你是否曾遇到一段文字，读起来总觉得”这不像人写的”？直觉或许没错，但真正识别AI生成内容，不能简单地靠猜”delve””underscore”这类所谓”AI高频词”。近日，维基百科编辑团队首次公开其内部使用的《AI写作识别指南》，系统性地揭示了大语言模型（LLM）在行文中的”行为指纹”，为公众提供了一套可操作、有据可依的AI文本鉴别方法。自2023年启动”AI清理计划”（Project AI Cleanup）以来，维基百科编辑们每天面对数百万条编辑提交，积累了海量AI写作样本。他们发现：自动化检测工具基本无效，而真正可靠的判断，来自对语言习惯与叙事逻辑的深度观察。
五大AI写作”破绽”，一读便知
空洞的重要性强调
AI热衷用泛泛之词标榜主题价值，如”这是一个关键时刻””体现了广泛影响”，却缺乏具体事实支撑。这种”重要性焦虑”在人类撰写的百科条目中极为罕见。
堆砌低价值媒体报道
为证明人物或事件”值得收录”，AI常罗列大量边缘媒体曝光（如某博客采访、地方电台片段），模仿个人简历写法，而非引用权威、独立信源。
“现在分词”滥用式总结
频繁使用”强调……的重要性””反映……的持续相关性”等模糊尾随句式（语法上称为”现在分词短语”），制造一种”深度分析”的假象，实则内容空洞。维基编辑称：”一旦你注意到这种套路，就会发现它无处不在。”
广告式形容词泛滥
AI偏爱使用”风景如画””视野壮丽””干净现代”等营销话术，行文”听起来像电视广告脚本”，缺乏客观、克制的百科语感。
过度结构化但缺乏洞见
段落看似逻辑清晰、层层递进，实则重复同义表述，缺乏人类作者的批判性思维或独特视角。
为何这些特征难以根除？
维基团队指出，这些”语言指纹”深植于AI的训练逻辑：模型通过海量网络文本学习”如何像人一样写作”，而互联网充斥着自我推销、SEO优化与内容农场式文本。因此，AI自然继承了这些”数字时代写作病”——即便技术再进化，只要训练数据不变，这些习惯就难以彻底清除。
公众觉醒，或将重塑AI内容生态
该指南的公开，标志着AI内容识别正从”黑箱检测”转向公众可参与的素养教育。当越来越多读者能凭常识识别AI套路，那些依赖AI批量生成内容的营销号、伪新闻站乃至学术不端行为，将面临更大风险。AIbase认为，维基百科此举不仅是一次社区自治的典范，更是对整个生成式AI生态的警示：真正的智能，不在于流畅复述，而在于真实、克制与思想深度。当AI的”语言面具”被揭开，人类写作的独特价值，反而更加闪耀。