图源：公众号「有三思  U  Sense」

做个测试。读一下这段话：

“熊猫是最可爱的动物，它最爱吃竹子，样子最憨态可掬，是世界上最珍贵的宝藏。”

如果你笑了，或者皱了眉，很明显，你的“鉴AI雷达”已经觉醒。 

近期把网友笑到打鸣的“豆包体”里，“最”是高频词汇。大家纷纷晒出自己使用、调教AI，结果内容啼笑皆非的截图。这场围绕AI味写作的调侃就此出圈。 

● 网友@也许像星星发布的AI味吐槽突破 

微博AI味相关话题浏览阅读量不小，小红书相关笔记动辄近万点赞。豆瓣、抖音、微信公众号，都能搜到不少相关内容。能引发社交媒体的集体吐槽，说明“AI味”已经人人皆可感知，大家都不傻。同时这也意味着，在工作中需要写文章的你，暂时不用担心AI会把你完全替代掉了。

● 微博超话AI味相关的讨论 

与AI味相对的是“人味”。如果说AI的造词遣句，是在语料投喂和人工交互反馈下生成的，那人味给人一种随机波动的感觉。比如，使人动容或会心一笑的句子、意料之外的妥帖比喻、未曾熟识的新奇词组搭配、诙谐讽刺的暗喻留白，甚至不合语法或有失偏颇的表达。 

这种对AI味和人味的敏锐捕捉，直接催生了社交媒体上的一场“李逵捉鬼”运动。

「鉴AI」，网友比检测软件更认真

2026年，打工人和学生面临着这样的窘境：人类急着证明自己不是机器，而机器正在拼命模仿人类的话语习惯。略显荒诞的是，“AI检测工具”作为裁判，本身也是个半盲。

误伤正每天发生。 

现在的情况是：只要过于结构严谨化的写作，都会让人怀疑有AI参与了写作。这种无妄之灾、相互怀疑、甚至需要“自证没有吃凉粉”的场景增添了写作的成本。一些人莫 名陷入了自证的困境。比如自己手敲了一下午的文案，仅仅因为用了两个破折号，就被评论区追着问 ： “这是AI写的吧？” 

● @levelsio发布的“拉黑”破折号的推文 

社交平台的机器误判案例随处可见。网民唐某某发布了一条关于打工与学车的感悟，结果被平台算法误判为未标注的AI生成内容，遭禁言一天的处罚。

文科生的职场里也展开着相同闹剧。有从事编剧行业的网友说：手敲了一下午的剧本 被以为是AI 。亦有学者谈到： 引用的作者原话竟然被判定为AI。 

到底什么是真，什么是假？为了不过多地食用“AI泔水”，不被判定为AI创作，在小红书等社交平台上，网友们已经自发分享“鉴AI”攻略。 

● 网友发布的“野生”鉴定攻略 

● 网友发布的“野生”鉴定攻略 

不过，即使是AI味，也散发着不同的气质风格。

●  目前市场上最具代表性的主流模型“文风”一览

是什么让你的文章有AI味？

AI味可能是一种感觉，当然也可以是一组可以被辨识和描述的语言指纹（linguistic fingerprinting）。

维基百科的编辑团队为了过滤AI生成内容，专门整理了一份AI写作迹象清单，涵盖语气、结构、格式和引用等多个维度。

原文较长，我们简单说一些 常见场景 ： 

过度拔高。 习惯性使用“历史性/关键时刻”、“高光/决定性”等通用表述，夸大平凡事物。案例就是将普通小镇描述为韧性的象征，将次要事件拔高为分水岭时刻。 

否定式煽情句式。 AI写作是这样的：这不仅仅是一双跑鞋，而是对自律生活方式的承诺。但其实原义是：这双跑鞋重210克，鞋底有缓震胶，后跟带反光条。 

虚假范围 (False Ranges)。 惯常句型是“从X到Y”。 而实际上X和Y没有太大关联，或者直接是硬凑合。 比如：从解决问题的工具，到科学发现的艺术表达。 

RLHF是导致AI味浓烈的“元凶”。 这个技术用词指基于人类反馈的强化学习。你可以认为它是一种让AI通过人类打分，来学习正确答案的训练方法。 

大致流程是让人工标注员对AI的不同回答进行打分，AI会学习向高分回答的风格靠拢。那些充满人味的“犹豫、矛盾、没有节奏“的内容，会因风险高、不标准被淘汰。主模型为通过奖励模型，就会一直优化学习，更新自己的回答策略。 如此一来，被认可过的词汇、写作结构会扩散到整个语言模型的运行中。

高频词多，AI味越浓，就更容易被人抓包了。 

《去“AI味”不完全手册》

——本攻略涵盖整个生成流程，根据实际自身需求选择步骤即可。

[动作一：注入肉身]

第一步，是给AI投喂偏