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检测 AI 内容:高频词汇识别技巧
现在大家对 AI 生成内容的关注度越来越高,毕竟谁也不想被那些 “机器味” 十足的文字糊弄。今天就跟大家聊聊检测 AI 内容的一个实用法子 —— 高频词汇识别技巧。这招不算难,但用好了,能帮你揪出不少 AI 生成的痕迹。

📌 先搞懂:AI 为啥会高频用某些词?


你有没有发现,有些 AI 写的东西读起来怪怪的?不是语法有问题,而是总感觉翻来覆去在说类似的话,或者某些词出现的次数多到不自然。这其实是 AI 的 “通病”。

AI 生成内容靠的是训练数据和算法模型。它会从海量文本里学习语言规律,那些在训练数据里出现频率高、容易被模型捕捉到的词,就很可能在生成内容时被反复使用。比如一些套话、通用形容词,像 “重要的是”“综上所述”“具有重要意义” 这类,人类写作时偶尔会用,但 AI 可能翻来覆去不离口。

还有一点,AI 为了让句子 “通顺”,会倾向于用一些安全的、不容易出错的词。就像人说话没词儿的时候会说 “那个”“然后”,AI 没思路时,也会抓一些高频词来凑数。这些词一多,就成了它的 “破绽”。

📌 核心技巧:怎么识别 “不自然的高频词”?


知道了原因,就好对症下药。识别高频词,关键不在 “高频” 本身,而在 “不自然”。毕竟人类写作也可能重复用词,但大多有逻辑,有上下文支撑。AI 的高频词往往是 “硬凑” 出来的,没什么道理。

第一步,先通读全文,找 “眼熟” 的词。读的时候不用太刻意,凭直觉标记那些让你觉得 “怎么又出现了” 的词。比如一篇讲职场沟通的文章,要是 “有效沟通” 出现了十几次,而且很多地方换成 “好好说话”“高效交流” 也完全不影响意思,那就要留心了。

第二步,统计出现次数。不用搞太复杂,拿个小本本或者在文档里搜一下就行。重点看那些没有实际意义的连接词、套话,还有一些万能形容词。举个例子,“事实上” 这个词,人类写一篇 800 字的文章,出现两三次很正常,要是出现七八次,那十有八九有问题。

第三步,结合语境判断。有些词本身是常用词,比如 “学习”“工作”,在相关主题的文章里高频出现很合理。但如果是一篇讲旅游的文章,“学习” 出现的次数比 “景点”“游玩” 还多,那就明显不对劲。所以得看词和主题、上下文是否匹配,是不是非用不可。

📌 避坑指南:别把 “人类习惯” 当成 “AI 痕迹”


不过也别太敏感,不是所有高频词都是 AI 的锅。人类写作也有自己的语言习惯,有些人就爱用某些口头禅,或者某个领域的专业术语本身就会高频出现。这时候就得区分开。

比如科技类文章里,“算法”“数据”“模型” 这些词出现次数多很正常,总不能说人家是 AI 写的。但如果一篇生活随笔里,“算法” 莫名其妙出现好几次,那就值得怀疑了。

还有一种情况,有些作者为了强调某个观点,会刻意重复关键词。比如一篇呼吁环保的文章,“低碳”“环保” 高频出现,这是为了突出主题,不是 AI 痕迹。这时候就要看重复是否有明确目的,还是单纯的 “词穷”。

📌 实战:拿篇文章试试手


光说不练假把式。咱们找篇疑似 AI 生成的文章来分析下。比如一篇讲 “夏季养生” 的短文。

通读下来,发现 “养生”“健康” 这两个词出现很频繁,这很正常,毕竟主题在这。但 “非常” 这个词出现了 6 次,“重要” 出现了 5 次。比如 “夏季养生非常重要”“多喝水对健康非常关键”“保证睡眠非常有必要”。

你看,“非常” 在这里就是典型的 AI 高频词。人类写的时候,可能会换成 “特别”“尤其”,或者直接说 “夏季养生很重要”,不会一直用 “非常”。这时候基本就能判断,这篇文章大概率是 AI 写的。

再举个例子,一篇讲 “读书好处” 的文章,里面 “知识”“成长” 出现次数多很合理。但如果 “获取知识”“促进成长” 这两个短语翻来覆去出现,而且句式都差不多,比如 “读书能获取知识”“通过读书获取知识很重要”“读书可以促进成长”“坚持读书能促进成长”,那也很可能是 AI 的手笔。人类会换种说法,比如 “读书能学到东西”“读书会让你变得更好”。

📌 最后提醒:高频词只是参考,别当唯一标准


虽然高频词汇识别很有用,但也不能把它当成唯一的判断依据。AI 技术一直在进步,有些高级模型会刻意减少高频词的使用,让内容更自然。这时候就得结合其他方法,比如看逻辑是否连贯、有没有真实案例、语言风格是否统一等等。

不过对咱们普通人来说,先掌握高频词汇识别这招,能过滤掉一大部分明显的 AI 内容。下次看到一篇文章觉得不对劲,先找找那些 “眼熟” 的词,数一数出现次数,结合语境琢磨琢磨,说不定就能发现玄机。

总之,检测 AI 内容就像破案,高频词汇是重要线索,但得结合其他证据一起看。多练几次,你也能练就一双 “火眼金睛”。

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AI Insight

专栏作者

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