第一招，也是最直观的，就是盯着那文本重复率。你说重复率？这不就是查抄袭嘛。嘿，没那么简单。AI这帮“孩子”，学得可快了，直接复制粘贴那种蠢事它们现在基本不干了。它们擅长的是啥？洗稿！把别人的东西打散了揉碎了，换换词，改改句式，再给你拼回去。工具跑出来的重复率可能不高，比如只有百分之十几、二十几。但你得睁大眼珠子看，它重复的地方都在哪儿？是不是集中在某些关键信息点或者论证逻辑上？更要命的是，AI洗稿啊，它洗得再干净，底下的骨架子可能还是那个骨架子。比如，同一个话题，人类写，一百个人有一百种思路，一百种表达。AI呢？它学的素材是海量的，但它输出的逻辑往往是那种最优路径，最“标准”的。所以你会发现，不同AI写的、关于同一个主题的文章，即使文字不一样，那个叙事结构、段落之间的跳跃或者说过渡方式，常常透着一股子同源性。那种感觉怎么说呢，就像你看批量生产的工业品，个体差异微乎其微。
我有个朋友，之前接了个活儿，写某个行业的分析报告。他吭哧吭哧查资料、访谈、自己梳理逻辑，写了三天三夜。结果呢，一搜网，嚯！同样主题的分析文章，一大堆，出来的时间都差不多。内容呢？乍一看文字不完全一样，可仔细品，数据引用的地方高度一致，连分析结论和给出的建议都惊人的相似！这就是典型的AI批量生产后经过轻微改动放出来的。这时候，光看整体重复率意义不大，得深入到段落，甚至是关键句层面去比对。用工具筛查出那些低重复率下的“高相似度片段”，再结合自己的行业知识去判断，这些相似是不是出于巧合，还是根本就是同一个模子刻出来的。
第二招，去看文章的句式和词汇。这个啊，是AI最难模仿出人味儿的地方。人类写东西，它是有节奏的。有时候长句，弯弯绕绕，把一件事儿说得周全；有时候短句，干净利落，像钉子一样砸进去。我们遣词造句，会有口头禅，会有习惯性的表达方式，会有情绪涌上来时词不达意的停顿或者突然爆发。AI呢？它写出来的东西，往往太流畅，太规整了。每个句子都好像经过精确测量一样，长度变化不大，结构也趋于一致，主谓宾定状补，一个萝卜一个坑。词汇呢？它喜欢用那些最常见、最安全的词，生怕出错。缺乏那种出其不意、带着露珠或者带着泥土气的表达。
比如写“高兴”，人类可能会说“心都快飞出来了”、“乐得找不着北”、“嘴都咧到耳朵根了”。AI呢？它可能就只会反复使用“感到高兴”、“非常开心”、“心情愉悦”。不是说这些词不对，而是它缺乏那种鲜活度和个体差异。你读起来，就像是在听一个没有感情的机器人念设定好的台词。这种“平滑感”，这种缺乏波澜的语言流，对我来说，就是AI写作的重要标志之一。特别是那些描述感受、表达观点、或者需要调动读者情绪的地方，AI的苍白会暴露无遗。
第三招，琢磨琢磨它的逻辑衔接。虽然现在的AI逻辑能力提升了不少，但有时还是会在更深层次或者更跳跃的思维环节上露出马脚。人类的思维不是一条直线，它是有岔路、有回环、有灵光一闪的。我们写东西，段落和段落之间，句子和句子之间，衔接有时候是水到渠成的，有时候可能带着一点点跳跃，需要读者自己去体会那层没说透的关系。AI呢？它力求逻辑严密，所以它的过渡词可能用得非常标准，“首先”、“其次”、“再次”、“因此”、“然而”、“此外”……这些词就像一个个工整的乐高积木，把文章一段一段地搭起来。看起来是挺清楚的，但总觉得少了点儿弹性，少了点儿呼吸感。
有时候，AI还会犯一种错误，就是为了逻辑而逻辑。它可能会生硬地插入一些论据或者背景信息，虽然内容本身没错，但跟你当前讨论的主题缺乏有机联系，显得很突兀。就像一个人说话，突然冒出一句不搭边儿的话。这种机械式的逻辑推进，也是个挺明显的信号。
第四招，来看情感表达。这真是AI写作的阿喀琉斯之踵。AI可以识别和模拟情感词汇，它知道在什么情境下该用“悲伤”、“愤怒”、“喜悦”。它甚至能学会在字里行间洒满形容词，试图营造气氛。但是，它没有真实的情感体验。它写出来的“悲伤”，是词语的组合，是程序的输出，是冰冷的符号。你读了，知道它在说“悲伤”，但你感觉不到悲伤，更不会被打动，不会跟你产生共鸣。
就像很多AI写的影评或者书评，它能把剧情梗概、人物关系、主题思想分析得头头是道，甚至能引用一些评论家的术语。但它就是写不出那种“看到某个情节，心里突然被揪了一下”或者“读到这句话，眼眶不知不觉就湿了”的个人化、具象化、有温度的感受。它的情感表达往往是宏大而空泛的，像是在隔靴搔痒。或者，它会过度渲染，堆砌大量的形容词和感叹号，试图让你觉得它“很有感情”，结果却适得其反，显得虚假和浮夸。用情感分析工具跑一下，有时能看出一些端倪。比如一篇看起来声情并茂的文章，情感得分却显示“中性”为主，或者情绪波动非常剧烈且不合情理，都可能是AI的杰作。
第五招，也是最关键的，是把文本重复率检测和情感分析这些工具性的实战，跟你前头那几招人工判断结合起来用。别迷信工具给出的数字。工具只是帮你定位，缩小范围。比如，重复率工具告诉你，这篇文章有几个小块儿跟网上别的文章相似度很高。别光看数字，点进去看对比原文！看看它改了哪儿，没改哪儿。这种修改的模式，是不是透着一股子机械和程式化？
情感分析工具呢？它能给你一个情绪分布图，文章哪里是正面的，哪里是负面的，哪里是中性的。但你要结合文章内容看，这个分布合理吗？比如，在写一个悲惨事件的时候，情感曲线突然飙升到“极度正面”？或者通篇都在讲一个充满希望的主题，结果情感分析出来全是“负面”或“中性”？这种情绪与内容之间的错位，往往是AI未能真正理解文本含义的表现。更高级的AI可能会避免这种低级错误，但它们的情感表达依然容易流于表面，缺乏层次感和深度。用情感分析，看的不是它有没有情感词，而是它情感表达的自然度、连贯性以及与真实人类情绪逻辑的匹配度。
说白了，识别AI写作内容，终究还得靠人自己的阅读经验和对语言的敏感度。工具是拐杖，帮你走得更快更远，但最终的判断，还得你自己的脑子来做。那些真正的好文章，字里行间是能感受到作者的呼吸、心跳，甚至是ta码字时窗外的雨声或手边的咖啡香的。它们不一定完美无瑕，可能有点磕绊，有点口语化，有点不按常理出牌。但就是这种不完美，才让它们充满了生命力，充满了人味儿。而AI写的呢？它就像一个完美的复制品，光滑、标准、没有任何瑕疵，但也没有任何惊喜，没有任何温度。在这个内容泛滥的时代，学会识别它们，不光是为了不被糊弄，更是为了在冰冷的数字洪流中，努力去寻找和珍视那些真正带着体温的文字。这不光是个技术活儿，更像是一种带着点儿悲壮意味的寻宝。
