识别人工智能写作的最佳指南来自维基百科

识破AI写作：维基百科编辑的实用指南

我们都有过这样的直觉：某些阅读内容似乎出自大语言模型之手。但要准确指认却异常困难。去年曾有数月时间，人们坚信特定词汇（如”深入探究”或”强调”）会暴露AI痕迹，但证据并不充分。随着模型日益精进，这些特征词已更难追踪。

维基百科的突破性发现

令人惊喜的是，维基百科团队在识别AI文本方面已积累丰富经验。他们发布的《AI写作特征指南》成为目前最实用的判别工具——能有效验证你的怀疑是否成立。（感谢诗人詹姆森·菲茨帕特里克在社交平台X推荐此文档）

AI清理计划的实践成果

自2023年起，维基百科编辑启动”AI清理计划”，专门处理AI生成内容。依托每日数百万次的编辑数据，团队以典型的维基风格编纂了这本证据详实的指南。

自动化工具的局限性

指南首先确认了已知事实：自动化检测工具基本无效。转而聚焦那些在维基百科罕见、却在互联网广泛存在（因而常见于模型训练数据）的表述习惯。

三大典型特征

• 过度强调重要性：频繁使用”关键转折””广泛运动”等泛化表述来突显主题价值
• 堆砌次要信息：详尽罗列边缘媒体报道以营造知名度——这种手法常见于个人传记，却不符合独立信源标准
• 模糊重要性声明：习惯添加诸如”凸显了…意义””反映了…持续相关性”的尾部分句（语法学家称之为”现在分词结构”）。此特征虽难以言传，但一旦掌握便无处不在

营销话术渗透

另一个显著倾向是使用网络常见的模糊营销语言：景观必称”风景如画”，视野必是”令人叹绝”，所有事物都被描述为”洁净现代”。编辑们犀利点评：”读起来更像电视购物解说词”。

深层启示

这份指南值得通篇研读。最令人震撼的是：尽管LLM文本演进迅速，但指南揭示的写作习惯已深植于AI模型的训练与部署逻辑中。这些特征或许能被掩饰，却难以根除。若公众能掌握这些识别技巧，或将引发一系列有趣的社会连锁反应。