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2022年11月30日，ChatGPT首次推出其轰动全球的GPT-3.5，那时本站刚刚举办完首届图书馆竞赛；2025年1月20日，DeepSeek发布了他们的推理模型DeepSeek-R1，而在此之后，我们看到数不尽的大语言模型试图争夺性能最强的宝座。于此相映衬的，我们也看到了数不尽的本站用户，即便明知删帖指导内那句给AI写作判死刑的论断，仍然尝试用大语言模型生成的文本为本站的创作大厦添砖加瓦。

截至撰写本文的时间点，大部分的本站读者都部分拥有了分辨“人类写作”和“不经任何修饰的AI作品”之间区别的能力。于是在评论区内，鉴AI的评论逐渐多了起来。但此类评论大抵有滥用趋势，使得一些的确是自己创作的作者被误伤。同时，本站尚未有页面对此类“AI味”特点进行整理，这无异会使一些自己创作的作者被评论区怀疑“有AI嫌疑”之后，不知如何改进缺点，去除这些AI味的写作习惯。鉴于此，本页面试介绍一些AI味浓厚的文字特性，试图给被这么说的作者一些帮助。

如果你被某人投送了本页面的链接，首先请确认，自己的创作历程中是否使用了大语言模型？如果是，下列内容能让你知道我们是如何看出你的作品有AI味的，请你下次不要这么干了；如果没有，那么首先不要灰心，这不是对你整个人的否定，其次，请确认以下特点你有没有踩坑。因为说到底，人类写作中出现这些特点也是很影响阅读体验的，如果你可以改掉这些写作习惯，必然对你在本站今后更好地创作，收获更多的好评是有帮助的。

都怪Markdown

就像你现在正在使用的Wikidot语法（FTML）一样，Markdown是另外一种轻量级标记语言。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的XHTML（或者HTML）文档。目前许多网站都广泛使用Markdown来撰写帮助文档或是用于论坛上发表消息，如GitHub、Reddit、Discord、OpenStreetMap、简书等，甚至还能被用来撰写电子书。

也是因为这一原因，许多大语言模型在输出时会被要求输出Markdown语法，随后再用渲染器渲染成你获得的，包括加粗和无序列表的样子。但很不幸的一个坏消息——Wikidot不支持Markdown语法。这意味着某些时候，如果一个作品内含直接从大语言模型输出复制而来的文段，它很可能会出现一些未能被正确渲染的Markdown语法残留，这也是许多用户用以鉴定何为“AI味”的首要线索。

而在Markdown语法内，无序列表的格式类似，不过除了星号，也可以使用加号（+）和短横杠（-），而这是不能被Wikidot识别到的，于是会出现这样的现象：

- 媒体控制: 全球所有新闻机构、社交媒体平台及私人通讯中，任何与事件真实性质相关的信息将被MTF Gamma-13 无缝删除并替换为预先编制的地震与风暴报告。
- 物理痕迹处理: MTF Tau-5 已部署，负责清理所有异常残骸、能量残留及不符合自然规律的战斗痕迹。所有被波及的区域将被重塑为遭受严重自然灾害后的标准地貌。
- 卫星与空中观测: 所有国家及商业机构的对地观测系统在该时段的数据已被系统性篡改或标注为“设备故障”及“大气干扰”。

标题

同理，由于在Markdown语法内，标题使用的是井号（#），这会被Wikidot识别为有序列表语法。于是会出现这样的现象：

#总结

教会迫害日心说科学家并非单纯出于“反科学”，而是出于维护神学解释、思想控制和社会稳定的需要。这一冲突反映了科学进步与传统权威之间的普遍矛盾，也提醒我们：科学理论的接受往往需要超越知识本身的社会变革。

水平线

在Markdown语法内，水平线只需要3个横杠，这不会被Wikidot识别到。于是会出现这样的现象：

这是我要讲的第一件事。

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这是我要讲的第二件事。

对某些特定写作习惯的狂热喜爱

除了代码上的一些过于明显的马脚，在看似正常的文段里，AI写作也会留下些味大熏的线索。这在标点符号的使用上尤为显著。当然，我们不能断言有这些标点符号使用习惯的一定会是AI，需要承认，某些作者写作时的确可能会出现以下标点符号使用习惯；但如果多个特点同时出现，则文段为AI生成的可能性会急剧上升。

我将会以下面这个文段作为例子。

描述：SCP-CN-XXXX 曾是一名生理及心理状态均符合基准人类健康标准的汉族男性公民，生前就读于■■大学哲学系　　

SCP-CN-XXXX展现出的异常现象以被归类为[现实重整化]（Reality Restructuring）现象/场，以下简称RR现象/场，该现象表现为：
RR场范围内的现实，其广义休谟场会在三十分之一秒内趋于全平均状态,位于RR现象内的非基准现实将被暂时基准化,其范围包括但不限于异常,异常事件、非物理学事件、魔法…等,脱离RR场后恢复异常特性
RR场内的非基准现实无法自主从RR场中逃逸,同时，外界非基准现实无法直接侵入RR场范围内现实
RR现象不以SCP-CN-XXXX的意志转移,其存在于SCP-CN-XXXX的认知中

在SCP-CN-XXXX睡眠时,RR场会覆盖SCP-CN-XXXX的体表外约 0.85 厘米的空间内。对 SCP-CN-XXXX-1 的检测表明，其遗体内部以及紧贴体表外约 0.85 厘米的空间内，任何进入此 0.85cm 场域的异常物品，其异常会被压制。该残余效应被认为是 SCP-CN-XXXX 生前能力的残留，其具体机制和持久性仍在研究中。

附录：实验记录

子测试 T02-a (RR现象内部测试)：特勤人员试图通过“意念”掰弯一把标准不锈钢勺——失败，测试人员A称“我完全无法找回之前的感觉”.医务室内休谟监测仪显示读数稳定在基准值 ±1% 内

子测试 T02-b（RR诱导测试）： 通过言语暗示和轻微物理刺激试图诱导 SCP-CN-XXXX 主动使用能力。——未观察到任何RR场的主观响应或异常现象。

子测试 T02-c(异常暴露测试): 携带具有微小异常的物品，进入scp - cn - xxxx认知范围——异常失效，scp - cn - xxxx认知范围内休谟指数轻微提升

子测试 T02-d(外部异常影响测试) : 在scp-cn-xxxx认知范围外，使用低强度现实扭曲设备和模因触媒尝试影响项目本身或其感知范围内的一名D级人员。——所有尝试均告失败。目标人员及范围内环境未受任何可测量的影响，scp - cn - xxxx认知范围内休谟指数轻微提升

备忘录: 经过异常管理部门认定，对该异常来说不收容就是最好的收容，仅进行最低限度的远程监控与行动限制- Dr. ■■

大量括号，内含专有名词（Proper Nouns）的英文

SCP-CN-XXXX展现出的异常现象以被归类为[现实重整化]（Reality Restructuring）现象/场，以下简称RR现象/场

子测试 T02-a (RR现象内部测试)
子测试 T02-b（RR诱导测试）

这一特点通常出现在要求AI撰写某些抽象概念相关的SCP文档的时候。出现这一问题的原因在于，在原始训练语料中，大量语料原文使用此类标点符号进行名词解释，包括但不限于维基百科等。于是，这样的习惯潜移默化地在学习了这些语料的AI笔下显现。诚然，基金会文档里确实有一定自造专有名词的设定文，但这些技术呓语Technobabble是添头而不是主干。如果你的文章除了这样的名词堆砌之外，不能提供足够的剧情推进或其他内容，那么是很难打动读者的。

对列举的狂热喜爱

子测试 T02-a (RR现象内部测试)：特勤人员试图通过“意念”掰弯一把标准不锈钢勺——失败，测试人员A称“我完全无法找回之前的感觉”.医务室内休谟监测仪显示读数稳定在基准值 ±1% 内

子测试 T02-b（RR诱导测试）： 通过言语暗示和轻微物理刺激试图诱导 SCP-CN-XXXX 主动使用能力。——未观察到任何RR场的主观响应或异常现象。

子测试 T02-c(异常暴露测试): 携带具有微小异常的物品，进入scp - cn - xxxx认知范围——异常失效，scp - cn - xxxx认知范围内休谟指数轻微提升

子测试 T02-d(外部异常影响测试) : 在scp-cn-xxxx认知范围外，使用低强度现实扭曲设备和模因触媒尝试影响项目本身或其感知范围内的一名D级人员。——所有尝试均告失败。目标人员及范围内环境未受任何可测量的影响，scp - cn - xxxx认知范围内休谟指数轻微提升

列举是目前鉴别AI感最有效的方法，特别是使用有序或无序列表的，先使用短句（3-6个字）总结列举内容，紧跟一个冒号，随后展开解释具体内容。大量的AI生成内容使用这种方式来整理其搜索到的内容。

大量毫无用处的“引号”表强调

特勤人员试图通过“意念”掰弯一把标准不锈钢勺——失败，测试人员A称“我完全无法找回之前的感觉”.

另一个AI的标志性习惯是滥用引号来强调词语，比如将“创新”或“关键”这样的普通词包裹起来，以示重要性。在Wikidot上拥有许多其他的强调性语法，例如斜体、粗体。AI偏好引号，是因为其训练语料中引号常用于引述或讽刺，却在学习中被泛化成强调工具。上文给出的例子里，意念一词很明显无需使用引号强调——去除引号对全句句意没有影响。

中英标点符号和排版习惯混淆

在SCP-CN-XXXX睡眠时,RR场会覆盖SCP-CN-XXXX的体表外约 0.85 厘米的空间内。对 SCP-CN-XXXX-1 的检测表明，其遗体内部以及紧贴体表外约 0.85 厘米的空间内，任何进入此 0.85cm 场域的异常物品，其异常会被压制。

（RR诱导测试）：
(异常暴露测试):

发现不同了吗？在同一文段内，有着不同的标点符号和使用方法。在第一个引用里，中文逗号和英文逗号在一句话里出现；在第二个引用里，既有自带空格的中文引号和冒号，又有英文引号和冒号，而英文写作中冒号后空一格再写下一个词的习惯被生硬转移到了中文冒号里。这是AI的训练语料内中英混杂而又处理不当导致的。此原因同样导致了部分AI模型在输出中文内容时会唐突使用英文单词的现象。

除此之外，一些其他的英文排版习惯问题有：对掺杂在中文里的英文和数字内容，在其前后加空格，如引用1的“对 SCP-CN-XXXX-1 的检测表明”；中英单位混用，如“……约 0.85 厘米的空间内，任何进入此 0.85cm 场域……”

除此之外，其他比较小但过于扎眼的毛病包括黑条（█）使用错误（例子里错误使用成了■），对精确数值的大量滥用（如例子里的“三十分之一秒”“0.85cm”“±1%”），以及在结尾非要加一句研究人员备忘录（“备忘录: 经过异常管理部门认定，对该异常来说不收容就是最好的收容，仅进行最低限度的远程监控与行动限制- Dr. ■■”）

最后提到的这些问题与其说是AI特点不如说是“AI训练语料里仅有的，基金会早期作品的特点”。如果你的人工写作里出现这些特点，请多阅读些近期作品，看看现在的基金会创作是什么样的。

尾声：一个悲观的未来

我们不得不承认，大语言模型的发展是日新月异的。也许本文发布后不到半年，就可能出现一个规避上述所有这些问题的，更先进的大语言模型，让笔者的经验成为一团废纸。也许过不了几年，大语言模型对本站的冲击就会让许多人工写作的本站作者寒心，让写作成为一种“老古董”的人类技能。但我仍然相信“修辞立其诚”，相信文字的力量来自笔（或者键盘）背后的人。说到底，我们并不反对使用AI的行为，如果在使用的过程中，执笔的主动权在你的手里，你就没有失去创作的主体性。因为就像逆模因部作者qntm在他的个人博客所说的：

SCP基金会是一个由真实人类组成的社区。我对人类要说的话很感兴趣。我对机器要说的话兴趣不大。我认为一个游泳俱乐部拒绝使用机动船只的成员加入，无论这些船能“游”得多好，是很合理的。

希望这篇文章能够使规则怪谈版的文AI味少一点吧