人工写作和 AI 写作的能力边界各自在哪里？有没有什么话题是 AI 尤其擅长，抑或是无法胜任的？
不久前我们借这个问题发起了今年的年度征文，期间收到了超过 60 篇作品，经过两个多月的投稿、筛选、入围展示和读者投票，我们得到了一个或许没什么代表性的「答案」：真实的体验和细腻的情感，更能打动屏幕前的各位读者。
以下是少数派 2025 年度征文的获奖结果。
经过读者投票，今年的最终优胜奖花落 #TeamCarbon25 赛道，获奖文章是该标签下的《至亲离世的 2025，我像是玩了一局成长游戏并做了一份攻略》，作者 @旭彦兮沐。
……因为我淋过雨，所以想为别人撑把伞。可能的话，你们可以把这篇文章当做生活中当你们面对某些棘手问题时可以借此展开并向外延伸思考的一根绳子，我仍记得去年噩耗传来时，自己一次次手足无措的模样，倘若那时若有一份让人稳住心神的抓手，我该会有多感激。
全文将从「我是怎么做的？」「我想和你们说？」「我爸走了之后！」三个方面展开，容我娓娓道来。
获得 #TeamCarbon25 组内优胜的文章还有：
有意思的是，尽管正在写这篇公告的我在编辑部内部评审环节也多次表达过对游记、旅行类投稿的不喜，在相关文章评论区我们也见到过认为该赛道有大量此类文章「对 AI 赛道不公平」的观点。但写下这些内容的当下，我突然也意识到这个观点似乎本身也在回答文章开头、我们发起征文时提出的那个问题。
人世间唯有体验和情感最为可贵啊朋友们。
入围最终优胜环节投票的 #TeamSilicon25 标签投稿，则是《「你是专家」这句话，到底是在帮 AI 还是在害你？》，作者 @小胡小胡0009。
你大概也听过这样的「提示词秘籍」：跟 AI 聊天时，先来一句「你是一位资深 XX 专家」，效果立竿见影。社交媒体上，这类技巧被包装成万能钥匙，仿佛给 AI 套上一件白大褂，它就真的会看病了。
但真的是这样吗？
我决定用最笨的办法来验证：设计对照实验，调 API，跑数据，让结果说话。
接下来你会看到的，是 120 多次 API 调用、2 个模型、5 轮实验后的真实记录。有些结果在意料之中，有些则让我出了一身冷汗。
获得 #TeamSilicon25 组内优胜的文章还有：
不管是越过表象研究问题、站在当下回溯过去，或是立足专业探索前路，如果你翻阅过这些投稿作者披露的创作过程，会发现要想写出一篇言之有物的文章，要做的工作并不只有「扔一个问题给大模型」这么简单，比如有的文章调用了复杂的技能组合，有的使用了多个模型服务提供商的不同生成能力，也有文章基于作者自身积累的大量零碎素材，靠「大模型」在一片混沌的「大文档」劈出新路。
但肯定也有「扔一个问题给大模型」这么简单的，就像大家最爱往本站「新手上路」投稿投喂的 AIGC 内容常念叨的那样：AI 时代最重要的是品味，最宝贵的能力是提问的能力……
以上便是本次征文活动中经过少数派编辑部和读者投票认可的好文章，各位获奖和入围的作者还请多多留意站内通知和已绑定邮箱，我们将陆续发放本次征文活动的奖品。
各位读者如果还没看够，可以前往入围文章投票页面查看其他的入围文章，或是在 #TeamCarbon25 和 #TeamSilicon25 各自的标签页面查看所有的投稿。虽然最后各位作者靠着「匠心手作」成功击败了硅基算法，今年 AI 生态的发展和模型厂商的卷生卷死大家应该也有目共睹了，不知明年今日又会是怎样的光景。
那我们明年再见吧，再次感谢大家的参与。
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