因为工作的关系，我每天要处理近 200 篇文章。其中大概有 80 篇左右是 AI 生成的（而且还能看出来是什么模型，甚至是作者一句话生成的 AI 内容），可能有 60 篇左右不好判定（要么只是用了 AI 协助，观点还是自己的；要么就是提示词/方法很高明，至少很难识别出来），剩下的可以肯定是人类古法手搓的（比较了解作者的习惯和表达方式）。那 80 篇，都是退回去的。 01.看个昵称就知道 判断的方法其实也很简单，知乎、小红书都有很多人整理过，从用词、表达习惯上认。我补几个他们可能没提到的点：一是标点语法。有人提到中英文中间的空格，这一点不能完全确定。但如果是中文内容，用的却是英文标点符号，这就完全是 AI 生成的了，而且作者纯偷懒没有检查（前几个月很多，最近很少了）。二是细节的表达。开头必然是"凌晨三点""周末加班"的故事型案例，结尾必然有"最后说一句"之类的表达，观点必然是"很朴素的"说法。正常人都不会这么表述。三是结构。正文里加粗和 混在一起（AI 生成的默认是 md 语法，有些内容转过来的时候会失效，导致正文又有加粗，又有 ）。一开始我还会有兴趣看一下是怎么写的（算是给自己识别 AI 味涨经验了），后面只要看到有几个明显的 AI 信号就直接处理了。公众号上关于去AI味的讨论一个人的内容看得多了，他的写作习惯、写作风格都是能了解的，是否用 AI、用到什么程度，大家心里都有数，基本上是心照不宣的。现在基本上看个昵称就知道是不是 AI 写的稿子。就像关注的公众号一样，关注了几百个公众号，只要有 AI 写的内容，一眼就能看得出来。甚至还有作者找我们投诉，说文章是自己写的——开什么玩笑，我们见过的案例比你 AI 写的都多，每个人心里那点小九九都知道是什么目的，说出来撕破脸就不好了。 02.AI 味不是问题 说这些不是要教你鉴定 AI。真正想说的是反过来的：AI 味不是问题，本质上是用 AI 代替了自己的思考。大模型因为训练语料、对齐的原因，产出的内容都是四平八稳的，缺少个人的观点、情绪，内容就失去了价值。哪怕 AI 写出了冲突，明眼人一看都很假。有研究者把"It's not just X, it's Y"这类标志性句式一路追到了后训练环节：对比论证式的语言在强化学习里被反复奖励，模型就长成了这个说话方式[1]。学术圈给这个现象起了个更吓人的名字，叫"人工蜂巢思维"——不同家的模型，在开放式问题上的输出高度同质[2]。还有个前段时间各个媒体讨论的例子：AI 生成的人脸，初看没什么问题，细看就有恐怖谷效应——所有的人脸都是一个模子生产出来的，不论高矮胖瘦男女老少，全部顶着同一张脸。原因就是缺少作为"人"的主体性（本质上是字节的Seedance 2.0文生视频数据的问题，还有就是这个是免费的哈哈哈哈）。短剧中频繁出现的AI脸做产品的都知道，每个产品都要有自己的核心竞争力——就是与其他产品要不一样。就像手机，哪怕是 iPhone，每一代产品虽然外型类似，但材料、功能都会有所差异。但 AI 产出的内容，哪怕是不同家的大模型，虽然语料、对齐规范可能不一样，写出来的东西却都是 80% 甚至更多是相同的，在表达方式、素材选择、观点论证上都是一样的。这种情况，如何不叫人恐慌？ 03.都在教你去 AI 味 既然有了恐慌，那就证明是有市场的。小红书上教"去 AI 味"的笔记，点赞最高的一条是个提示词分享视频，70000多赞[3]。公众号里全是《21 个润色指令》《3 步搞定》，连"去 AI 味文案主理人"的课都开出来了。 奇葩的去AI味课程路子基本两条。一条是把 AI 痕迹磨掉：换词、改句式、堆更长的提示词。另一条更狠，故意写错别字、故意打乱逻辑，让检测器给你打一个"人类"的标签——有个帖子总结得狠：AI 在努力学习写得像人，而人在努力学习写得像垃圾[4]。但这种骗小白可以，骗不了所有人。学校里教授不允许用AI生成稿件，因为他们一眼就能看穿；杂志社、媒体不让用AI（一般都可以用AI协助，但不会纯AI生成），因为读者一眼就能看出来。 04.我留下的，和我砍掉的 上个月我发过一篇文章，讲用 Codex 翻译一份PDF文件、用 Claude 验收的事。发布的文章里有一句"门禁可以直接直接下沉到代码级别"，两个"直接"（因为手打的哈哈哈）。AI 校对时以为是我手滑打重了，问我要不要改掉。我的回复是：这个点是刻意留的，一是吸引用户反馈，二是这样反而更真实，更能证明是我手打的稿子（是AI就直接修复了）。同一篇稿子还有个病句，"这个问题，还是在自己对 loop 不熟悉，门禁和规则没写好的问题"。AI 说要改利落，我说病句不用改。反过来，那篇发布之前，我砍掉了四段 AI 补充的内容。AI 自己复盘的时候说：留下的全是叙事和原话引用，被砍的清一色是它写的"总结、点破、解释"段落——AI 写稿，习惯性地要把话说穿。可惜的是：留的那个"直接直接"，到现在没有一个读者反馈——那篇就几十个阅读。但如果是阅读量高的，肯定有人能看出来，并且忍不住反馈的。这和用Skill故意生成的不是一回事：那个是做给机器看的，我这个不检查不知道，反而是留给人的。 05.装了一圈，全删了 Skill 刚开始火的时候我就用过所谓的写作 skill，各个 KOL 大神也都很无私分享了自己的写作 skill；我安装了十几个，最后全部删除。只是根据自己的经验和做法，吸取了部分好的经验，整合改写了一个自己的写作 Skill。说是写作 skill，实际上感觉更像是个问答工具。真要说就是“一个苏格拉底式提问的工具，然后把我的回答整理成文章”——这种我觉得才对。这篇文章就是这么写出来的。动笔之前，它先问了我几个问题：最早是哪一下戳到你的？80 篇是怎么判定出来的？"病句不用改"那次是哪篇稿子？我一条条答，它负责把回答缝起来。Claude 本次对话记录 06.观点属于个人 我的看法是：个人输出的观点，AI是无法替代的（没法有这么深的洞察）。素材可以用 AI 搜集，也可以用AI协助梳理文章，但并不是说“建立纯AI的生产线”——那就成了垃圾的内容工坊了。不完全信任 AI，也不完全依赖 AI（但这种方法仅适合我个人，不代表适合其他人）。AI 可以协助、可以参考，但不能代替我自己。这种不完整、不完美的做法，才是"人"作为主体产生内容的根本。 07.参考资料 [1]: Eryk Salvaggio,"It's Not Just X. It's Y",Cybernetic Forests,2026-05-31,https://mail.cyberneticforests.com/its-not-just-data-its-post-training/[2]: Liwei Jiang 等,《Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond)》,NeurIPS 2025,2025-10-27,https://arxiv.org/abs/2510.22954[3]: @建斌聊AI,去 AI 味提示词分享视频,小红书,2025-12,https://www.xiaohongshu.com/explore/693ec8fb000000001e025de6?xsec*token=AB38YCyRR21rUGAOwWy74bwGfvJv5jMUJOC61zEx262QE=&xsec*source=pc_search[4]: @筑基期不会跳舞的码农,《为了不被当成AI，我们正在集体毁掉写作能力》,小红书,2026-07,https://www.xiaohongshu.com/explore/6a1e31760000000008025f4e?xsec*token=ABzfDZi277jEETwh5sJy-N7UGGSGnRAUZusDe0ezDARSg=&xsec*source=pc_search
