如何写《word编辑观后感》教你5招搞定！（精选5篇）

更新日期:2025-09-05 16:27

写作核心提示：

这是一篇关于“写一篇关于Word编辑观后感作文应该注意哪些事项”的作文，希望能满足你的要求：
"驾驭Word，挥洒感悟——撰写Word编辑观后感作文的注意事项"
Microsoft Word，作为我们日常生活中不可或缺的文字处理工具，早已超越了简单的文档排版功能。它不仅是学术研究、商业办公、个人创作的得力助手，也常常成为我们学习、观察和反思的对象。当我们观看关于Word编辑技巧、使用心得、甚至是对其发展历程的介绍时，撰写一篇观后感作文，不仅是对所学内容的梳理，更是对自身认知和技能提升的记录。那么，如何写好一篇关于Word编辑的观后感作文呢？我认为以下几点至关重要：
"一、 明确观后感的核心：感受与思考，而非操作手册"
首先要明确，观后感并非对Word软件功能或操作步骤的简单复述。虽然提及具体的编辑技巧或功能是必要的，但重点应放在“观后”的“感”与“思”上。你需要表达的是：观看过程中，哪些内容让你印象深刻？它如何改变了你对Word的认知？你从中获得了哪些实用的技能或启发？这些技能/启发对你未来的学习、工作或生活有何意义？因此，作文的中心应围绕个人的体验、感悟和思考展开，将软件工具作为引子和载体。
"二、 精准提炼，聚焦关键点"
一篇好的观后感需要

夜读 | 父母的孤独，藏在你看不见的地方

来源：书报文摘（ID：shubaowenzhai）作者：心平气和
主播：路人佳编辑：曹宵潇（实习）文章已获转载授权，如需转载请联系原账号授权

你是不是有这样的体验：成家立业后，要么分户独立，要么远走他乡，从此和父母分开，你们在一起的时间越来越短，对父母而言，与子女的分离，意味着孤独的开始。

比起物质上的贫困，精神上的孤独，更令父母痛苦难忍。

古人云，百善孝为先，对子女来说，最好的孝顺是常回家看看，分享父母的悲欢，读懂他们的孤独。

01 网瘾背后的孤独，最无奈

林晨的父亲退休前是个老干部，为人严肃认真，生活规律。

自从迷上短视频后，他完全变了样。

晚上刷手机到凌晨一两点，被林晨发现后，便钻到被窝里偷偷刷。

即使走在大街上，也把手机音量放到最大，丝毫不在意别人的眼光。

即便没有人理会，一天也要在微信家庭群里发好几十条养生短视频。

为了看自己喜欢的主播，他不惜一切和孙子抢手机……

有一次，因为心脏病发作，他住进医院，医生特意交代，不能再熬夜玩手机了。结果，一转身，他发现忘带手机了，便催促林晨赶紧回家拿手机，打点滴时，他怕影响玩手机，特意要求护士别打右手。

林晨也想陪父亲，他陪父亲下象棋、散步，可是，因为工作忙，只一个月，便结束了这种陪伴生活。

他给父亲报了老年大学，学校竟开设“玩转短视频”的课程，父亲理所当然成为好学生，网瘾越来越难戒了。

曾经，父母因为子女上网，拿着扫帚满大街追赶孩子，如今，许多父母却染上网瘾，他们被吸引，完全没有自制力，一如当年被追赶的孩子。

当精明了一辈子的父母被网络控制，沉迷其中，被那些粗劣的网络营销手段套路时，你不要笑话他们的无知，而要反思为什么他们会变成这样？

其实，几乎所有父母网瘾的形成，都源自晚年的孤独。

少了子女的陪伴，多了空闲的时间，上网成了父母消磨时间的最好方式。

他们找到手机这个可以依赖的工具，但与这个世界越来越疏远，子女不知道他们整天对着手机干什么、和谁接触，他们的社交圈看似扩大了，可是却更孤独了。

很多时候，因为子女不懂父母的孤独，让网络趁虚而入，闯进父母的生活里，让他们获得最大的情感慰籍。

02 遗憾背后的孤独，最心酸

作家刘墉讲过一个故事。

他的一个学生定居美国，父母则住在中国台北。

有一年，父亲突发疾病，住进医院。

他是个孝子，得知后，从美国赶回来照顾父亲，没过几天，父亲病情好转，出院了。

他便高兴地回到美国，可是，没过几天，父亲再次入院，他又从美国赶回来，富有戏剧性的是，他一回来，父亲的病情便开始好转，他照顾几天后，因工作繁忙，只得再回美国。

等父亲又一次病重住院，老人交代其他家人，不要再通知儿子了，他不忍心看儿子来回奔波，耽误儿子工作。

结果没想到，这次父亲一病不起，再通知儿子时已经来不及了。最后父亲只得带着依恋和不舍，不甘和痛苦离开世界，父子俩终究没能见上最后一面，成为双方最大的遗憾。

忽然想起我的父亲，老人家在临终前一个月，已经病危，但他告诉家里人，我工作忙、负担重，不要耽误我的工作，在他去世后，妹妹才打电话通知我。

父亲把我养大，我却在他走时远在他乡，不在身边尽孝，这种遗憾让我心痛，以至多年来一直陷入自我谴责中，无法自拔。

相信生活中有不少这样的场景：为了子女的前途和幸福，父母宁愿忍受疾病疼痛的折磨，承受撕心裂肺的孤独，也不愿过多打扰子女的工作生活。

对父母来说，尽管他们清楚各自的生命都是独立的，但在内心深处，他们对亲情的渴望，却十分强烈，这是不以人的意志为转移的。

为此，他们付出孤独的代价，承受分离的心酸，付出和承受的越多，撕裂感就越加沉重。

子欲养而亲不待，我们不能总是说“以后会有机会”，而让来日并不方长成为一辈子的遗憾。

03 人老怕孤独，渴望子女多陪伴

《空巢：我在这世上太孤独》一书中，有一个关于空巢老人的故事：

李老和老伴退休前都是研究人员，退休后拿着不薄的退休金，两个儿子名校毕业后留在北京，在世人眼里，这个家算是完美了。

可随着年岁增大，他们的身体一天不如一天，每况愈下，孤独心酸之感越来越强烈。

一次，李老突发心脏病，孩子们不在身边，还是邻居打电话叫来120急救车，老伴想跟着去医院，被邻居劝住，邻居担心她着急上火，再急出毛病来。

晚上，独自在家的老伴，突然感到天旋地转倒在了地上，依靠医学常识，她躺在地板上不敢挣扎，在地板上熬了整整一夜。

第二天早上，多亏邻居前来探视，才把老伴送进医院。

这件事给他们的空巢生活敲响了警钟。

曾经，老两口也有和孩子们一起住在北京的想法，但回头一想，他们不愿扰乱孩子们的生活，也想给双方留一些相对私密的空间。

这次事件发生后，老两口打电话让两个儿子回家，看到孩子们出现在病房门口的那一刻，李老情感上得到满足的同时也感到阵阵伤心，老伴更是哭得一塌糊涂。

从没有在孩子们面前掉过眼泪的老两口，一时间变得如此脆弱。

心理学研究表明：老年人的孤独感较为普遍，他们渴望天伦之乐，良好的家庭关系是他们的精神寄托，如果子女在情感上有所忽略，很少陪伴他们，缺乏沟通，孤独和苦楚就会席卷而来。

巴尔扎克说过：“在各种孤独之间，人最怕精神上的孤独。”

如果说，身体上的疼痛还可以忍受的话，精神上的孤独才是最伤人的利器。

借用村上春树的话，哪里会有老年人喜欢孤独， 只不过是不喜欢失望罢了。

作为子女，尽可能多陪伴父母，比给他们金山银山更重要。

有位作家说，孝是稍纵即逝的眷恋，孝是无法重现的幸福，孝是一失足成千古恨的往事，孝是生命与生命交接处的链条，一旦断裂，永远无法连接。

孔子有言：父母之年，不可不知也。

对现代人来说，父母之孤独，不可不知也。

尽孝，是为人子女的本分。

而最好的孝顺，就是在能力范围内尽可能多陪伴父母，尽量满足他们的心愿，让他们感到自己并不孤独。

那么，如何陪伴父母，消除他们的孤独感呢？

当父母无聊时，多陪他们说说话；当父母郁闷时，多陪他们散散步；当父母唠叨时，多听听他们的心声；当父母无助时，多给他们关心……

即便不在父母身边，也要记着常给他们打电话，视频连线问候他们。

要让父母知道，他们不孤独，你和他们的心永远在一起。

作为子女，千万不要让劳累了一辈子的父母，活在孤独中，而要主动参与他们的生活，尽到为人子女孝养双亲的本分，让他们在我们的陪伴中告别孤独。

作者：心平气和，国家二级心理咨询师，写作爱好者。

主播：路人佳，隐于山市，愿用声音温暖你。

征稿

征集原创首发类稿件。

内容：激人奋进的励志故事，真挚动人的情感故事，发人深省的人生感悟……

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拥抱并克制，合理使用生成式人工智能技术辅助写作

生成式人工智能技术（简称“AIGC技术”）在文字处理、内容生成方面具有强大优势。

如何得心应手使用AIGC技术辅助写作？

本文给出了具体的流程与使用建议，并通过实例，介绍如何使用AIGC技术确定文章选题、写作框架，进行文献梳理、概念释义、语句优化、绘制图表、图表分析、生成摘要等。

任何一项技术都有两面性，我们在拥抱AIGC技术的同时，也需要保持克制和理性，在法律和伦理范围内合理使用，成为技术的驾驭者而不是技术的奴隶。

2022年11月，美国人工智能研究实验室OpenAI公司推出人工智能技术驱动的自然语言处理工具ChatGPT。其强大的信息整合及自然语言处理能力，以及可根据需要生成各类文本、编写程序功能，引发了重要的技术革命。于是人们纷纷思考:ChatGPT背后是什么技术？它还能为我们做哪些事情？

ChatGPT来源于GPT模型，通俗地理解为智能聊天机器人。它与先前的智能聊天机器人的最大区别在于能够通过学习、理解人类的语言，与人类进行对话，还能根据上下文语境进行理解、互动。

像ChatGPT这样，能够利用人工智能技术自动化生成各种类型的内容的方式属于生成式人工智能技术，即AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技术。AIGC通过对既有数据的学习和发散，基于与人类交互所确定的主题，由AI算法模型完全自主、自动生成对应内容，从而帮助各行各业进行文本、图像、音视频、代码、策略等多模态内容的单一生成或跨模态生成，以提升内容生产效率与多样性。

近年来，得益于神经网络、深度学习和生成模型等技术的快速发展，特别是预训练语言模型的出现，使机器具有了比较强的语义理解能力和长文本生成能力，AIGC技术也得到了迅速发展。

目前，AIGC技术在自然语言处理方面有明显优势，人们也在使用它进行写作。2023年初，美国电子书平台亚马逊刮起一阵“AI写作”风，人们向ChatGPT输入提示词就能完成几十页电子书的创作，并通过自助出版服务直接出售。截至2023年2月中旬，亚马逊Kindle商店已出现超过200本将ChatGPT列为作者或合著者的电子书。

人工智能进行文学写作的历史可以追溯到20世纪80年代。1983年，早期的人工智能文本生成器Racter诞生，它写作的《警察的胡子是半成品》被认为是第一部完全由计算机程序写作的文学作品。然而，这个阶段的AI文学写作主要依赖于预定义的规则和模板，生成的文本质量较低，在逻辑、可读性和创意方面都表现不佳。

进入21世纪后，随着深度学习与大数据技术的发展，AI写作进入了一个新的阶段，这期间诞生了如“微软小冰”“九歌”等AI写作平台，其中“小冰”已协助超过500万名用户写作现代诗歌，并出版了诗集，“九歌”已累计为用户写作超过700万首诗词。人工智能写作的运行逻辑，模仿的正是人类的写作以及写作教学行为。人工智能写作并非什么神秘的、与人类写作相对立的“他者”，而是人类写作活动被拆解后的重新具象化。

AIGC写作的优势在于能够根据用户的输入，快速生成语句通顺、表达合理的内容，给人一种“无所不知，无所不能”的印象。其实现的基本流程如图1所示。

图1

首先，用户输入想要的问题或者需求，这些问题会被分析编码后进入一个比较复杂的GPT模型（GPT模型是由庞大的语料库,即数据集不断强化训练得到的）。

当编码后的问题经过一系列复杂运算后，GPT模型会将它认为“合适的”根据人类熟悉的语法习惯模板输出给用户，而且，这些问题和也都会成为新的数据集被GPT模型“记录”下来，持续训练，优化升级。接下来，我们来了解GPT模型、大语言模型、写作训练集等概念。

1.GPT模型

GPT模型是Generative Pre-trained Transformer的缩写，意思是基于Transformer生成式预训练模型。GPT模型能够根据输入的需要，生成一段让你看得懂的内容，是为ChatGPT等生成式人工智能技术提供支持的关键。GPT模型使应用程序能够创建类似人类的文本和内容（图像、音乐等），并以对话的方式问题。其中，Pre-trained意为“预先训练好的”。

一般来讲，在应用这种技术时，会需要先将大量的文本数据输入到模型中训练，让模型掌握语言的语法规则和表达方式，这个提前输入进行训练的过程被称为预训练。Transformer是Google的研究者在Attention Is All You Need一文中提出的概念，我们可以先将它简单理解为“转换器”。Transformer的基本原理是Encoder（编码）和Decoder（解码），也就是先将输入的内容转换为计算机能理解的内容，再将计算机理解的内容转换为人类能理解的内容。

2.大语言模型

大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类基于深度学习的人工智能模型。它们是由海量的数据和大量的计算资源训练而成的，通过无监督、半监督或自监督的方式，学习并掌握通用的语言知识和能力的深度神经网络。

LLMs的核心架构是Transformer，是一种由Vaswani等人于2017年提出的模型。Transformer的关键在于自注意力机制，这使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在Transformer的基础上进行了改进和扩展，通过在大规模文本数据上进行预训练，使得模型能够学习丰富的语言知识。

LLMs的训练过程分为两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过无监督学习在大规模文本数据上进行自我学习，从而具有一定程度的语言表示能力。在微调阶段，模型会在特定任务上使用有标签的数据进行有监督学习，以适应特定任务的要求。这两个阶段的组合使得LLMs在各种自然语言处理任务上表现出色。

3.写作数据集

以ChatGPT的训练数据集为例，它是由多个语料库组成，这些语料库包括各种类型的无监督文本数据，如网页、书籍、新闻文章等。这些数据既包括通用领域的文本，也包括特定领域的文本。ChatGPT的训练数据集主要有以下几个来源：

①BooksCorpus。这是一个包含11038本英文电子图书的语料库，共有74亿个单词。

②WebText。这是一个从互联网上抓取的大规模文本数据集。包括超过8万个网站的文本数据，共有13亿个单词。

③CommonCrawl。这是一个互联网上公开可用的数据集，包括数百亿个网页、网站和其他类型的文本数据。

④Wikipedia。这是一个由志愿者编辑的百科全书，包括各种领域的知识和信息，是一个非常有价值的语言资源。

除了以上几个来源之外，还有一些其他的数据来源为ChatGPT提供了大量的无监督文本数据，从而使得模型能够学习到各种类型和主题领域的语言知识。

有了数据源之后，接下来就要进行数据采样，以满足ChatGPT的训练要求。由于ChatGPT的预训练模型需要大量的无监督数据进行训练，而现实中可用的文本数据往往是非常庞大和复杂的，因此，需要采样来减少训练时间和计算资源的消耗，同时还需要保证训练数据的多样性、质量和平衡性，以提高模型的效果和泛化能力。

1.常用AIGC写作工具

①文心一言。文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，能够与人对话互动、问题、协助创作，具备更强的中文理解能力。

②WPS AI。WPS AI是金山办公旗下具备大语言模型能力的人工智能应用，为用户提供智能文档写作、阅读理解和问答等体验。

③星火。科大讯飞公司推出的认知大模型是以中文为核心的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务。

④Bing。Bing AI搭载了GPT4的Bing浏览器，它能够更好地理解用户意图，提供更加智能化、个性化的搜索和服务体验。

2.AIGC写作流程与使用建议

对AIGC写作而言，核心是训练一个能够生成连贯、语法正确、主题明确的长文本的神经网络模型。基本流程包括：

①数据准备。收集大规模的高质量文本数据，包括文章标题、内容、摘要等，并进行数据清洗、分词等预处理。

②模型选择。通常选择基于Transformer或LSTM等结构的预训练语言模型，这类模型在长文本生成任务上效果较好。

③模型训练。使用文本数据针对语言生成任务进行模型精调。训练目标是最大化生成文本的链式概率。

④文本生成。给定文章主题、关键词等条件，模型自动生成标题和正文。

⑤生成文本后处理。对模型生成文本进行语句规范化、语法纠错等后处理，提高可读性。

⑥结果评估。从语法、逻辑、连贯性等方面评估生成文本的质量，并反馈改进模型。

AIGC技术关键是利用大规模预训练模型，让模型学习各类文章语言的语法和风格特征。相比以往基于模板的方法，预训练模型生成的文本连贯性更好，接近人工写作的效果。当然，目前仍需人工审核，以确保生成质量。

使用AIGC技术帮助写作，关键问题是要学会如何提问，如何让AIGC工具懂得你的问题，理解你的需求，这样它才能给你满意的。这里推荐一个提问的框架——由温州大学方建文博士人工智能教育研究团队设计的RTGR框架，该框架具体包括角色（Role）、任务（Task）、目标（Goal）、需求（Requirement）四个要素。

例如，要让AIGC设计一份班会课方案，输入提示语：如果你是一名高中班主任，请制作一份关于学生“防范网络诈骗”的班会课方案，举例和分析当下中学生发生过的网络诈骗案例，帮助学生认识常见的网络诈骗手段，能够采取有效防范措施，方案字数1000字以内，内容尽量详细，条理清晰。使用RTGR框架分析这段提示语，如图2所示。

图2

3.AIGC辅助写作举例

以百度文心一言为例，举例介绍如何使用AIGC技术辅助写作。

（1）文章选题

确定文章选题是写作的第一步，如果你只是知道文章的大致方向和角度，还不清楚如何确定更加细致的选题，可以考虑使用AIGC帮你推荐选题。文心一言实现设计文章选题的核心原理是深度学习技术，特别是自然语言处理（NLP）的相关算法和模型。通过语义理解、知识图谱、文本生成以及机器学习算法等技术手段精准地解析用户意图，关联背景知识，并生成符合用户需求的文章选题。同时，大数据分析技术的应用进一步提升了选题的准确性和用户满意度。这些技术的综合应用使得文心一言能够高效地为用户提供有价值的文章选题建议。

（2）写作框架

有了选题后，还需要确定写作框架，才能使文章“有迹可循”，更有逻辑。可以考虑由AIGC来补充写作框架，进一步打开思路。文心一言首先解析用户输入，识别写作意图，然后规划包括主要观点、分论点和逻辑关系的文章框架，最后生成具体内容并反馈给用户。在这一过程中，预训练语言模型、知识图谱等技术提供了语法、语义和背景知识的支持，确保生成的框架结构清晰、内容丰富，符合用户需求。

（3）文献梳理

在写作特别是撰写学术文章的时候，往往要对研究对象做文献梳理，传统的方法是一篇一篇去阅读记录，最后梳理汇总成文。现在可以考虑使用AIGC技术帮助我们记录学习的文献并进行梳理汇总。需要注意的是，要完成这项工作光靠一条提示语是不够的，还需要通过多次输入来“教会”文心一言。

例如，要做有关“中小学人工智能课程教学情况”的文献梳理工作，可以在文心一言中多次输入提示语来实现。

提示语1：我正在撰写有关人工智能课程教学的期刊论文，现在打算进行文献综述部分的写作。目前我已经准备了5篇来自核心期刊的文献作为文献综述的对象。请针对所有文献展开分析，并提炼如研究问题、研究角度、研究方法、研究结论等要素。接下来，我将分多次将文献摘要的信息发送给你，请你完成学习，并在每次收到后只要回复三个字“已学习”即可，最后我会请你帮助汇总成表格。你清楚了吗?

提示语2～6：依次复制5篇论文的标题、作者、摘要。

提示语7：请针对所有文献展开结构要素分析，并提炼如研究问题、研究角度、研究方法、研究结论等要素，每个要素为一列，第一列是论文编号，以表格的形式输出。

提示语8：请根据目前学习的文献摘要和梳理的表格内容，对当下中小学人工智能课程开设情况进行文献综述梳理，在引用相关文章时，尽量加上第一位作者的姓名，字数500字左右，要求逻辑清晰、语句通顺。

（4）概念释义

在写作过程中，经常会遇到一些不太清楚的概念，或者是语句扩写，或者是想要更加全面地了解某个名词，可以考虑使用文心一言进行查询。在这一过程中，自然语言处理帮助系统深度理解话题和文献内容，机器学习提升信息提取和撰写的准确性，而信息检索则确保快速找到相关文献。例如，输入提示语“什么是人工智能，用200字介绍”，可以得到有关人工智能的一些介绍内容，对有些不清楚的地方还能继续追问。

（5）语句优化

人们在写作时有时会存在内容口语化、重复化，或者句子结构不合理、有语病等情况，AIGC技术能够快速梳理结构，使语篇规整。文心一言运用分词、词性标注、句法分析、语义理解等一系列技术，通过接收、预处理、理解分析用户输入的文本，并基于Transformer架构捕捉语义信息，生成更加通顺精练的表达建议，从而有效优化文本质量。例如，输入一段话并提示语要求优化文字表达，就能够提炼原文的内容，使其更加精练。

（6）绘制图表

文心一言基于数据可视化原理，通过数据解析、图形映射和视觉呈现等关键技术，将用户数据高效转换为直观图形，并利用前端交互设计提升用户体验，从而实现数据的快速理解和分析。例如，选择“E言意图”插件功能，输入提示语要求生成本校师生的人数饼图，分析计算后就能够得到一张彩色的饼图。

（7）图表分析

AIGC技术具备将报表或流程图转换成文字连贯表达出来的能力。文心一言的“说图解画”功能在让用户上传图片后，利用计算机视觉技术识别图片内容，再通过自然语言处理技术生成易懂的解释，其核心技术在于图像的智能识别和自然语言的自动生成，以实现图片的快速解读和信息传递。例如，选择“说图解画”插件功能，先上传一张图片，输入提示语“要求写一篇关于人工智能、机器学习和深度学习三者关系的文章”，就能够得到想要的结果。

（8）生成摘要

化繁为简考验全文概览，提炼总结的能力。AIGC可以从成千上万的文章中提取几百字的摘要。文心一言的“览卷文档”功能让用户在上传文档后，通过深度解析文档内容，识别主题和关键信息，进而自动生成简洁准确的摘要，帮助用户快速把握文档核心。例如，选择“览卷文档”插件功能，先上传一篇论文文档，系统通过解析文档内容就可以得到这篇文章的摘要。

除了上述方法，百度文库还推出了文档助手的功能，当在文库中打开某篇文档查阅资料时，可以随时在文档助手中提问。例如，提问：“该文档主要内容是什么？”“写一下阅读这篇文档的读后感。”这种方式节省了时间，提高了效率，也使用了AIGC技术。

1.数据局限问题

从目前来看，GPT4数据集缺乏多语言、多文化视角。OpenAI发布的数据显示，在训练ChatGPT所使用的数据集中，大约96％为英文内容，其余包括中文在内的20个语种加起来不足4％。既然GPT4的数据集以英文为主，我们就不难推断，其数据背后所容纳的思想、文化、经验、生活同样以英文世界为主。

当前，已有学者表示ChatGPT“在尊重除了美国的其他国家的文化背景和使用习惯上仍有欠缺”，同时也有学者对GP3.5进行中文性能评测，发现其中文知识和常识储备不足，在中文闭卷问答上出现事实性错误的概率较高。

另外，目前GPT4仅能处理25000字左右的文本，这意味着GPT4的“记忆力”仅为25000字，当字数超过25000字时，GPT4将会逐步遗忘讨论的内容。还有，目前GPT4训练数据截至2021年，这意味着如果作者需要以2021年以后的人物或事件为素材进行写作，或者要查询相关资料，GPT4能提供的帮助有限。

2.伦理法律问题

写作是一种有意识的精神活动，其写作主体和伦理版权应受到保护和尊重。AIGC技术毕竟是人造工具，目前还存在容易受到对抗性攻击和数据隐私等问题。攻击者通过有意修改输入数据来误导模型，或者获取用户的个人隐私信息，这些问题需要在AIGC技术的发展中得到充分的考虑和解决。2023年年初，知名科幻杂志Clarkes world因集中收到大量ChatGPT生成的科幻故事，宣布停止线上投稿；2023年4月11日，科幻杂志《科幻世界》公开表示不接受AI创作的科幻小说，主编更直言，“我们需要的是由人写给人看的未来故事”。

沈锡宾等人做了一个试验，他们选取了2022年发表的100篇医学综述的文摘，随机选择50篇利用ChatGPT进行重写（AI写作组），其余50篇不做处理（原文对照组）。在整合处理后他们将两组文本进行文献相似性检测系统检测，同时将两组数据随机打乱后交给AI检测工具和评审者以评定是否为AI写作，并比较它们在判别能力上的差异。结果发现上述两组数据基于文字的相似性检测结果显示，AI写作组相似性比例仅为6.19%，远低于原文对照组的55.91%（P＜0.01）。

可见，AIGC技术的发展对现有学术不端检测系统带来了极大的挑战。AIGC时代涌现的各种工具生成内容新颖，逻辑清晰，甚至超过了大部分人类的水平，其剽窃行为更为隐蔽，使得有些检测系统无法有效应对。同时，面对AIGC滥用所导致的学术诚信问题，制订事前预警机制迫在眉睫。

同样，AIGC写作的法律风险也是不可忽视的问题。除了知识产权保护，还有生成内容规范、网络安全和个人信息泄露等风险问题。2023年8月，国家专门出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，指出生成式人工智能服务存在如下风险隐患：生成虚假信息，对用户产生误导;因使用不当造成重要数据泄露;被不当利用，成为实施“网络水军”、网络诈骗等网络违法犯罪行为的工具；侵犯知识产权……，该办法还明确了服务者的主体责任和应承担的法律责任。

AIGC时代已然到来，我们在享受AIGC带来的巨大便利和优势的同时，也不能忽视其存在的局限性和隐忧问题。我们肯定这项技术的价值和潜力，拥抱它，将它作为良师益友，但同时我们也要保持克制，不可一味索求，要在法律和伦理范围内合理使用，成为技术的驾驭者而不是技术的奴隶。

本文作者：

倪俊杰

杭州师范大学经亨颐教育学院/桐乡市凤鸣高级中学

文章刊登于《中国信息技术教育》2024年第05期

引用请注明参考文献：

倪俊杰.拥抱并克制，合理使用AIGC技术辅助写作..中国信息技术教育，2024（05）：76-81.