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检测 AI 内容：高频词汇识别技巧

AI资讯V管理员 /阅读
02 18
我最近真是被 AI 生成的内容搞得头大！不管是刷文章还是看报告，总碰到那种读起来怪怪的文字 —— 后来才发现，好多都是 AI 写的。现在做运营、搞内容，要是连 AI 内容都辨不出来，很容易踩坑。今天就跟大家聊聊最实用的办法：从高频词汇里揪出 AI 的尾巴。

📌 先搞懂：AI 为啥爱用 “高频词”？
你有没有发现，有些 AI 写的东西读起来像流水线产品？这跟它的生成逻辑有关。AI 训练时吸收了海量文本，输出时会不自觉依赖 “安全表达”—— 也就是那些不容易出错、覆盖范围广的词。这些词用多了，就成了高频词。

比如人类写东西，会根据情绪和语境换说法。开心时可能说 “美得冒泡”，严肃时说 “效果显著”；但 AI 为了稳妥，可能翻来覆去用 “事实上”“值得注意的是” 这类词。不是说人类不用，而是AI 用的频率会异常高，甚至每段都出现 2-3 次。

还有个特点：AI 爱用 “万能衔接词”。像 “此外”“与此同时”“综上所述”，人类写作里是用来串联逻辑的，但 AI 可能在没必要衔接的地方硬塞。比如讲一个观点，刚说完 “首先”，下一段没新角度，还硬加 “其次”，这就很可疑。

另外，AI 对 “模糊表述” 有执念。因为它怕说错，会用 “可能”“或许”“一般来说” 来留余地。人类也会用，但人类会在需要谨慎的地方用，AI 可能在明确结论里也塞 —— 比如明明数据证明 A 比 B 好，它还说 “从某种程度上看，A 或许更有优势”，这就露馅了。

🔍 实战技巧 1：先抓 “非必要高频词”
识别 AI 内容，别一上来就统计所有词，先盯那些 “可不用但 AI 偏要用” 的词。我整理了一份近期高频清单，你可以记一下：

“事实上”—— 人类用它是为了强调 “和表面不同”，比如 “大家觉得他懒，事实上他在偷偷练技能”；但 AI 可能在陈述常识时也用，比如 “地球是圆的，事实上这是基础地理知识”，这就很多余。

“可以说”—— 人类用它是为了总结观点，比如 “他三年拿下 5 个证书，可以说是行业新人里的佼佼者”；AI 可能在普通描述后加，比如 “这款手机有摄像头，可以说能拍照”，纯属废话。

“值得一提的是”—— 人类只会在有特殊价值的信息前用，比如 “这款软件有个隐藏功能，值得一提的是，能自动备份聊天记录”；AI 可能在普通信息前加，比如 “这个杯子是玻璃做的，值得一提的是，能装水”，明显不对劲。

怎么验证？找一篇怀疑是 AI 的文章，把这些词标出来。如果 1000 字里出现 5 次以上 “事实上”，或者每段都有 “可以说”，基本能判定是 AI 生成。人类再啰嗦，也不会这么 “执着”。

🔍 实战技巧 2：看 “高频词搭配逻辑”
光看单个词不够，得看词和词的搭配。AI 的高频词经常 “逻辑断层”，人类的则有明确目的。

比如 “因此” 这个词，人类用它时，前面一定有原因，后面有结果。“他每天练 2 小时，因此进步很快”—— 逻辑顺；但 AI 可能写 “这款衣服是蓝色的，因此适合夏天”，蓝色和夏天有啥必然因果？这就是硬凑 “因此”。

再比如 “一方面... 另一方面”，人类用它是并列两个相关角度。“选电脑一方面看配置，另一方面看价格”—— 合理；AI 可能写 “选电脑一方面看配置，另一方面看冰箱容量”，这俩八竿子打不着，明显是为了用关联词而用。

我之前碰到一篇 “旅游攻略”，里面写 “去北京旅游，一方面可以去故宫，另一方面这款手机续航不错”—— 当时就笑了，这明显是 AI 东拼西凑，把无关内容硬用关联词串起来。碰到这种 “高频词 + 逻辑乱” 的情况，不用犹豫，直接标为 AI 内容。

📊 实战技巧 3：用 “频率对比法” 排除误判
有朋友说：“我同事写报告也爱用‘事实上’，总不能说他是 AI 吧？” 这就要做对比了。

第一步，统计目标文本的高频词密度。比如 “事实上” 在 1000 字里出现 4 次，记下来。

第二步，找同类型的人类优质文本。比如同样是 “产品评测”，找 3-5 篇公认的人类写的文章，统计 “事实上” 的密度。如果人类平均 1000 字里只出现 1 次，而目标文本是 4 次，差距超过 3 倍，AI 概率就很大。

第三步，结合语境看 “必要性”。人类高频用某个词，往往有个人风格。比如有人爱说 “说白了”，但每次用都是为了把复杂内容讲通俗；而 AI 的高频词没有风格，就是单纯重复，甚至在不需要简化的地方也用。

上次有个学员发来一篇文章，“总之” 出现了 6 次。我让他找作者之前的文章，发现以前最多用 2 次，而且每次都是总结大观点；新文章里的 “总之”，有的甚至在段落中间，明显是 AI 没控制好，最后实锤是 AI 生成的。

⚠️ 避开这些 “识别误区”
别踩坑！高频词识别好用，但有几个误区一定要注意。

第一个误区：只看词不看内容。有些 AI 经过优化，会减少高频词，但内容还是 “AI 味”。比如描述产品时，只会说 “该产品具有高效、便捷、智能等特点”，没有具体例子 —— 这时候就算高频词少，也可能是 AI。

第二个误区：把 “专业术语” 当高频词。比如科技文章里 “算法”“模型” 出现次数多，这是主题需要，不是 AI 特征。区分的关键是：专业术语是否有具体解释？人类会说 “我们用了 X 算法，简单说就是通过 A 步骤实现 B 效果”；AI 可能只堆术语，不解释。

第三个误区：忽略 “低频但异常的词”。有些 AI 会用冷门但固定的词，比如 “笔者认为”（现在人类很少这么说）、“综上所述”（结尾用一次够了，AI 可能每段结尾都用）。这些词频率不一定最高，但出现就很可疑。

最后想说，检测 AI 内容不只是为了 “打假”，更是为了保证内容质量。AI 写的东西可能工整，但缺了人类的思考和温度。咱们用高频词汇识别技巧，不是排斥 AI，而是让 AI 内容在合理范围内使用 —— 毕竟，好内容最终还是要靠 “人” 的创造力。

【该文章由diwuai.com第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库
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