如何判断一篇文章有没有AI味

做書按：“审到了一篇AI味很浓的稿子”“读AI稿读多了犯恶心”“请勿投递（任何形式、任何程度的）的AI书稿”......AI写作大泛滥，正在给编辑们造成“创伤”。可悲的是，已经有大量AI书稿被出版并流入市场，读者们或许已经在无形中吃下了许多“赛博拼好饭”。最近，我们联系到了一位做AI产品评测的朋友，她基于自己的专业经验写了今天这篇文章，希望我们能够保持对文字的敏感，支持那些真正的原创写作者。

在2022年年底ChatGPT横空出世时，大多数人还预料不到，AI会在此后的日子里迅速发展，渗透进人们工作生活的方方面面。人们对AI的态度，也从最初的质疑声不断，演变为如今的“遇事不决问AI”。但AI在带来便利的同时，也在创作领域引发了诸多争议。那么本文就从AI文稿入手，分享一些笔者的鉴别方法和对此的思考。

在进行论述之前，不妨请大家先看看下面这两张图片，判断一下哪段文字是人写的，哪段又是AI写的：

答案是——第一段出自AI，第二段出自真人。

感觉大部分读者还是能分辨得出来的——有人大概会说，第一段文本的“AI味”呼之欲出。那么这股“AI味”具体有哪些特点？我们一起来捋一捋。

“AI味”到底是什么味？

总结下来，“AI味”大概有以下几个特征：

01 文辞堆砌，比喻做作

AI生成的文字常常会犯堆砌的毛病，也就是有过多修饰词，乍一看很华丽，细读就觉得怪异。上面这段文本其实还算好的，只用了“那几年的提前量”“我连自己还剩多少个日落都懒得算”这种表达，而大多数时候AI都像个爱拽词的文青，试图通过词语、意象的堆叠来提升格调，却还是没什么内涵。

奇怪的比喻在AI文里也很常见。例如：“但那些数字在你看向我时忽然变得很轻——轻得像你发尾被风吹起的那一缕”“你第一次逃课时踩碎的那两片叶子，我捡起一片夹在笔记本里，它的脉络至今清晰——像我当时悄悄数过的、你的睫毛”。比喻的定义是通过两类事物的相似性，用乙事物描述甲事物。用“被风吹起的发尾”喻“变得轻的数字”，用“睫毛”喻“叶子的脉络”，本体和喻体之间的联系比较牵强。比喻等修辞手法的使用，本是为了让文章更生动，更易于理解，所以本体喻体的共通性就很重要，而不是越新奇越好。

02 句式死板，节奏断裂

AI很爱罗列。“你说教授的课听不懂，说教室空调太冷，说你只是想看看逃出来的天是什么颜色。”“要记住江水的颜色，记住风吹乱头发时那种痒，记住逃课之后发现世界依然在转的小小得意”这样的句式非常单一平均，读起来缺乏起伏。

另外，人写的句子是有节奏的、连贯的，读者能品到文字间的呼吸感。AI文本的节奏则不够流畅。比如“那些石子激起的涟漪，一圈一圈，像某种正在我胸腔里扩散的、不愿被你察觉的东西”，还有“记住风吹乱头发时那种痒”，要么句子的主干太短修饰太长，要么断在很奇怪的地方（如“那种痒”），总之不符合人类常规的表达习惯。

03 内容冗余，不讲逻辑

AI经常会写一些没有必要的细节。如“数到第七艘乱了”（爱写毫无意义的详细数字也是AI的典型特征之一）“你左脚的鞋带散了”。这些描写究竟是为了什么？一般来说，人类作者决定增加一段描写，不管是为了渲染氛围、暗示主角内心世界还是以乐景衬哀情，都有其目的。而AI的描写更多是一种表演和炫技——或者说，描写对它来说是最简单的提升文本精度的方式。

而逻辑不通的问题更加严重。像“医生的话我背得比任何诗都熟”“夕阳把你的影子拉得很长，长过我们之间那几年的距离”，这些句子单看似乎蛮有文采，但经不起推敲：如果想表达医生的话“我”已经听过很多遍，以暗示病情的严重程度，那这和“背诗”有什么关系？影子的长度如何“长过”年龄的差距？这两者根本不在同一个度量维度上。

还有违背设定的问题。提示词中明确写了是收信人问写信人“你会不会记得我”，AI稿件的前半段也是这样写的，但到了后半段却总在强调“你以后还会记得吗？”“我怕的不是你忘记我……所以你要记住……”。提问和回应的人物都错位了。

04 情感空洞，浮于表面

AI从未真正体会过人与人之间的情感，只能学到一些皮毛，因此写出的内容往往很平乏，缺乏张力。

像“你第一次逃课时踩碎的那两片叶子，我捡起一片夹在笔记本里，它的脉络至今清晰——像我当时悄悄数过的、你的睫毛。”这样的句子，就显得很刻意、老套，尤其是“数睫毛”——合理怀疑deepseek被喂过《射雕英雄传》和《龙族》。

读到这里，大家大概已经清楚第一段文本为什么“一眼AI”了。那么，为什么那些句子会有“AI味”呢？这要从AI生成文本的原理说起。

“AI味”从何而来？

大语言模型生成文字，本质上是在“预测”。当你给AI一个指令时，它是在根据你给的每一个字，计算下一个最可能出现的字，生成后再把这个词当作已知条件继续往下预测，一段文本就这样被“猜”了出来。它眼中的文字是微观的token，而不是一段完整的、有意义的表达。因此，AI虽然能在训练数据中学会“因为”后面常跟“所以”、“多情自古伤离别”等等，但它不懂什么叫因果关系，也不懂什么叫诗意，它只是把人类语言中所有词语之间的关联数据记在了参数里。它并不理解这些文字，也没有要表达的主题、没有想传递的情绪，自然也就不清楚“这句话为什么要写”。

另外，RLHF（人类反馈强化学习）也可能会加重“AI味”。人会通过标注好的对话数据告诉大模型，什么样的回答是好的、安全的、更容易被用户接受的。各家模型都朝着“让人类满意”的方向去训练，而满意的标准其实是很趋同的——要礼貌、要条理清晰、要文采斐然用词惊艳，等等。训练数据里“被认可”的文本原本就缺乏个性化，模型学出来的“好”文本自然就有一些相似的特征。

而从写作本身的角度来讲，AI文章的信息密度太低，文字里包含的有效信息太少。写作的过程，本质上是在把抽象的“感受”转化成“语言”。文笔好的人在这个转换过程中遗失的信息较少，更容易让读者感到身临其境。而AI无法感受，它只能接收用户的描述——那已经是二手信息了，AI再把它转译一遍，遗失的信息就更多了。所以AI写出来的东西很难引人共鸣。

还有一个关键点是，上面提到过人写东西是有目的、有理由的，所有的情节、对话、描写，都是围绕着这个目的在安排，所以人写出的事件与事件之间有因果、有递进、有逻辑。而AI并不理解逻辑，不清楚写某段话是为了什么，所以写出来的东西常常会让人觉得莫名其妙，看完脑子里总会回响着：

出自Spylent歌曲《他在乎》

不过，也有人会说：那有些AI生成的文字确实还挺不错的，甚至已经比一些人写得还好，这又怎么解释？

这大概有两个原因。第一是“陌生化”。文学理论里有一个说法：在写作中通过语言变形、视角转换等手法打破日常感知的惯性，会使熟悉的事物产生新的审美体验。俄国形式主义批评也将“陌生化”定为诗性语言的基本机制。而AI有时候会随机生成一些非常规的搭配，比如“我把月光缝进袖口”之类，这恰好符合了陌生化的特点，让人觉得新奇有趣。但这只是概率的产物，而非自觉的创造。这从我们前面提到的“AI经常堆砌、乱搭配词”的毛病也能看得出来。

第二是技术和人的共同进步。大语言模型在不断迭代，提示词在不断优化，针对特定场景的精调也越来越细致。如今一些经过精心调试的AI文本，确实可以无限接近人类的表达，甚至骗过不少人的眼睛。AI目前的能力，已经足以对普通创作者产生不可忽略的影响了。

不过说了那么多，还是需要强调一点：上面总结的几类特征，只是AI文本容易出现的倾向，并非绝对标准。俗话说“人上一百，形形色色”，大家的写作水平和风格偏好本就千差万别，有人文风简练，有人修辞繁复，这些差异本就是文艺作品的魅力所在。更何况AI本身也是在人类作品的基础上迭代的，其特征是对人类写作习惯的某种“平均化”提取。因此，单凭某一个点就“空口鉴AI”，说某篇文章用破折号多、排比多、爱用“不是……而是……”就“肯定是AI写的”，是不可取的，也是对创作者的一种伤害。

而且，随着AI生成内容越来越多地流入互联网，未来的训练数据中将不可避免地混入大量AI内容。到那时，我们面对的或许不再是几个“一眼AI”的作品，而是一个人和机器互相影响、边界日渐模糊的内容环境。到那个时候，“鉴AI”会更加困难。“空口鉴AI”会把创作者拖进一场自证清白的困局——例如有些画师为了证明自己的作品没有用AI，不得不和质疑者开“对赌直播”。当作者需要反复证明“这真是我自己的创作”时，消耗的就是其本该用于创作的心力。比起讨论“这个作品到底够不够纯净无添加”，更值得大家去思考的是，该如何保护那些还在认真创作的人。

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