「讓100個AI一起工作，效率會不會直接起飛？」
這個問題本來很好玩。100個AI各做一件事，成果可能很快就出來。可是如果100個都搞錯，最後恐怕只剩一個人加班，逐份檢查報告。
光這個畫面就夠有趣了。
沒想到寫成文章以後，竟然膨脹成八個章節。艱深的詞接連出現，研究數字、法律、物流，連人際關係都講進去了。
讀者最後只剩一句感想：
「完全看不進去。」
欸，原本那100個AI到底跑去哪了？
資料加個不停，原本的故事卻不見了
寫文章的時候，很容易想把知道的事情通通塞進去。研究要交代，例外要補充，其他領域的應用也值得一提。
每個理由單獨看都很合理。全擠在一起，讀者就迷路了。
人家原本想知道AI大軍能不能提高工作效率，結果讀到一半，突然開始上法律和物流課。
作者覺得寫得很完整。
讀者早就收包包回家了。
整篇文章其實只需要說清楚：工作能分開做，很多AI就能一起處理；但成果仍然需要檢查。沿著這條線講，已經很有意思。
生硬的詞，會替文章製造更多作業
讓AI做事、檢查結果、有錯就叫它重做。
這樣說，大家都懂。
如果先替這套做法取個陌生的名稱，就得解釋名稱。解釋時又用到其他難詞，於是繼續解釋。
寫到最後，文章忙著解釋自己的解釋。
讀者是來看文章的，又不是來考專有名詞。
別一直說「真正重要的事還在後面」
AI寫的文章，常有這種腔調：
「這不只是效率問題。」
「真正重要的，是更深一層的意義。」
「接著又浮現新的挑戰。」
聽起來像要宣布什麼驚天秘密。
其實直接說「AI越多，需要檢查的結果也可能越多」就好。讀者馬上能接著看下去。
每一段都在揭露宇宙真理，真的太累了。
讓讀者看見畫面，勝過堆一串漂亮名詞
先看這句：
提升生產效率，有賴於妥善分配工作，並持續確認成果品質。
很正式，但腦中幾乎沒有畫面。
換個說法：
你把工作交給100個AI，一口氣收到100份報告。如果有30份是錯的，誰要一份一份檢查？
數字只是用來舉例，並非實際統計。但那位面對報告山、快哭出來的人已經浮現在眼前。
讀者看得見，就比較容易懂。
寫完文章，先想想哪些段落可以刪
修改時，可以問自己三個問題：
- 還在講一開始那個有趣的問題嗎？ 跑出去的話題留到下一篇。
- 能不能用平常說話的方式講？ 先把誰做了什麼寫清楚。
- 第一次看的人想像得出畫面嗎？ 只有作者懂，就再改一次。
需要研究數字的文章，當然要保留該有的證據。可是一個好玩的日常話題，真的不用把整座資料庫搬進來。
AI幾秒鐘就能產出一大篇文章。接下來真正重要的工作，是決定哪些內容該離開頁面。
AI認真解說了十分鐘，讀者三十秒就關掉。
這下最有笑點的，反而是這個失敗本身。
