为什么你的文章读起来像AI？a16z编辑教你如何找回“人味”

核心建议：与其纠结文字是否由AI生成，不如问“这篇文字是否完成了它的工作”。LLM可以帮助做转述测试、识别行话、反向大纲等，但最终要保留个人表达。如果文章按预期生效，过程中哪部分“露馅”并不重要。

AI写作的特征并非全新问题，而是人类写作中已有毛病的批量放大。文章从四个维度拆解这些特征并给出编辑建议：

编译：深潮 TechFlow

：大家一谈 AI 写作，就容易陷入两个假设：机器文字能被一组「破绽」识别，且凡有这些破绽就必定拙劣。作者认为这两条都不成立。她把 AI 生成内容的「特征」拆成修辞、嗓音、结构、标点四个维度，并指出这些毛病其实一直都存在——只是 AI 把它们批量放大了。本文的重点不是「如何揪出 AI」，而是帮创始人、写作者判断：哪些习惯会妨碍有效表达，又该在什么时候克制、什么时候保留。

修辞特征：洞察形状的写作

编辑中最让人又气又爽（然后释然）的体验之一，是发现一个读起来不错、却总觉得哪里不对劲的句子。你重新调整它，挪动几个词，然后慢慢意识到：它从一开始就没有任何含义。于是你删掉那个滑溜溜的冒牌货，继续生活。

一个现成的例子，来自 Fable 最近一次关于标点风格的自我剖析：「人类的标点是有身体的，它会坐立不安；我的标点则一律刻意，而刻意的整齐本身就是节奏。」

我会把这种腔调形容为「在一个原本不错的派对上大谈爵士即兴的人」，但我并不打算在这里逐句拆解——你懂我的意思。人们谈起这类文字时会说「这绝不可能出自人类之手」。我理解他们的意思，但作为一名编辑、代笔作者，以及一辈子的奇幻小说读者，我可以向你保证：人类在没有 AI 的情况下，也经常写出这类句子。

然而，识别这类语言，并不总像「坐立不安的标点」那般直白。与 AI 的其他特征（比如连续三句都是清单，或那熟悉的破折号电码）不同，这些句子看起来根本不像问题。它们看起来就只是句子。有些甚至比周围的句子听起来更顺：「真正重要的事正在发生。」「这事关重大。」「其影响是深远的。」

AI 写作会批量生产这类短语，因为它们是「看似合理（尽管语义空洞）」的衔接材料。在它和 AI 写作挂钩之前，我们把这类平淡无味的语言叫做「公司腔」（corporate），因为它就是那种典型的、不动声色的商业博客腔。你能想出比「我们很高兴地宣布……」更乏味的方式来表达「我很兴奋」吗？「我们正处于拐点」「这是我们旅程的下一章」又是另外两例。这些短语听着分量十足，却往往缺乏经得起转述的具体所指。

我听其他编辑把这类文字误判为「懒惰」或「不用心」。这不够厚道。这或许是品味问题，但更多时候，要挥开那些浮在脑海前端的、千篇一律且随手可得的短语和惯用语、找出更好的表达，本就不容易。这是「初稿语言」。老实说，作为起点完全没问题。我们只是不想止步于此。

我推荐的、用来避开无意义语言的方法，与你是否用过 AI 无关。如果你发现一个让人感觉不对劲的句子——如果它用了下面这些短语或句式，如果你无法立刻理解它的意思，或者它只是「气质不对」——那就开始重新编排，试着重新表述它。

如果换种说法更清楚，就保留更好的版本。如果它归根结底只是「东西存在」或「事情在变」，那就删掉它，看看文章少了它能否成立。如果可以，是时候去享受从页面上删字的那种「禁忌的快感」了。

一些破绽，以及何时该编辑它们

天然风味的深刻（La Croix 式的洞察） 。「真正重要的事正在发生。」「风险再高不过了。」听着重要，实为填充物。

。「真正重要的事正在发生。」「风险再高不过了。」听着重要，实为填充物。 空洞的对比 。「这不只是关于 X——而是关于 Y」，其中 Y 比 X 更模糊。当对比非常清晰时，这种句式偶尔有用。但在保留原样之前，不妨试试删掉前面那句「不只是关于」。你或许能更快抵达重点。

。「这不只是关于 X——而是关于 Y」，其中 Y 比 X 更模糊。当对比非常清晰时，这种句式偶尔有用。但在保留原样之前，不妨试试删掉前面那句「不只是关于」。你或许能更快抵达重点。 回避性措辞（Hedges） 。「在很多方面。」「在某种程度上。」「可以说。」每一条的存在，都是为了让这句话「永远不会错」。注意，在某些行业（如金融或医疗），有些回避措辞是必要的，用来软化主张、合规所需。我想 AI 会把这些叫做「承重」的回避。

。「在很多方面。」「在某种程度上。」「可以说。」每一条的存在，都是为了让这句话「永远不会错」。注意，在某些行业（如金融或医疗），有些回避措辞是必要的，用来软化主张、合规所需。我想 AI 会把这些叫做「承重」的回避。 过度对仗 。项目符号与句式彼此镜像得过于整齐。每条清单项都是同样的语法形状、同样的长度。这些是 AI 破绽，但它们也会让写作变得极度无聊。

。项目符号与句式彼此镜像得过于整齐。每条清单项都是同样的语法形状、同样的长度。这些是 AI 破绽，但它们也会让写作变得极度无聊。 总结式短语。「说到底。」「尘埃落定之后。」删掉这些短语，往往对你的段落毫无影响。

编辑：几乎总是。无意义、不知所云的空话，是我们按优先级排定的「写作陷阱」清单之首。无论听着多好听，它都不会推动你的想法前进。它是祸害。照此清除。

拥抱：几乎从不。

建议：我常让自己围绕两类提示打转：（1）让文字更具体的提示；（2）让文字更直白的提示。

我的目标始终是去掉多余的技术行话，朝着「信息密度高、更易读」的方向努力。如果 LLM 能帮我做到，那就好。

更多清除填充语言的方法：

制定一份粗略的风格指南，用正反例子定义对你而言「好」的写作长什么样。这比罗列一堆 AI 破绽更站得住脚。

用 AI 运行我上面提到的「转述测试」——直接让它帮你写出所写内容的「无聊版」。

让 LLM「以六年级水平来写」，是个还算好用的笨办法，可以拿来对付你的散文。

嗓音特征：Alexa 嗓音

英语中大概有 100 万个单词。默认的 AI 写作听起来像是在用其中大约 400 个词。但与其费力去 pinpoint 哪个「今日热词」是 AI 标志，这里的检验标准应当是「可替代性」（fungibility）：这句话能不能被逐字从你的文章里抽走，投进别人写的一篇完全不同主题的文章里，而没人察觉？

有段时间，你还能凭经验追踪这类「低摩擦词汇」。研究者们 famously 注意到，「delve」一词在 2022 年 ChatGPT 推出后于学术论文摘要中激增，随后涌现一波禁用词清单：tapestry、testament、underscore；近一点的还有 load-bearing、scaffolding、broader 等。

与此同时，讲究用词不只是「文学」作者的执念。对任何创办或经营公司的人都重要，因为人们越来越依靠人格魅力来做营销。

最好的创始人写作是个人的、有表现力的。无论别人是否认为它「好」，它都让读者感受到那个相信它的人。这就是为什么我们能如此轻易地想象 Brian Armstrong 的文风（精悍、真诚、不反讽）、Vitalik Buterin 的文风（技术、发散、密集），或 Chris Dixon 的文风（克制、哲理）。

所以，在用 LLM 时，请务必别把你的个性拱手让给它。你自己的用词选择及其瑕疵，会增添机器永远无法复制的「包浆」。

尽管关于「如何找到合适的词」的著述不少……真正可操作的建议却很少。魔法、炼金术之类。它往往是一种「氛围策展」，或「情感」上的精确，而非「技术」上的精确。E.B. White 这位教科书级的规则制定者也坦言，没人能说清为什么有些词「点燃」读者，有些则不能。

先从列出「你喜欢的文字好在哪里」开始。学一个新词，或在一个新语境里用一个旧词。让你的用词匹配你想唤起的氛围——例如，用短小、简单的词去解释晦涩之物；或者在你想让读者「嗅到麻烦」时，选「scheme」而非「plan」。

一些破绽，以及何时该编辑它们

泛泛的温情 。「好问题！」（Great question!）一种客服留言式的友好。

。「好问题！」（Great question!）一种客服留言式的友好。 可循环套用的句式 。那些低风险、可被移植到任何其他文章而几乎无碍的短语。「一个有用的思考方式是」「核心观点是」「这可以理解为」。

。那些低风险、可被移植到任何其他文章而几乎无碍的短语。「一个有用的思考方式是」「核心观点是」「这可以理解为」。 低摩擦词汇 。每个词都「恰好」恰如其分，带着一种诡异的妥帖。

。每个词都「恰好」恰如其分，带着一种诡异的妥帖。 抽象名词 。文字倚重「效率」「复杂性」「社会」「沟通」「创新」这类词。这是「说了等于没说」的古老战术，远早于 ChatGPT。