“AI 味” 到底啥味儿？为啥一眼就能看出来

2025 年 7 月，一位互联网博主的吐槽引发全网共鸣：只因行文多用了几个破折号，他的文字便被贴上 “AI 生成” 的标签，这个陪伴多年的标点符号，仿佛成了技术时代的 “写作原罪”。在如今的网络空间，“鉴别 AI 味儿” 已悄然成为阅读的前置动作 —— 看到 “首先… 其次… 最后” 的分段结构、“赋能”“深度剖析” 等悬浮词汇，或是密集的对偶与引用，人们总会下意识地皱起眉头：“这不会是 AI 写的吧？”
当破折号、修辞格这些曾经服务于创作的表达工具沦为 “AI 标记”，三个核心问题愈发清晰：被口诛笔伐的 “AI 味儿” 究竟是什么？它真的是 AI 创作的本质特征吗？面对 AI 席卷表达场域的浪潮，人类该如何守护自己的表达主权？

一、“AI 味儿” 的迷思：被建构的技术标签

在小红书等社交平台的讨论中，“AI 味儿” 早已形成一套模糊却统一的识别体系。我们以 “AI 感文章”“一眼 AI” 为关键词检索 142 条高赞笔记，经清洗编码后提炼的 215 条特征文本显示，三段式结构、机翻腔风格、过度修辞被公认为最典型的三大 “AI 标识”。 这些所谓的 “AI 特征” 渗透在文本的每一个细节里。词汇层面，“解构”“量子纠缠”“光谱” 等技术术语被滥用，仿佛不堆砌专业词汇便不足以彰显深度；比喻则走向晦涩怪诞 —— 钢笔写字声比作婴儿初啼，信任比作鞋底粘连的口香糖，看似新奇却脱离生活逻辑。结构层面，“总 - 分 - 总” 的八股框架无处不在，“首先”“其次”“最后” 的连接词成了高频符号，使得所有文本都呈现出流水线般的规整感。
更核心的 “AI 感” 来自内容的空洞与重复。这类文本往往缺乏具体细节，如同 “面无表情的叙述者” 在念稿；分析问题时则惯用不同句式复述同一观点，看似论证充分，实则原地打转。有读者精准概括：“AI 味儿的文字像被过滤掉情感的白开水，看似安全无害，却毫无滋味。”
但吊诡的是，这些被大众诟病的 “AI 标记”，很多时候只是技术时代的认知偏见。当人们把破折号当作 “AI 罪证” 时，恰恰忽略了它本是人类作家用以补充说明、强化情感的重要工具；当对偶与引用被视为 “非人特征” 时，又忘记了这曾是中文写作的经典传统。

二、真实与幻象：AI 写作的科学画像

大众对 “AI 味儿” 的认知，究竟多大程度贴合 AI 创作的真实面貌？海外学界早已展开系统研究，而中文语境下的实验更揭开了诸多认知误区。

（一）数据里的差异：词汇与修辞的真相

PNAS 期刊的最新研究证实，AI 与人类写作的差异确实存在，但并非完全符合大众想象。AI 文本的核心特征是 “高阶词汇密集化”，部分晦涩词语的使用频次是人类的上百倍。以 GPT-4o 为例，其对 “Camaraderied（友情）”“Tapestry（织锦）” 等词汇的使用率高出人类 110 倍以上；Llama 3 70B 模型中，指令微调型 AI 更偏爱 “Unease（不安）”“Palpable（明显的）” 等高阶表达，而基础型 AI 则常用 “Bananas（香蕉）” 等生活词汇。 我们以 2009 年浦东新区高考作文模拟题 “藏锋与露锋” 为载体，对比 7 个主流 AI 模型与学生范文后发现，中文 AI 文本的特征同样清晰。在标点符号上，被大众视为 “AI 专属” 的破折号，在 AI 文本中占比仅 0.58%，反而低于学生范文的 0.85%；真正存在差异的是冒号与分号，AI 使用率分别高出 1.37% 和 2.92%，这与其爱引用名言、善用对偶的表达习惯直接相关。 修辞使用的差异更为显著。AI 文本中对偶句平均出现 4 次，是学生范文（0.67 次）的近 6 倍；比喻句（4.96 次）、引用句（4.89 次）也远超人类写作。“梁启超公车上书如惊雷破霭，鲁迅弃医从文以笔为矛” 这类工整表达，几乎成为 AI 高考作文的标配。值得注意的是，不同模型各有偏好：文心一言善用拟人，腾讯元宝偏爱对偶，Deepseek 则擅长夸张。

（二）共性与个性：模板化下的隐秘差异

AI 写作最突出的共性是 “开篇趋同” 与 “词汇空泛”。在 “藏锋与露锋” 主题写作中，7 个 AI 模型全部以 “藏锋以包其气，露锋以纵其神” 开篇；词频统计显示，“智慧”“时代”“人生” 等宏大词汇反复出现，可适配任何命题作文。这种模板化源于 AI 的训练逻辑 —— 它倾向于选择训练语料中出现概率最高的表达，自然形成 “平均化” 风格。 但 AI 并非全然的 “复制机器”。文学研究者的实验发现，DeepSeek 生成的《白鹿原》评论虽有 “期刊八股体” 的通病，却能汇总更多文本信息，呈现更宏观的研究视野；而在高考作文实验中，AI 模型在修辞偏好上的差异，也折射出不同训练数据带来的表达个性。

（三）认知偏差的根源：从技术到文化

大众对 “AI 味儿” 的误判，本质是技术特征与文化认知的错位。破折号的 “背锅”，源于部分 AI 模型在早期训练中对补充说明句式的过度使用；而 “模板化” 印象的形成，则与 AI 提升写作下限的功能直接相关 —— 它能快速生成合格文本，却难出精品，这种 “平均化” 效应让大众形成了固化认知。更深层的原因在于，期刊偏好的 “稳妥文风” 为 AI 提供了海量语料，AI 生成的文本又反过来规约人类表达，形成 “平庸循环”。

三、人机共生：在拉扯中守护表达的 “人味儿”

当 AI 写作成为常态，人们的态度早已超越 “接受与否” 的二元对立，转向 “如何共处” 的现实思考。OpenAI 的研究显示，人类与 AI 的对话中 24% 聚焦写作，其中三分之二是 “修改文本” 而非 “原创生成”，这恰恰揭示了人机协作的真实图景。

（一）技术的馈赠：效率与灵感的双重赋能

对多数人而言，AI 是提升表达质量的 “脚手架”。51 岁的赵女士用 AI 打磨朋友圈文案，经五、六轮沟通修改后，荷花主题的分享收获满屏点赞，“朋友都以为我写作水平突飞猛进”；职场人借助 AI 生成邮件初稿，再调整语气适配不同沟通对象；学生用 AI 梳理写作框架，节省下的时间可专注于内容深化。超 85% 的受访者认为，AI 让自己的写作 “变得更好”，这种 “变好” 不仅是效率提升，更是灵感激发 ——AI 提供的多元角度，往往能打破人类的思维定式。

（二）隐忧与警惕：思维的 “算法禁锢” 风险

AI 的便利背后，是表达能力退化的隐忧。心理学研究生左右的感受颇具代表性：“AI 能提供平庸的科研想法，却会让人丧失深度思考的动力。” 学术编辑们则发现，依赖 AI 的学生能快速写出 “80 分作文”，却难有突破 90 分的佳作 ——AI 拉高了表达下限，却可能压低了上限。更值得警惕的是 “自我算法化” 倾向：当人们习惯了 AI 的模板化表达，便可能丧失个性化思考的能力，陷入 “被技术规训” 的困境。

（三）破局之道：在修改中坚守创作主权

应对 AI 的最佳方式，或许是把它当作 “可对话的合作者” 而非 “替代者”。54% 的受访者会与 AI 进行 3 轮以上沟通后再采纳内容，修改方向集中在 “还原真实信息”“贴合个人风格”“降低 AI 味”—— 这个反复推敲的过程，正是人类表达主权的体现。文学研究者在对比人机同题评论时发现，人类写作的独特价值在于 “不可量化的个体经验”：对时代语境的把握、地域经验的渗透、阅读时的情感共鸣，这些都是 AI 难以复制的 “人味儿”。 就像赵女士手机里并存的两份文案：AI 初稿工整却空洞，最终版本则带着生活的温度与个人的印记。那些修改痕迹里，藏着的是人类在技术浪潮中的清醒与坚守 —— 我们既不拒绝 AI 的助力，也从未放弃对表达个性的追求。

结语：握住自己的笔，写就独特的声

破折号的 “平反”，或许只是人机写作博弈的一个缩影。当技术的发展不断模糊机器与人类的表达边界，真正的核心命题从来不是 “如何区分 AI 与人类”，而是 “如何在技术中保持人的独特性”。AI 可以提供模板与词汇，却无法拥有人类的生命体验与情感深度；它能优化表达的形式，却不能替代思考的重量。
在这个人机共生的时代，最好的表达状态，或许是像对待一位挑剔的编辑那样与 AI 对话：既善用其长，又坚守己心。那些与 AI 反复拉扯的修改痕迹，那些为了一个词、一句话反复斟酌的瞬间，正是人类表达最珍贵的 “指纹”。毕竟，决定文字温度的从来不是技术，而是握着笔的人。