要让AI实现写实的能力，需要进行如下的步骤：

1. 数据收集：收集大量真实的写实文本数据作为训练样本。这些数据可以是小说、新闻、散文、日记等。

2. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，例如去除不必要的标点符号、特殊符号、HTML标签等。还可以进行分词、去停用词等预处理操作。

3. 模型选择和训练：选择适合的AI模型，例如基于深度学习的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等，并使用清洗和预处理后的数据进行训练。可使用开源的机器学习框架如TensorFlow、PyTorch等。

4. 模型调优：根据需要，对模型进行调优和优化，例如调整网络结构、超参数、学习率等，以提高模型的写实能力和性能。

5. 评估和验证：使用验证集或测试集对模型进行评估，了解模型表现如何。可以使用自动评估指标（如BLEU、ROUGE等）和人工评估的方式来评估模型。

6. 部署和应用：将完成训练和调优的模型部署到实际应用中，让AI模型能够根据输入的提示或问题生成符合写实风格的文本。

请注意，在实现写实能力时，除了模型的训练和调优，还需要充分理解和掌握写实文本的要素和特点，例如语法、词汇、结构、逻辑推理等，以提高AI模型生成写实文本的质量。