上一篇
维基百科的AI文风识别手册
网络空间里，越来越多的文字透露出AI生成的气息。风光总是被描绘得惊艳无比，事件总是被贴上关键的标签，语言被磨平了棱角，成为光滑的模板。维基百科（Wikipedia）在无数次巡查中最先察觉到这一趋势，悄然启动了一场净化行动。
如今，互联网上的文句仿佛都出自同一师门。
风景永远是"令人惊叹"（breathtaking），建筑永远"现代"（modern），随便一个事件都被形容为"标志着一个关键时刻"。
这些话语听起来无可挑剔，却轻飘飘地悬浮于空中。读得多了，令人不禁恍惚。
维基百科的编辑们对这种"广告腔"忍无可忍，于是发起了一场清理行动。
在核对大量新增内容后，他们发现，最擅长讲场面话的，竟然不是人类，而是AI。
就这样，一本奇特又实用的《识别AI文风手册》在无数次删改中诞生了。
互联网上的文字，同一个模子刻出
互联网的语言日益趋同，维基百科最先察觉到"味道不对"。
每天都有海量新内容涌入条目，编辑们在巡查时发现：不少新增段落看似流畅，读起来却像是一堆套话。
编辑们越看越觉得蹊跷。等他们将可疑段落汇总在一起，真相浮出水面：
来源模糊、论据空洞、表达方式异常统一。这一切都指向同一个可能性——越来越多内容出自AI之手。
为了不让维基百科被这些空洞的句子掏空，一群志愿者于2023年发起了"WikiProject AI Cleanup"（人工智能清理项目）。
传送门：https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_AI_Cleanup
他们系统地记录了这些异常写法，试图弄清楚AI究竟在何处露出马脚，哪些句子看似正常却经不起查证。
维基编辑最先察觉"不对劲"
清理行动伊始，编辑们便发现：AI检测器根本不靠谱。
真正管用的，是他们多年巡查练就的"语感"。
AI撰写的段落，表面都挺正常，但细看之下，有三种特别明显的痕迹。
第一，反复强调"重要性"，却没有现实案例佐证。
AI生成的段落往往把主题拔得很高，比如"a pivotal moment"（关键时刻）、"a broader movement"（更广泛的运动）。
然而一旦涉及细节，便没有年份、不提来源，也无可查证的材料。这种写法在百科语境中极为反常。
第二，句尾拖着体面的现在分词。
这种以emphasizing… reflecting… highlighting… 结尾的句式，是目前最明显的"AI痕迹"。
TechCrunch的作者也在报道中指出：
这类现在分词是区分AI文风的关键线索之一。
第三，频繁使用互联网式的"营销形容词"。breathtaking、modern、renowned、scenic 这类词在广告中正常，但在百科里使用极不恰当。
维基编辑遇到这类描述时，会立即核查来源，结果往往找不到对应证据。
后来，这些规律被整理进了《识别AI写作的迹象》（Signs of AI writing）。
https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia%3ASigns_of_AI_writing?utm_source
比起技术指南，它更像一本经验手册，记录着编辑们踩过的坑、见过的怪句式，方便更多人参与清理。
AI为何总写成这样？真相藏在语料里
当编辑们将可疑句式整理出来后，一个问题变得清晰：AI之所以这样写，根本原因在于人类语料。
也就是说，它从何处习得语言，就会说出何种语言。
因为大模型训练时吞噬的是整个互联网的语料——新闻稿、SEO软文、宣传册、社交平台内容混杂在一起。
而这些地方最常见的表达，便是宏大却空泛、形容词夸张却无事实、评价多于证据的写法。
维基百科将这类现象称为：空洞的赞美（Vague praise）和营销语言（Marketing language）。
换言之，AI并非故意使用"公关腔"，而是这类语料最容易在互联网上抓取。
这也解释了为何"重要性夸大"、"-ing尾巴"、"广告式形容词"频繁出现——这些是模型在大语料中见得最多、最容易复制、也最缺乏上下文约束的句式。
维基百科的解决方式非常务实。他们知道无法杜绝AI生成内容，于是将重点放在"证据链"上。
他们要求注明来源、核查链接、追溯出处。
这一点在《WikiProject AI Cleanup》的流程说明中写得十分清楚：
凡是出现评价性语言、缺乏具体事实，或看上去"像模型写的"，编辑可先贴上"需要引用"的模板。
如果作者无法补充来源，这段内容将被移至讨论页，必要时进入快速删除程序。
这一整套流程相当于"免疫系统"：去掉评价性形容词，让句子必须基于事实。
凡是经不起查证的部分，都会被自动拦截。这对于一个完全依赖可验证性运作的百科来说，有百利而无一害。
真实的句子有骨架，AI的句子一戳就破
维基编辑在清理中发现，最能一眼看出"AI味"的地方，是句子究竟有没有"事实"。
AI喜欢用形容词和评价支撑文章结构，而百科写作依靠的是年份、数量、地点、报道来源等可查证的事实。
为了让更多编辑看懂这种差别，《识别AI写作的迹象》中特地列出了多类典型句式。
看下面这组改写，便能感受到两种语言的"骨架"完全不同：
AI腔写法：
The conference was a pivotal moment, highlighting the continued relevance of the field.
这类句子在指南里被称作"重要性夸大 + 现在分词尾巴"（Importance inflation + present participle tail）。
"关键""持续重要"这些判断没有来源，尾巴的 highlighting… 属于典型的AI空转分词。
维基会写成：
The 2023 conference in X City drew about 1,200 attendees. Coverage in Y Newspaper and the Z Journal discussed A and B policy proposals.
年份、人数、媒体报道，全是可查证的事实。无需评价，材料本身自会说明事情的重要性。
再看另一个例子，也是编辑们最常遇到的那类广告腔：
The park offers breathtaking views and modern facilities, emphasizing its status as a renowned attraction.
指南将这种称为"空洞赞美/营销腔调"（Vague praise / marketing tone）：breathtaking、modern、renowned 这类词在广告中恰到好处，但在百科里毫无信息含量。
维基会写成：
The park has two viewing platforms and a 5-km walkway. It recorded about 450,000 visits in 2019 and completed accessible restroom and visitor-center upgrades in 2021.
不夸人、不定性，也不判断价值。只列设施、列年份、列客流量——所有内容均有来源可查。
在维基的世界里，没有来源的评价就是不存在的评价。
当越来越多内容由模型生成，我们读到的语言难免被模板化的腔调包围。
维基百科的做法提醒我们，判断一段文字是否可靠，并不依靠某种神奇的检测器，而是看这句话能否查证、这个判断能否追溯、这条信息是否站得住脚。
AI或许能写出更流畅的句子，但百科在意的不是好看，而是可信。
当空心句被删掉、广告腔被滤掉、无出处的判断被请出页面，百科页面留下的，便只剩下事实本身。
互联网的未来，大概也会沿着这条路走下去——越是模型生成的时代，越需要人类为语言把关。
参考资料
https://techcrunch.com/2025/11/20/the-best-guide-to-spotting-ai-writing-comes-from-wikipedia/
https://www.theverge.com/report/756810/wikipedia-ai-slop-policies-community-speedy-deletion?utm_source
本文由主机测评网于2026-02-19发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://vpshk.cn/20260226058.html
