你是否曾讀到一段文字，總覺得“這不像人寫的”?直覺或許沒錯——但真正識別AI生成內容，不能靠猜“delve”“underscore”這類所謂“AI高頻詞”。近日，維基百科編輯團隊公開其內部使用的《AI寫作識別指南》，首次系統性揭示大語言模型（LLM）在行文中的“行爲指紋”，爲公衆提供了一套可操作、有據可依的AI文本鑑別方法。

自2023年啓動“AI清理計劃”（Project AI Cleanup）以來，維基百科編輯們每天面對數百萬條編輯提交，積累了海量AI寫作樣本。他們發現:自動化檢測工具基本無效，而真正可靠的判斷，來自對語言習慣與敘事邏輯的深度觀察。

五大AI寫作“破綻”，一讀便知

空洞的重要性強調

AI熱衷用泛泛之詞標榜主題價值，如“這是一個關鍵時刻”“體現了廣泛影響”，卻缺乏具體事實支撐——這種“重要性焦慮”在人類撰寫的百科條目中極爲罕見。

堆砌低價值媒體報道

爲證明人物或事件“值得收錄”，AI常羅列大量邊緣媒體曝光（如某博客採訪、地方電臺片段），模仿個人簡歷寫法，而非引用權威、獨立信源。

“現在分詞”濫用式總結

頻繁使用“強調……的重要性”“反映……的持續相關性”等模糊尾隨句式（語法上稱爲“現在分詞短語”），製造一種“深度分析”的假象，實則內容空洞。維基編輯稱:“一旦你注意到這種套路，就會發現它無處不在。”

廣告式形容詞氾濫

AI偏愛使用“風景如畫”“視野壯麗”“乾淨現代”等營銷話術，行文“聽起來像電視廣告腳本”，缺乏客觀、剋制的百科語感。

過度結構化但缺乏洞見

段落看似邏輯清晰、層層遞進，實則重複同義表述，缺乏人類作者的批判性思維或獨特視角。

爲何這些特徵難以根除?

維基團隊指出，這些“語言指紋”深植於AI的訓練邏輯:模型通過海量網絡文本學習“如何像人一樣寫作”，而互聯網充斥着自我推銷、SEO優化與內容農場式文本。因此，AI自然繼承了這些“數字時代寫作病”——即便技術再進化，只要訓練數據不變，這些習慣就難以徹底清除。

公衆覺醒，或將重塑AI內容生態

該指南的公開，標誌着AI內容識別正從“黑箱檢測”轉向公衆可參與的素養教育。當越來越多讀者能憑常識識別AI套路，那些依賴AI批量生成內容的營銷號、僞新聞站乃至學術不端行爲，將面臨更大風險。

AIbase認爲，維基百科此舉不僅是一次社區自治的典範，更是對整個生成式AI生態的警示:真正的智能，不在於流暢複述，而在於真實、剋制與思想深度。當AI的“語言面具”被揭開，人類寫作的獨特價值，反而更加閃耀。