人工智能，尤其是大型语言模型的兴起，为文档生成带来了前所未有的便利。许多企业和开发团队开始尝试使用AI自动生成技术文档、API说明和代码示例，期望借此提高效率、节省成本。然而，现实情况往往远比预期复杂。虽然AI能够快速生成大量文本，但将这种生成的文档作为最终产品推出，尤其是完全依赖AI撰写全部内容，隐藏了许多潜在问题和风险。首先，AI生成的文档常常缺乏连贯性和系统性，表现为严重的“README综合症”。这种现象类似于狂野生长的开源项目中的README文件，内容支离破碎，充斥着大量陈词滥调和格式混乱。
对风格规范的遵守变得困难，这是因为AI并非真正“理解”语言规则，其输出结果带有明显的随机性和不确定性。即使反复强调风格要求，AI也难以确保所有细节一致，往往仍需要专业的技术写作者或编辑来把关格式和表达。其次，AI在内容准确性方面同样存在危险。大型语言模型天生存在“幻觉”问题，即生成看似合理实则错误的信息。它们可能引用过时的命令、不存在的代码片段，甚至是纯属虚构的解决方案。这种误导性极强的错误容易被忽视，尤其对于无经验的读者而言，可能直接导致误操作和损失。
更重要的是，出现错误时责任归属不清，毕竟AI本身不具备法律或伦理责任。这种“无责任人”的状态，在专业文档领域尤为不可接受。再者，AI缺乏战略性思考和整体视角。技术文档需要兼顾产品的整体架构、用户需求和信息架构设计，决定哪些内容应纳入、如何组织、何时更新。在这些高层次的规划和决策中，AI表现出了明显的不足。它只能在有限的上下文中模仿结构，无法理解产品的真实运作和用户的使用场景。
这就等于让毫无经验的“写手”来主导一本百科全书的编纂，最终结果往往是条理混乱、重点不明。技术文档不只是冷冰冰的事实罗列，而是精心设计的用户引导体验。再加上产品自身的复杂性和不断演化，“产品真相”的传递需要捕捉细微的变化和演进带来的影响。AI不能感知产品开发中的压力、客户反馈所揭示的问题以及尚未解决的棘手难题。因此，机器生成的文档容易流于肤浅，忽略关键的限制条件和边缘场景，令用户面对无法预料的问题时陷入困境。语言模型缺乏人类写作者那种对用户的共情能力——这种共情能力是优质文档的重要组成部分，可以使复杂内容变得易于理解并且有温度。
不仅如此，目前的AI工具更适合担任辅助角色，而非替代角色。它们可以承担重复性高且结构化的任务，比如生成基本的代码示例、格式化文本或初步整理资料，但不能完全取代技术写作的核心。技术写作者不仅是信息的搬运工，更是沟通者和解释者，是技术与人类用户之间的桥梁。他们理解技术本身，也体察使用者的痛点，能够针对产品不断变化调整内容，完善迭代文档，确保信息准确且可用。让AI完全取代人类技术写作者，是一种短视且潜在危险的做法，只关注短期效率而忽视了内容质量的深度和用户体验。未来技术文档的方向应是“人机协作”，用人工智能辅助写作、校对、编辑和内容结构优化，让技术写作者摆脱机械重复的工作，将更多时间投入到策略规划、风格设计以及对用户需求的深入洞察。
AI帮助提升效率，而最终为用户创造价值和建立信任的，仍是具备丰富经验和责任感的技术写作者。总而言之，AI生成的文档虽具备一定的实用价值，但其在连贯性、准确性、战略规划和用户体验等方面的不足，使其无法独立承担高质量技术写作工作。企业在采用AI技术时应明确边界，将其作为辅助工具而非主导力量，确保文档质量不被牺牲。文档不仅记录事实，更是用户和产品之间建立信任的纽带。造就高品质的技术文档，需要技术写作者的智慧、同理心与责任感，AI则是帮手而非替代品。拥抱未来应是智慧地利用人工智能，让技术写作者能够更好地施展才能，共同打造用户信赖的技术信息世界。
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