AI创作非虚构作品的诱人宣传与我的不安
近日收到不少营销邮件。其中，有一软件卖家宣称，一条“超级提示词”就能生成一本结构完备的真实历史书：标题、封面提示、关键词、二十章纲目，甚至直接产出完整章节。听上去像魔法。尤其是当它主打“经核验的真实故事、读起来像小说”的叙事风格时，极难不心动，于是便耐着性子看完销售页的全部内容，一探究竟。
我承认，这种能力让我又羡又怕。羡的是速度与产能，把过去需要一个团队几个月啮合完成的流程，压缩到一个下午。怕的是，非虚构写作的灵魂——信任、上下文、方法论——会在键盘敲击间被消解为“像真实”的写作幻术。
快得令人心慌。
2012至2025年：一个57K美元神话的启示
故事起点是2012年。芝加哥一位出版人Louis做了一本“怪史书”，没有名家背书，没有花哨包装，却在十余年里持续带来惊人的月度版税。传言数字是每月约5.7万美元，仅来自亚马逊。这本书靠的不是热点，而是穿透时间的“真故事”：古怪发明、被遗忘的帝国、荒诞却真实的事件。
我相信这个样本具有启发意义。它说明：第一，选题的耐久度远比一次性营销重要；其次，读者愿意为“有趣且可信”的知识消费买单；第三，非虚构的复购力来自体系化产品，而不是单点爆款。
但这也是一个“神话”——因为它很难被复制。哪怕今天有了AI，复制的并不是当年那本书，而是其背后的方法、审校、商业策略与品控。这才是门槛。
超级提示词的承诺与前提条件
超级提示词确实是一种“压缩流程”的工程手段：把结构、语调、信息组织方式、包装要素，预设在一段可迁移的指令里。它承诺的是模板化规模生产。
速度与规模的力量
速度带来机会。你可以在一周内生成多套书名与封面方向，快速测试定位；把同一主题拆分为器物史、人物史、制度史三个系列；把章节变为短视频脚本、测验卡牌、课堂讲义；在KDP、Etsy、独立站同时上架，进行低成本试错。
规模带来版图。你的书目矩阵可以覆盖几十类“真实但陌生”的历史分支，从“被遗忘的革命”到“女性隐秘传记”。这类选题，天然适合做套装、合订本与节日礼品。复用结构，重组内容，流水线似乎触手可及。
但速度与规模，不能替代判断。
准确与可验证的硬约束
非虚构的底线是可验证。AI可以帮你草拟脉络、提取线索，但它不会替你“担责”。几个硬约束不可动摇：
– 来源可追溯。每一段关键叙述要能指向一手或二手权威材料，最好有版本号与访问时间。
– 事实可复核。日期、地名、姓名、机构称谓、专利与判例编号，都要逐一核对。手工点检，抽样校验，严于小说家。
– 观点可区分。描述与评论分栏呈现，避免把二手研究者的解释当作事实本身。
– 版权可澄清。图像、插画、引用长度、译文归属，一项一项理清授权边界。
这不是“把关一次”的问题，而是持续性的流程设计问题。
可复制的出版机器与不可复制的信任
可复制的是机器：模版、SOP、生产节奏、渠道打法。不可复制的是信任：署名背后的声誉、查证的严谨、调整错误的速度、与读者互动的诚意。
读者能分辨“像历史”的文本与“有证据”的文本。前者可以短期冲销量，后者才能长期收口碑。差评的语言往往很直接：过度概括、来源模糊、时间线混乱、以讹传讹。一旦形成标签，很难翻盘。
信任的积累速度，总是比产能慢。却更值钱。
真实历史书的商业逻辑与平台现实
常青题材与受众图谱
奇闻真事之所以耐卖，有三层原因：第一，故事密度高，社交传播成本低；第二，易模块化，便于序列化与选集化；第三，跨多类人群——历史爱好者、教师、冷知识爱好者、礼品购买者——都有需求。
我的经验是，把选题做成“主题—子主题—案例—证据包”的四层结构，既方便改写与扩写，也利于在不同渠道切割成短内容。注意避免“只堆奇点”：没有背景的震惊，复购率很低。
KDP与Etsy的机制红利
按需印刷降低了库存风险；搜索与推荐机制偏好清晰的标题与封面；关键词策略、读者评语、页面转化率，会形成可度量的漏斗。Etsy对礼品化与可打印产品友好，KDP对长线销量更友好。
但平台有回撤。政策调整、类目饱和、费用上调、算法变动，都可能压缩利润空间。分散渠道、积累自有订阅与邮件名单、准备多语种版本，是更稳的打法。不要把全部现金流寄托在单一平台的脾气上。
伦理与风险清单
幻觉、抄袭与版权灰区
AI最危险的不是“不会写”，而是“写得像真的”。未核实的细节最容易滑过作者的眼睛。另有两个坑：
– 语句层面的近似重复。模型可能在常见表达上形成高度相似度，触发平台审查或被读者指认“像哪本书”。
– 图像与素材授权。封面与插图若基于训练数据生成，法律边界仍在演化。最好采用明确授权的素材库，或与插画师合作。
短句很重要：不要心存侥幸。
学术规范与事实核验
哪怕是面向大众的通俗作品，也应保留“方法说明”。说明你如何取材、如何交叉验证、哪些地方采取了合理推断。附上参考书目、延伸阅读、版本迭代记录与勘误入口。
把“可纠错”变成产品特性。给读者提交更正的便利通道，并定期发布修订版。这是尊重，也是护城河。
我给创作者的行动建议
人机协作的编辑工作流
我更偏爱这样的流程：
1) 先用提示词生成多套目录与叙事角度，快速评审可读性与可证性，选择一套“证据可获得”的版本。
2) 为每一章创建“证据篮”：一手材料、权威二手研究、学术条目、博物馆或档案馆释文。材料不足的章节直接砍掉。
3) 二次提示，让模型仅在“证据篮”范围内写初稿，并在段末标注来源编号。任何超出证据的细节，用标记提醒人工补查。
4) 进入人工编辑：核对事实，压缩形容，去除戏剧化夸张，补充分歧观点，统一术语与译名表。
5) 法务与版权清查：引用比例、图片授权、第三方商标与人名风险。
6) 小范围试读：找三类读者——历史迷、普通读者、业内学者。看他们的第一反应在哪些方面质疑或出戏。
7) 版本冻结与留痕：生成勘误页，标注修订日期，准备电子版与纸质版的同步更新策略。
流水线不是弱化审核，而是把审核嵌入每一个环节。
差异化选题与品牌化路径
别追逐别人已经站稳的“奇闻热词”。选题的差异化可以从三个角度入手：
– 地域与边界：聚焦某个城市、某个行业的微史；把全球叙事落在地区脉络。
– 视角与人群：比如说，从工人、移民、女性、器物技术等视角重构叙事。
– 方法与呈现：固定的证据卡片、时间轴、术语栏、地图与工艺图解，形成可识别的“你自己的格式”。
品牌化不是换个封面那么简单。你需要一段可复述的主张：为什么你的历史写作值得信任？你如何对待不确定性？你愿意为错误付出多大纠错代价？
把这些写在书前页与网站的“方法声明”里。长期有效。
结语：留给历史以敬畏，留给读者以诚意
我并不反对用AI创作非虚构作品。相反，我欢迎任何能降低制作成本、拓宽题材边界的工具。历史写作需要更多声音，更多路径。
但工具不能为我们承担敬畏。敬畏意味着：不把猜测当事实，不把巧合当因果，不把轶闻当结论；对来源负责，对误差敏感，对他人的劳动给予清晰的署名与回报。
如果有人问我，是否应该用“超级提示词”去做“真实历史书”？我会说：我也在摸索中，感觉可以，但要先搭好证据链、审稿环节与更正机制。要准备好慢下来。哪怕因此数年只出一本，也比一个月出二十本“像真的”更值得。
历史需要诚意。读者更是如此。
而这，恰恰是机器给不了的。