🩺 医疗行业：基础科普能应付，专业诊疗全是坑
用 AI 写作生成器试写医疗内容，先从基础科普入手。让它解释高血压的成因，输出的内容还像模像样，能把遗传、饮食、肥胖这些常见因素列出来，用词也比较通俗，普通人能看明白。但转到专业领域就露馅了。
之前让它写一份关于 “特发性肺纤维化” 的诊疗分析，结果简直离谱。里面把糖皮质激素的适用场景写错了，这种药在急性加重期才能谨慎使用，AI 却建议长期服用，这要是真被患者看到，后果不堪设想。还有病理描述部分，把肺泡炎和肺间质纤维化的阶段搞混了，专业医生一眼就能看出问题。
更要命的是用药剂量。让它模拟写一份肿瘤靶向药的用药建议，居然出现 “根据患者体重酌情增加剂量” 这种模糊表述。要知道，靶向药剂量误差哪怕是 10%，都可能引发严重副作用。医疗内容容不得半点马虎，AI 在这方面的专业性还差得远。
有次特意测试它对最新医疗政策的解读，让它分析 “DRG 付费改革对专科医院的影响”。输出的内容里，把 DRG 和 DIP 的付费机制混为一谈，还引用了 2020 年的旧数据，完全没体现 2023 年政策调整后的变化。医疗行业知识更新快，AI 的数据库显然跟不上节奏。
⚖️ 法律行业：条文堆砌像模像样，逻辑推理一塌糊涂
让 AI 写一篇关于 “劳动合同法第 38 条适用情形” 的解读，它能把法条原文搬过来，再配上几个常见案例，看起来挺专业。但深入一点就发现问题，比如分析 “未及时足额支付劳动报酬” 中的 “及时” 界定，AI 只说 “超过发薪日即算违约”，完全忽略了各地司法实践中 “合理缓冲期” 的惯例。
测试复杂案例时更搞笑。给它一个 “员工同时与两家公司签订劳动合同” 的纠纷案例，让它分析赔偿责任。AI 居然得出 “两家公司都有权要求员工赔偿” 的结论，完全没考虑后签订合同的公司是否知情，这在法律上是关键区分点。法律讲究的是逻辑闭环，AI 的推理经常跳步。
还有法律文书写作，让它拟一份 “股权转让协议”，表面上条款齐全，但在 “税费承担” 部分留了个大坑 —— 只写 “由双方协商解决”，没明确若协商不成的默认规则。这种漏洞在实际操作中，很可能引发新的纠纷。
最让人无语的是对司法解释的理解。让它解读 “民法典关于格式条款无效” 的新规，它把 “不合理免除自身责任” 简单等同于 “所有免责条款都无效”，完全曲解了立法原意。法律行业对精准度的要求，AI 目前根本达不到。
💻 科技行业：技术名词堆成山，深度分析没眼看
科技领域的 AI 写作，最擅长的就是堆砌术语。让它写一篇 “人工智能大模型发展现状”，输出的内容里全是 “Transformer 架构”“参数量级”“多模态融合” 这些词，乍一看挺唬人，仔细读发现全是车轱辘话，没任何独到见解。
测试具体技术解读时，问题更明显。让它解释 “量子计算中的退相干现象”，它把百度百科的内容复述了一遍，还搞错了 “相干时间” 的单位换算，把 “微秒” 写成 “毫秒”，懂行的人一眼就能看出破绽。科技写作不是术语的堆砌，而是要讲清原理和应用场景，这正是 AI 的短板。
有次让它预测 “6G 技术的商业化路径”，输出的内容居然还在强调 “增强移动宽带”，完全没意识到 6G 的核心是 “空天地一体化网络”。显然，AI 的知识库更新滞后，还停留在 5G 的思维框架里。
在科技产品测评方面也不行。让它对比 “不同架构的服务器性能差异”，只列了 CPU 核数、内存容量这些表面参数，对 “缓存一致性协议”“IOPS 实际表现” 这些关键指标避而不谈。这种测评对专业读者来说，毫无参考价值。
🔍 综合结论：当个 “内容助手” 还行，想独当一面还差得远
从三个行业的实测来看，AI 写作生成器在专业领域的表现，只能用 “及格线徘徊” 来形容。它的优势在于信息整合速度快，能快速生成结构化的内容框架，适合作为 “初稿工具” 减轻基础工作量。
但短板也极其明显：专业深度不足、逻辑推理薄弱、知识更新滞后。医疗行业的生死攸关、法律行业的锱铢必较、科技行业的快速迭代，都对内容的精准度和前瞻性有极高要求，这些恰恰是当前 AI 难以突破的瓶颈。
如果非要用 AI 写专业内容，必须搭配 “人工终审” 环节。尤其是医疗和法律领域，哪怕是一个用词错误都可能造成严重后果。科技领域稍好，但想产出有深度的内容，还得靠人来把控方向和填充细节。
说到底，AI 写作生成器目前更适合处理 “非标的标准化内容”，比如产品说明书初稿、基础概念科普等。真要碰专业领域的硬骨头，还得是行业里摸爬滚打的 “老炮儿” 亲自下场。指望 AI 完全替代专业写作者？至少现在看来，还早得很。
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