TL;DR
在 AI 時代寫文章的價值不在文字本身，而在背後只有你才有的經驗和判斷。AI 是放大器，不是生成器——它能放大你已有的東西，但輸入是空的，輸出再華麗也是空的。
這篇文章適合：
- 猶豫「AI 都能寫了，我還要自己寫嗎？」的內容創作者
- 想用 AI 協助寫文章，但不知道怎麼拿捏分寸的人
- 正在經營部落格或技術寫作，思考內容策略的人
前言
你有沒有這樣的經驗？問 AI 一個技術問題，它回答得頭頭是道，甚至附上了參考連結。你點進去一看，是某個工程師寫的踩坑紀錄。
那個人花了好幾個小時排查問題、試了各種方法，最後把過程寫成一篇文章。而 AI 只花了幾秒鐘，就把他的經驗「消化」完畢，轉述給你。
這讓我開始想一個問題：既然 AI 能讀、能寫，那我們為什麼還要自己寫文章？
AI 都能寫了，為什麼還要自己寫？
如果「寫文章」的定義只是「產出一段文字」，那確實，AI 比你快、比你穩定、比你不會拖延。
但寫文章的價值，從來不在文字本身。
價值在背後的經驗與思考。
你之所以能寫出一篇有意義的文章，是因為你做了某件事、遇到了某個問題、嘗試了某種解法。這些經歷是你的，AI 沒有。AI 能幫你把這些經歷整理成通順的文字，但它無法替你去經歷。
換句話說：沒有輸入，就沒有有意義的輸出。
真實體驗是 AI 無法製造的原料
舉個例子。AI 可以寫一篇「如何用 AI 程式工具一鍵部署網站」的教學文，內容看起來很完整、步驟也很清楚。
但它不會告訴你：設定檔少了一個欄位會導致部署靜默失敗；或者第一次執行部署指令時，會遇到什麼意想不到的狀況。因為它沒有真的做過這件事。
我寫的 用 Claude Code 的 /ship 指令一鍵部署到 Zeabur 這篇文章，裡面的每一個步驟、每一個踩坑，都是我實際操作後記錄下來的。這不是 AI 能憑空生成的內容——踩坑紀錄的價值，在於它是從真實操作中長出來的，不是拼湊出來的。
當 AI 也在讀文章，真實內容的價值反而更高
現在的資訊流已經改變了。以前是：
人寫文章 → 人搜尋到 → 人閱讀
現在變成了：
人寫文章 → AI 搜尋到 → AI 回答別人的問題
這代表什麼？你寫的文章，不只是給人看的，也是給 AI 看的。而 AI 在回答問題時，傾向引用有深度、有具體細節的內容——因為這些內容更能解決提問者的實際問題。
但如果網路上充斥的都是 AI 自己生成的空泛文章呢？AI 搜尋到的品質也會跟著下降。這就形成了一個循環：越多人用 AI 產出空洞的內容，真實經驗的文章就越稀缺、越有價值。
從另一個角度來看，當你把自己親身踩坑的紀錄寫成文章，讓 AI 能夠搜尋到、引用你的內容——這也提升了你網站的信任度。不是為了搜尋引擎優化而寫，而是因為你寫的東西真的有用，所以被看見。
我怎麼用 AI 寫文章：AI 是放大器，不是生成器
說到這裡，我並不是反對用 AI 寫文章。事實上，我自己就在用。
但我的流程是這樣的：
親身做 → 產出體驗 → AI 協助整理成文章
像是我寫的 Vibe Coding 好像很危險，該如何上手？ 這篇，裡面的觀點和判斷，都是我自己實踐 Vibe Coding（用 AI 輔助寫程式的開發方式）之後才有的。AI 幫我的是把這些想法組織得更有結構、文字更流暢，但核心內容是我的。
我反對的模式是這種：
想一個主題 → AI 全部生成 → 發布
這種文章沒有靈魂。讀者能感受到，AI 也能感受到。因為裡面沒有真正的經驗、沒有獨特的觀點、沒有只有你才知道的細節。
AI 是放大器，不是生成器。 它能放大你已有的東西，但如果輸入是空的，輸出再怎麼華麗，也是空的。
結語
回到標題的問題：當文章都是 AI 讀的時候，那還要寫文章做什麼？
寫文章不是為了跟 AI 比產出速度，而是為了留下只有你能寫的東西。
AI 能讀、能寫，但它沒有你的經歷、你的判斷、你踩過的坑。它可以幫你整理，但它不能替你經歷。
所以真正的問題從來不是「AI 都能寫了，我還要寫嗎？」
而是：這篇文章裡，有多少是只有我能說的？
