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  • 判斷AI生成內容的7個方法
    佚名
    2025-05-20 09:10:48
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    我經常想:為什么要關心內容是不是AI創作的?

    網上有很多理由,但我覺得最重要是:要確保得到的信息是可靠的,這樣就不會被騙、也不會不小心把假消息或者AI生成的消息傳給別人。

    想象一下,如果你因為一條假消息、或者AI生成的消息而感到害怕,那種感覺太糟糕了。

    還記得幾年前的COVID-19疫情嗎?我在社群里看到有人說住的街道要封鎖了,鄰居們立刻慌了,紛紛跑去超市買東西。我也買了很多食物,但后來發現只是謠言,最后,那些食物都放壞了,也沒吃完。

    我們生活的世界里,假消息和AI生成的消息一直都有,但社交媒體讓它們傳播得更快了,因為社交媒體讓我們很容易就能看到、分享新聞。

    有時候,新聞的客觀性和平衡性被忽視了,甚至,有人故意不這么做;這就導致了很多人在沒檢查內容是否真實的情況下,就分享出去。

    還有一點,我覺得,AI生成的內容會讓人誤以為它們是經過驗證的真理。

    比如,你在網上搜索一個法律問題,然后你遇到了一個看起來很專業的網站,上面有一篇關于這個法律問題的文章。

    這篇文章邏輯嚴密,用詞專業,看起來像是法律專家寫的,但是,這篇文章是AI生成的,它虛構一些不存在的法律條款來回答你的問題。

    如果你沒有足夠的法律知識,你可能會相信這篇文章里的內容,認為它是真實的。

    還有一個例子,是幾年前我面試的一位同學。他之前沒有私域運營的經驗,但在網上看了一些“私域運營”的方法就來面試了。

    他跟我聊得頭頭是道,談什么客戶細分策略、個性化溝通技巧等;但當我問他之前管理過多大用戶規模時,他答不上來。

    所以,很多內容是被制造出來的,不僅是AI,甚至人也會編造聽起來很專業的建議;如果在一個行業沒有經驗,你可能會相信某個內容,認為是經過驗證的真實經驗。

    總是看到AI生成的內容,我們會開始懷疑所有的消息,哪怕它們是真的,這樣,真假就分不清了;這種情況持續下去,大家可能不再相信新聞、真經驗了。

    因此,我們需要想辦法對抗AI生成的部分內容。那么,怎么看一個內容,是不是AI生成的呢?

    第一點,對于長文章,可以用一些工具來檢查。比如,ChatGPT、Copyscape和grammarly,國內也有不少類似的,網上一搜有很多。

    但是,現在信息這么多,我們平時看東西時,哪兒有那么個功夫一個個去查?所以,可能會不小心接觸到一些博主或投機者制造的AI生成內容。

    那怎么辦?

    第二點,我會看作者的寫作習慣。不管一個人寫作技巧多高,他們寫東西時總會帶點個人特色。

    就像小時候,語文老師教我們寫作文要有條理,但長大后,寫東西時其實不會完全照老師教的做,而是會用自己慢慢摸索出來的方法。

    這些方法像心里的一套技巧,每個人都有一套。而且,我們工作久了,對那些嚴格的語法規則早就不太記得了,寫東西時不可能總那么規范。

    所以,當你看一篇文章,如果它看起來特別完美,一點個人風格都沒有,那可能得仔細審視了;因為人寫的東西,總會有些小瑕疵,而AI寫的東西太完美了,少了點人的那種小缺陷。

    第三點,我會留意內容是不是太規整了。

    我說的是“規整”,是文章看起來是不是太正式,如果一篇文章讀起來特別順,一點毛病都挑不出來,那么,它可能是AI寫的。

    人寫東西,不太可能每句話都那么嚴密,就算用AI幫忙改改句子,整篇文章的感覺,依然能被覺察到不自然的部分。

    這是第四點,我會用句子分析法。

    我們在看文章或者寫東西時,不可能一口氣從頭讀到尾或者寫到底,中間總會停下來喘口氣。

    我讀過一個研究,名字叫《連續語音的神經編碼》[1],發表在《生理學報》上。

    這個研究,講人腦怎么處理連續說話的聲音,還發現說話結構有好多層;研究里有個發現很有意思,說大腦在閱讀或者寫作時,會有一種段落感。

    簡單講,讀或者寫到一定程度,就要停下來,不然腦子會感到累,這種停頓和段落感,是大腦處理信息的一種自然方式。

    人寫的東西不可能一氣呵成,一句話連著寫20個字寫不停,那不可能;AI不一樣,AI生成內容不會有停頓,因為AI不需要像人類一樣思考,它沒有思考的間隙,所以,內容會顯得特別流暢。

    第五點,我會判斷語法的正確性。

    語法像語言的“交通規則”,它告訴我們怎么把單詞拼在一起,組成別人能聽懂的句子。

    比如:按照一定詞序,先放主語,然后是動詞,最后是賓語。這樣的結構讓句子流暢,就像一條清晰指引方向的路標。

    要么按照時態,我們會說“我現在正在開車”(現在進行時),或者“我昨天開車去了超市”(過去時)。這種時態的變化,讓語言有了時間的維度,能夠描繪出動作發生的先后順序。

    最常用還有主謂的表達,就像一輛車不能同時向前和向后開,句子里的主語和謂語在數量上要一致,類似于“我跑得很快,他們跟在后面”等。

    這種一致性確保句子的邏輯性、清晰度。生成式AI語法經過訓練,規規矩矩,不會出錯,會按照課本中一套標準進行;人不一樣,句子里有個人見解、經驗,總帶點真實感的瑕疵。

    除了檢查語法,我還會注意文章結構,AI寫東西結構公式化特別明顯,感覺像硬套上去的。

    我記得之前看過一篇文章,教人怎么去掉AI味兒,就是讓AI寫的東西看起來更像人寫的;里面提到用一些提示詞,教人怎么給AI的內容加點兒情緒,讓它看起來不那么機械。

    但我覺得,就算你給AI寫的東西加再多情緒,還是能感覺出來它結構太規整了;人寫東西,講究意思表達清楚,不用太多花哨的修飾。AI呢?它就喜歡模仿人的語氣,寫出來的東西,太書面化。

    這就像外國人學說中文,他可能學的是河南話,但說起來總會帶點外國口音。所以,你看多了就能分辨出來,AI表達的情緒和真人不一樣。這是第六點。

    第七點,我會看內容到底邏輯正確,還是事實正確?

    劉潤在2023年的演講中,因為“折扣媽媽”事件翻車了,這件事大家都知道,但如果仔細分析他的演講,會發現他的邏輯相當嚴密。

    什么是邏輯正確呢?就是說,有觀點,有論據,還有例子,組合在一起聽起來很合理;但如果單獨看某個例子,可能會發現它并不能支持整個邏輯。

    再舉一個例子:有人說“早起的鳥兒有蟲吃”,聽起來很有道理,邏輯上也沒錯。但如果深究,會發現有些鳥其實是在晚上覓食。

    所以,例子并不總能證明所有早起的鳥都有蟲吃,有時候,邏輯上看似無懈可擊,但實際上可能并不成立。

    看到這新問題出現了:邏輯和事實有什么區別?

    我認為,邏輯關注論證是否嚴密。就像我們在辯論時,先提出觀點,然后,一二三四五,一條條理由列出來,最后得出結論,這就叫邏輯論證。

    事實不一樣了,它包括事情發生的背景,比如:什么時候、在哪里、誰做的,就像新聞報道中的5W原則(Who、What、When、Where、Why、How)。

    要證明“早起的鳥兒有蟲吃”,我們得說清楚是哪種鳥,什么時候,它有什么習慣。還要明確“有蟲吃”是指吃什么,在哪里,為什么會選擇早上。甚至怎么吃的?是先用眼睛找到蟲子,然后撲過去,還是用鼻子聞出來的?這些都得進一步研究。

    因此,邏輯是講道理,一環扣一環的;事實是研究,研究要講情況,說具體發生了什么。

    其實,一篇文章或者一段話能回答其中的兩三個,或者三四個大問題,基本上就能看出內容是AI生成的,還是人寫的,AI可以特別嚴謹,但人不可能那么完美。

    這七個方法,你可以試試看。

    對了,如果你想知道自己寫的東西有沒有被別人抄襲,可以用AI抄襲發現工具。比如:Turnitin和Quetext,它能將一段內容與其他內容的龐大數據庫進行比較,并讓你知道是否有匹配項。

    寫到這,我在想,什么樣的內容才算是好內容?

    我讀了很多專家的看法,發現好內容不光要真實可靠,還得是深入研究出來的,得有專業的知識、獨到的見解和深刻的觀點。

    這種內容不是那種表面的東西,不是看了就忘的快餐信息,它得有長久的價值,能一直給讀者帶來好處和啟發。

    但我也在問自己,好內容是不是就是能解決社會問題的?這里有個問題,好內容不一定是人們想看的,人們喜歡的和內容真正有價值的,有時候并不匹配。

    內容價值有很多種,比如娛樂的、情感的、文化的和信息的,大多數人喜歡看的是娛樂內容,這些內容給人娛樂和情感上的滿足。

    但也有一種價值,是關于價值觀的,比如勤奮和努力這種正面的價值觀,這種內容也能做,但是難度大,成本高,所以,人們更喜歡那些成本低的娛樂和情感內容。

    情感價值只是暫時的,如果價值觀不對,情感問題還是解決不了;就像有人說的,“短暫的快樂會帶來長久的孤獨”。

    如果人們不再追求價值觀上的價值,社會就會變得沒有活力?,F在很多年輕人沒精神,和新媒體提供的大量情感價值有很大關系。

    因此,我覺得做有價值的內容,就是要,做有正面價值觀的內容,在這個過程中,追求真實是建立內容價值的重要一步。

    希望你能用AI工具,來提高自己的工作效率,但是,不要用AI隨便生成內容去敷衍別人,這樣做看起來是騙了別人,其實最后騙的是自己,因為投入了寶貴的時間。

    對待每一份內容的輸出,都要認真;畢竟內容有復利屬性,而想要得到復利,就得把真經驗、真知識沉淀下來,不是嗎?

    文中研究參考:

    [1].潘珣祎, 鄒家杰, 金培清, 丁鼐. 連續語音的神經編碼——腦電圖、腦磁圖研究進展[J]. 生理學報, 2019, 71(6): 935-945. DOI: 10.13294/j.aps.2019.0060

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