案例太多，反而会削弱文章

有些AI文章看起来信息丰富：开头讲一个企业应用，中间加入用户故事，后面又补充多个行业数据和未来场景。但读者读完后，可能只记住了几个故事，却没有弄清楚文章真正要解释的问题。

这就是案例喧宾夺主。

案例本身不是文章的主角，观点和知识才是。案例的作用，是把抽象概念转化为读者能够理解的具体情境。如果一个案例已经完成了说明任务，继续增加同类型案例，通常只能带来重复，甚至打断文章的逻辑推进。

判断案例数量，不能只看文章篇幅，而要看文章需要解释几个关键问题。一般来说，一篇800字左右的AI科普文章，使用1至3个案例比较合适：一个核心案例用于建立认知，必要时再用一个真实案例验证观点，或用一个假设场景说明边界。

先看案例承担什么作用

案例通常有四种功能。

第一，帮助读者理解概念。例如解释生成式AI如何参与内容生产，可以用“输入产品资料后生成初稿”的场景，让读者迅速建立基本认识。

第二，证明观点成立。此时更适合使用有来源、可核查的真实案例，包括企业公开信息、研究报告或实际项目结果。

第三，展示风险和边界。比如说明AI可能产生错误，可以设置一个假设场景：系统把过时规定当成最新政策，导致用户作出错误判断。假设案例不等于事实，但能帮助读者理解风险如何发生。

第四，推动读者行动。如果文章最后建议企业建立人工审核流程，可以用一个简短案例说明缺少审核可能造成的后果，从而让建议更具必要性。

如果多个案例承担的是同一种作用，就没有必要全部保留。优先选择信息最完整、与主题最贴近、读者最容易理解的一个。

真实案例和假设场景必须分开

AI写作尤其需要注意案例的真实性。真实案例应交代基本来源，至少说明主体、应用场景和已知结果，不能只写“某公司通过AI大幅提升效率”这种无法核验的表述。

假设场景则要明确使用“假设”“例如”“在一种可能的情况下”等表述，避免读者误以为它已经真实发生。真实案例用于提供证据，假设场景用于解释机制，两者不能混用。

让案例服务于观点

好的案例不需要完整讲述人物、背景和过程，而应直接回答一个问题：它帮助读者理解了什么？

写作时，可以先写出核心观点，再为每个观点寻找最必要的案例。案例出现后，要及时回到分析，而不是继续扩展故事细节。一个有效的结构通常是“观点—案例—解释—边界”。

案例的数量最终取决于解释任务，而不是追求热闹。能让读者理解问题、相信依据，并知道适用范围，通常就已经足够。对于AI科普文章而言，少而准确的案例，往往比多而分散的故事更有说服力。