本身就是从我自己混沌的想法中蒸馏出来、高度精简、损耗过的信息了。说给AI听的时候，已经把信息量漏掉了九成九了。
我可以说「坏女人的妙处，就是在某些时候会忽然变得温柔」，结果它照着我这几句拼命写，写得再工整，再温柔，我一看，有些地方是像了，另一些地方又完全不对劲了，于是浑身发毛。陷入恐怖谷效应。这种半像不像的境界，是最恶心的。
到这一步，「AI写作必须有人在回路」的道理，也就越来越清晰了。
一段真正的文字，一个牛逼的故事，底下总得有一个非写它不可的作者。他大概是被什么东西亏欠过，堵着一口气，于是非自己动手不可。而AI呢，没人欠过AI什么，没有哪个结局让它意难平，它什么都能写，可什么都能写，说白了就是没有一样是它非写不可的。
而读者想在一本好书里找的，说到底也不是什么精巧的情节，是一个角色或者一个世界活龙活现存在过的烟火气。而这种烟火气，最初就是来自这个倒霉作者心里的伤痕（或是脑子被敲傻了留下的疤）。
一段臭味和傻味相投的缘分，仅此而已。
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