这篇文章是著名论坛“生活黑客”的“揭露人工智能”系列文章的一部分。我们将探索六种不同类型的人工智能生成的媒体，并重点介绍常见的怪癖、副产品和特征，以帮助您区分人工智能和人类创造的内容。
从 2022 年底 ChatGPT 向世界推出生成式人工智能的那一刻起，很明显，此后，你再也不能相信你正在阅读的东西是人类写的。你可以让像 ChatGPT 这样的人工智能程序写一些东西——任何东西——它都会在几秒钟内完成。那么，你如何相信你正在阅读的东西来自一个人的头脑，而不是算法的产物呢？
如果使用得当，人工智能程序可以生成令人信服的文本——即使你仍然可以发现揭示其非人类来源的线索。
人工智能写作的工作原理
生成式人工智能并不是某种无所不知的数字意识，可以像人类一样回答你的问题。它实际上根本不“智能”。当前的人工智能工具由大型语言模型(LLM) 提供支持，这些模型是针对庞大数据集（在本例中是文本数据集）进行训练的深度学习算法。这种训练为它们对用户查询的所有响应提供了信息。当你要求 ChatGPT 为你写一些东西时，人工智能会分解你的问题并确定它“认为”你的查询中最重要的元素是什么。然后，它根据对单词之间关系的理解，“预测”正确的单词序列是什么来回答你的请求。
由于聊天机器人已经接受过寻找单词之间关系的训练，因此它们往往比人类更频繁地使用某些单词和短语。没有特定的单词和短语列表可以作为危险信号，但如果你经常使用 ChatGPT 之类的工具，你可能会开始注意到它们。
例如，ChatGPT 经常使用“深入研究（delve）”一词，尤其是在写作过渡期间。例如“让我们深入研究它的含义（"Let's delve into its meaning."）。该工具还喜欢表达一个想法如何“强调underscores”整体论点（例如“这种经历强调了坚持不懈的重要性……This experience underscores the importance of perseverance...”），以及一件事如何“证明”另一件事。作者用 ChatGPT 为本节生成了三篇文章——两篇用GPT-4o，一篇用GPT-4o mini——每篇文章中都出现了“证明testament”——又可以译为“遗嘱”。
体会写作风格
令人印象深刻的是，AI可以快速地对查询生成响应，特别是当您使用特别强大的LLM时。虽然有些文字看起来很自然，但如果你仔细阅读，你会开始注意到大多数人类作家不会使用的怪癖。
无论你使用的是OpenAI的GPT模型还是谷歌的Gemini模型，人工智能都有一个坏习惯，那就是使用华丽的语言，就好像它主要是在营销文案上训练的一样。人工智能经常会试图向你推销它所谈论的任何东西：它所写的城市通常是“不可或缺的”，“充满活力的”，是它所在国家的“基石”，它使用的类比“漂亮”突出了整体论点，负面后果不仅是坏的，而且是“毁灭性的”。“这些例子都不是孤立的，但是如果你读了足够多的人工智能文本，你会开始觉得你一直在和一个词库说话。
当聊天机器人试图使用随意的语气时，这一点变得更加明显。例如，如果机器人声称自己是一个真实的人，它通常会表现得像泡沫一样，过于热情，以至于听不进你说的任何话。公平地说，在我为这篇文章进行的测试中，ChatGPT的GPT-4 o模型似乎没有像以前那样做到这一点，更喜欢对个人查询做出更简洁的回应，但Meta AI的聊天机器人绝对仍然做到了这一点，每当我分享一个虚假的问题时，它就会扮演最好的朋友和治疗师的角色。
如果你正在阅读一篇表达论点的文章，注意“作者”是如何组织他们的观点的。如果有人要求人工智能工具就某个主题写一篇文章，而不给它太多的指导，那么他通常会收到一篇实际上并没有深入研究论点的文章。人工智能可能会生成简短的段落，提供表面层面的观点，这些观点不会增加太多内容来深化论点或有助于叙述，用前面提到的“高级单词”和华丽的语言来掩盖这些限制。每一段都可能更多地是对论点的总结，而不是试图对论点本身做出贡献。请记住，LLM甚至不知道它在争论什么;它只是把它认为属于一起的单词串在一起。
言之有理，未必有据
LLMs是黑盒子。他们的训练是如此复杂，我们无法窥视内部，看看他们到底是如何建立他们对单词之间关系的理解。我们所知道的是，所有的人工智能都有产生幻觉的能力（和倾向）。换句话说，有时候AI只会编造一些东西。同样，LLMs实际上什么都不知道：它们只是根据训练来预测单词的模式。因此，虽然他们吐出的很多东西可能都植根于真理，但有时它会预测错误，你可能会在另一端得到一些奇怪的结果。如果你正在阅读一篇文章，你看到一个你知道是不正确的说法被陈述为事实，特别是没有来源，要持怀疑态度。
另一方面，考虑一下这篇文章需要多少校对。如果没有拼写错误，也没有语法错误，这也很有AI 嫌疑：这些模型可能会编造一些东西，但它们不会输出拼写错误等错误。当然，也许作者确保点每一个“i”和交叉每一个“t”，但如果你已经担心文本是用人工智能生成的，那么做作的完美主义可能会是重点观察对象。
