隨著大型語言模型（LLM）的普及，其生成的文本已成為網路內容的一大部分。然而，這些模型無意間形成了一套獨特的「AI文體」，例如超經典的——長破折號，以及「這不是X，這是Y」等。
《數位時代》據網路社群（特別是 Reddit 上的 r/ChatGPT 社群）的觀察與討論，整理了當前常見的 AI 寫作風格特徵，以回答以下兩大問題： 到底怎麼寫會讓文章飄出AI味？又該怎麼避免？
首先，第一步當然得先從「辨識」開始。
一、假真誠與諮商感
綜合海內外網友指出，AI 文本的語彙選擇往往呈現出高度的模式化與重複性，尤其在句子的開頭與轉折處最容易觀察出來。
特徵一：假真誠開場白
為了模擬人類的對話感與真誠度，AI 經常使用一系列看似坦率，實則公式化的開場白。這些短語旨在吸引讀者注意力，並營造一種即將揭露「內幕」的氛圍，但其後續內容往往與開場白的戲劇性不符。常見的例子包括：
「And honestly?」（而且老實說？）
「Here's the kicker」（最妙的地方在於...）
「And the best part?」（而最棒的部分是？）
「And here's the part most people miss」（這是大多數人忽略的部分）
特徵二：心理諮商師語氣
另一個顯著的特徵是 AI 文本中流露出過度的支持與驗證語氣，彷彿在進行一場心理諮商。這種模式化的安撫重點是建立信任，但頻繁出現反而很不自然。
例如，當讀者對內容提出質疑時，AI 傾向於使用「You're right to push back on that」（你反駁得對 / 你的觀察十分敏銳），為使用者營造自己「突破盲腸」的感覺。
類似的短語也包括：
「You're not imagining it」（你不是在瞎想）
「You're not alone」（你並不孤單）
「Do you want to sit with that for a while?」（你想就這點思考一下嗎？）
「Are you ready to go deeper?」（你準備好深入探討了嗎？）
特徵三：偏好特定詞彙
此外，AI 對某些詞彙有異常偏好，導致出現頻率過高，例如對「quiet」（靜默、內斂）的濫用，如「quiet truth」（靜默的真相）、「quiet confidence」（內斂的自信）等，試圖用一個形容詞來賦予事物深度，但卻顯得空泛。
此外，「signal」（訊號）與「noise」（噪音）的對比，以及「And that changes everything」（而那改變了一切）等誇大其詞的結語，也常被視為 AI 寫作的標記。
重點是，尋常而未必出乎人意料的發現，都可以被描述成發現新大陸的壯闊感。例如：
XXX不僅是技術宣言，更揭示了一場正在發生的典範轉移。XXX，正從根本上改寫XXX的遊戲規則。
抑或是看似深度，事實上都是廢話的描述：
這個看似矛盾的論斷，不僅僅是一句口號，它精準地描繪了XXX這艘社群巨輪在 AI 浪潮中看到的巨大冰山。對XXX而言，這既是平台面臨的根本性風險，更是其未來幾年航行路線圖上，那座唯一指引方向的核心燈塔。
二、排版過度優化
AI 文本在格式與結構上表現出極高的規律性，這源於模型被訓練來生成「易於閱讀」且「結構清晰」的內容。然而，這種對清晰度的過度追求，反而成為一種可識別的模式。
特徵四：過度引導
AI 文本經常使用大量的「Signposting」（路標詞）來預告即將討論的內容，例如「Here's the breakdown:」（以下是詳細分析）或「I'm going to state this as clearly as possible」（我會盡可能清晰地說明）。
這種行為雖然有助於文章結構，但當內容本身並不複雜時，這種過度的引導便顯得冗長。有網友吐槽指出，AI 經常使用數百字來解釋本可以用兩句話說完的概念。
特徵五：強調視覺分隔
為了提高可讀性，AI 文本大量採用視覺強調手段，包括：
- 粗體字：過度使用粗體來標記「重點」，導致文本中幾乎每個段落都有粗體詞彙。
- 列點與表情符號：頻繁使用列點來組織資訊，甚至使用表情符號（Emoji）作為列表的開頭符號（如 🗣、✅、✨），以增加視覺趣味性。
- 極短段落與行距：為了適應行動裝置閱讀習慣，AI 傾向於將每個句子獨立成一個段落，並在段落間保留大量行距，造成文章的「稀疏感」。
- 固定小標題：在解釋性或分析性文本中，常出現一組固定的、高度概括性的小標題，例如「Why this works」（為什麼這有效）、「What went wrong」（出了什麼問題）等。
小結：不要懷疑你的AI雷達
AI 寫作風格的特徵並非一成不變，它們會隨著模型的更新與訓練數據的調整而演變。例如經過模型訓練的調整，過去經典的 AI 標記——Em Dash（長破折號）的過度使用已經有所減少，但它仍是 AI 寫作歷史上一個重要的風格特徵。
然而，當前的 AI 文本傾向於一種過度優化、過度引導且過度安撫的風格。下表總結了當前常見的 AI 文風特徵：
| 類別 | 特徵描述 | 典型範例 |
|---|---|---|
| 語彙與慣用語 | 假真誠開場白 | 「老實說？」、「更有意思的是」 |
| 心理諮商語氣 | 「你並不孤單」、「你準備好深入探討了嗎？」 | |
| 特定詞彙的濫用 | 「寧靜的真相」、「訊號/雜訊」、「那改變了一切」 | |
| 格式與結構 | 過度使用視覺強調 | 粗體、列點、表情符號 (Emoji) |
| 極短段落與大行距 | 一句話獨立一段，造成文章稀疏感 | |
| 過度引導（Signposting） | 「以下是詳細分析：」、「我會盡可能清楚地說明」 | |
| 語氣與風格 | 冗長與囉嗦 | 用數百字解釋簡單概念 |
| 不自然的隱喻 | 語法正確但語義不貼切的類比 | |
| 強制性的肯定 | 「你的質疑十分敏銳！」 |
「去 AI 味」的寫作技巧
事實上，根據《科學美國人》（Scientific American）的分析，不同 LLM 之間存在顯著的風格差異。例如，Google 的 Gemini 模型在相同主題的討論中，其語風比 ChatGPT 更具對話性和解釋性，更傾向於使用簡單的詞彙（例如使用「sugar」的頻率是「glucose」的兩倍多），這表明 LLM 的風格特徵是不同模型訓練和數據集差異的體現。
學術研究指出，經過指令微調（Instruction Tuning）的模型，在語法結構上表現出與人類寫作顯著不同的模式。卡內基美隆大學（CMU）的研究團隊發現，這些差異是系統性且可量化的。
例如名詞化（Nominalization），LLM 傾向於將動詞或形容詞轉化為名詞形式（將「決定」寫成「做出決定」），其使用頻率約為人類文本的 1.5 至 2 倍。
又或是現在分詞子句（Present Participial Clauses）。如 GPT-4o使用（例如「Bryan 憑藉著敏捷的身手，在擂台上穿梭自如……」）的頻率是人類文本的 2 至 5 倍。
在句式結構方面，AI 文本表現出高度的均勻性。一項比較 AI 與人類文本的研究指出，AI 生成的文本通常具有較低的困惑度（Perplexity），且句子長度分佈更均勻，缺乏人類寫作中常見的長短句交錯所帶來的節奏感與變化。
綜合這些發現，可以延伸出四個具體且有效的「去 AI 化」寫作技巧：
方法一：善用動詞
LLM 傾向於過度使用名詞化（Nominalization），這使得文本顯得「名詞重」且生硬，因此將句子中的名詞化結構轉化為強勢動詞，能使句子更簡潔、更具動態感，並降低資訊密度。
| 寫作問題（AI 傾向） | 寫作技巧（去 AI 化） |
|---|---|
| 進行評估（make an assessment） | 評估（assess） |
| 做出決定（make a decision） | 決定（decide） |
| 進行討論（engage in a discussion） | 討論（discuss） |
以下是範例：
- AI 傾向：我們需要對專案的進度進行評估。
- 去 AI 化：我們需要評估專案進度。
方法二： 刻意打破句式長度，創造節奏感
AI 文本的句子長度分佈過於均勻，缺乏人類寫作中常見的長短句交錯感。為了避免所有句子都維持在中等長度，可嘗試在解釋複雜概念時使用長句（約 20-30 字），隨後立即使用一個極短的句子（約 3-5 字）來強調或總結。這種長短句的交替能為文章帶來自然的節奏感。
以下是範例：
- AI 傾向：這項技術的實施將會帶來顯著的效率提升，同時也會對現有的工作流程產生結構性的影響，因此我們必須謹慎考慮。
- 去 AI 化：實施這項技術雖然效率將顯著提升，但現有工作流恐怕得打掉重練，必須十分謹慎。
方法三：注入個人視角
AI 文本通常過於正式、客觀，且缺乏人類寫作中的「不完美」和情緒波動。因此，可在適當的地方加入第一人稱視角（「我認為」、「我的經驗是」）和主觀情緒。
具體來說，人類的寫作往往包含猶豫、轉折或不完全精確的表達。例如，使用「或許」、「可能」、「我猜」等詞語，或加入一個與主題相關的個人軼事，都能有效增加文章的人性化程度。
以下是範例：
- AI 傾向：本報告將客觀分析市場趨勢。
- 去 AI 化：我認為，從我過去的經驗來看，市場趨勢或許會出現一個意想不到的轉折。
方法四：減少過度引導
AI 傾向於過度使用「路標詞」（Signposting）和結構化標記。因此要相信讀者能夠理解文章的邏輯結構，減少不必要的引導句。同時，要避免使用過多的粗體、表情符號和單句成段的排版方式。讓文章的邏輯自然流動。
| AI 傾向 | 建議做法 |
|---|---|
| 以下是深入分析： | 就直接開始分析，讓段落自然銜接 |
| 大量粗體 | 僅對關鍵術語或核心結論使用粗體 |
| 單句成段 | 將相關的句子合併成邏輯連貫的段落 |
資料來源：Scientificamerican、SSRN、PNAS、Reddit
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
