8 種檢測 AI 生成文本的方法

你是否曾經用 AI 編寫學習資料、網站內容,甚至是工作報告,卻擔心成品看起來太像 AI 或可能會被檢測工具標記出來?或者你正好在相反的位置,需要檢查某人的寫作或文件是否有 AI 痕跡,但又不知道從何開始?

這些都很容易解決,所以在這篇文章中,我們會帶你了解幾種檢測 AI 生成文字的方法。你將會知道審查文章時該注意哪些地方,以及有哪些工具可以幫助你快速辨識 AI 生成的文字。

作為一個編輯和部落格作者團隊,我們深知辨識 AI 生成文本的重要性,因此這些方法都已在實際情境中測試過,您可以相信我們分享的方法確實有效。

AI 文字生成器的運作原理以及為什麼我們仍然能夠辨識 AI 撰寫的內容?

現在大家都聽過 ChatGPT 或 Google Gemini 了——很有可能你也試過用它們來撰寫電子郵件、列大綱報告,或只是單純玩玩看。這些工具的核心是透過大量的文本進行訓練,並依賴於預測下一個最有可能出現的詞語。這就是它們能夠產出讀起來順暢又看起來有條理的語言的做法。事實上,有時候產出的內容甚至比大多數人在第一次嘗試時想出來的還要乾淨整齊。它快速、精緻,乍看之下,還真能看起來像是手寫出來的東西。

但是如果 AI 是從人類語言中學習的,為什麼我們還能辨認出 AI 生成的文字?原因在於預測會留下某些模式。機器寫的文字通常比較保守,會使用常見的用語、保持語氣平衡,並且句型重複。相較之下,人類則會犯小錯、展現個性、中途轉換寫作風格,並提及自身經歷。這些不完美就像真實性的指紋一樣。

這就是對比通常的樣子:

🙋🏻‍♂️ 人類寫作特徵 🤖 機器(AI)寫作特徵
個人語氣、情感、主觀偏見 中立、精緻、過於平衡
拼字錯誤、措辭突兀、風格變化 結構一致,流程重複
創意跳躍、幽默、不可預測 安全的詞語選擇、公式化的模式
參考真實事件或經歷 可能的“幻覺”或虛假細節

有沒有可能讓 AI 生成的文本更難被識別出來

在我們進入實際檢測 AI 寫作的方法之前,值得先停下來問另一個問題:你能讓 AI 寫作變得更難被辨識嗎?答案其實很簡單——你可以。有一些技巧可以讓文本聽起來不那麼機械化,更接近人類會寫的內容,而不會看起來像是直接從生成器產生出來的。

🙂 也就是說,這一節主要是給那些想讓自己用 AI 生成的作品看起來不那麼明顯的讀者。如果你是想檢查別人的寫作,抓他們有一點 AI「作弊」行為的人,可以直接跳到偵測方法那一段。

第一個選擇是重寫 AI 給你的內容。沒錯,就是把草稿拿來,像你自己寫的一樣重新加工。如果你花時間寫了一個好的提示,而不是只打了「寫一篇論文給我」,那麼 AI 生成的內容就能成為一個不錯的起點。接著你可以根據自己的風格調整,無論是部落格的語氣、大學報告,還是公司報告。當然,這需要更多的努力和思考,但這方法確實有效。

如果重寫不是你的選擇,還有另一個選項: AI 擬人化工具. 這些是用來執行反向工作的工具——它們 將機器產生的文字調整得更有人性,修正典型的 AI 模式和用詞。線上有很多這類應用程式,每個都有不同的使用條款,但原則都是一樣的。我們最近測試並可以推薦的一個是 Clever AI Humanizer (這是同一位以 Disk Drill 和 Clever Cleaner 為人所知的開發者)。它是免費的,沒有廣告或隱藏的付費牆,最重要的是,它確實能幫助繞過人工審查和自動檢測系統(我們將在下文討論)。

以下是使用方法:

  1. 在瀏覽器中搜尋 Clever AI Humanizer 或點擊 這個連結.開啟聰明 AI 人性化工具
  2. 將你 AI 生成的文字複製並貼到輸入框中。貼上你的 AI 文字
  3. 點擊綠色的 Humanize AI 按鈕,然後等待幾秒鐘。執行人性化程序
  4. 您的重寫文本將會顯示在下方 — 請將其複製回您的文件,然後再按照本文稍後介紹的方法進行 AI 檢查。複製人性化文字
📌 請注意,即使在進行人性化處理後,沒有任何工具能保證百分之百通過檢測。每一個AI檢測工具的運作方式都不同,而且有些甚至可能不穩定到連完全由人類撰寫的內容也會被標示為AI產出。請將人性化工具視為輔助工具,而非萬靈丹,同時也要做好獲得各種結果的心理準備。zerogpt 的文字比對

8 種判斷某物是否由 AI 生成的方法

好的,讓我們繼續探討如何判斷文章是否由 AI 生成的方法。你可能會預期有很多種選項,特別是現在 AI 領域正蓬勃發展,幾乎每天都有新工具出現。實際上,方法大致可分為兩種:人工檢查文中的某些事實,或是使用專門的 AI 偵測工具(我們前面已經簡單提過)。那麼,讓我們開始吧。

方法 1:與作品的作者對話

沒有什麼能比真正的溝通更重要。如果你懷疑某份作品是透過 AI 協助完成的,最直接的檢查方法之一就是直接跟作者對話。這可以是面對面的會議、一次簡短的電話,或甚至是透過電子郵件或即時通訊軟體的短暫交流。形式不太重要——重要的是你要問足夠多的問題,來判斷他們是否真的了解相關主題。

如果作者真的是自己寫的這篇文章,回答這些問題應該不會有問題。他們能夠解釋細節、回想資料來源,並描述他們的寫作過程。但如果這份作品主要是由 AI 產生的,回答很可能會聽起來模糊、不一致,或是流於膚淺。

很顯然,這個方法主要適用於與作者有直接接觸的審稿人、經理或老師。如果你不是這種情況,別擔心,直接跳到下一個方法吧。

方法 2:查看書面作品的一般風格

你還可以做的一件事是注意文字的整體風格。當一份草稿還沒經過修飾,或是最終版本還沒潤飾過時,寫出來的內容往往顯得生硬又機械。乍看之下很流暢,但總覺得哪裡不對勁——就好像這篇文字是從摩斯密碼解碼出來的,而不是由人親手寫成的。

很難用文字解釋,所以我們在下面加個例子。

🤖 類AI風格:

這個工具對許多任務都很有用。它有助於整理資訊。它也有助於節省時間。整體而言,這是一個對工作有幫助的工具。

🙋🏻‍♂️ 人性化風格:

這個工具可以幫助你保持有條理,當你想要整齊地排列物品時非常有用。它能幫助你快速完成例行工作,讓你的工作日更加順利。

如你所見,AI 的例句圍繞同一個重點打轉,重複用詞,且缺乏生氣。人類版本則用更自然的方式說明相同概念,內容更有變化和流暢度。這種語氣上的差異,通常就足以辨別兩者。

方法 3:事實扭曲

即使所有知名的 AI 生成器都有更新,事實扭曲的問題依然沒有消失。沒錯,這個問題有略微改善,但 AI 仍然經常混淆或錯誤陳述那些可以快速查證的事情。你很可能已經看過 新聞 關於 GPT 可能會將美國總統的名字弄錯——同樣的問題也會出現在更長的文本中。現在想像一下這種扭曲在技術或精確科學領域可能造成的破壞,在這些領域中,精確性最為重要。

這就是為什麼作者和審稿人都應該仔細閱讀並進行自己的事實查核。未經驗證就依賴 AI 文字是有風險的,也可能會損害整個作品的可信度。

方法 4:過度使用典型的 AI 詞彙

辨識 AI 寫作最有效的方法之一,就是分析文本中所謂的「停用詞」。這些是機器生成草稿中反覆出現的詞語和片語。典型的例子包括 確保, 關鍵, 深入探討,以及一整套聽起來很精緻但被過度使用的類似表達。在Reddit上你甚至可以找到 長時間討論 在那裡,使用者會收集並分享這些詞彙的完整清單。如果你想更仔細地研究這個模式,值得去看看那些討論串。

含停用詞的 AI 文字

在大多數情況下,當一個人自行寫作時,他們會自然而然地變化詞彙。作者會選用同義詞、改寫句子,或根據語境調整措辭。另一方面,AI 則傾向於重複其演算法產生的第一個用詞。這也是為什麼由 AI 生成的草稿,最終可能會在整篇文本中出現十次甚至更多次相同單字的重複。

請注意,僅僅發現這些詞語中的幾個,並不能自動證明一篇文章是由 AI 生成的。人類也會使用這些詞語。差別在於出現的模式:在 AI 寫作中,這些詞語會系統性地出現,幾乎像指紋一樣;而在人類寫作中,它們通常比較零散地出現。

方法 5:注意標點符號

標點符號是你想檢查某段內容是否由 AI 生成時的另一個線索。乍聽之下很蠢,對吧?但其實並不是。人們在寫作時會有小失誤,漏掉逗號、多打一個句號、或者忘記加引號(這很正常,除非你在處理法律或高度技術性的寫作)。AI 喜歡讓一切看起來“完美。”事實上,它往往做得過頭。AI 生成的文字往往過於整齊。逗號都正好落在該落的位置,句子排列得過於平均,你還會發現莫名其妙多出來的破折號。最終的效果感覺不自然,反倒像是標點被用過頭了。

AI 文字中的破折號

為了說明清楚,請不要因為作者使用了正確的長破折號(—)而不是簡單的連字號(-)就稱這部作品為 AI。那只是正常的標點符號,不代表是機器的證據。

方法 6: 查看清單的結構(如果有的話)

AI 產生器通常以一種奇特、制式化的方式產生清單。如果你沒有回去編輯,通常很容易發現。這種結構往往會遵循一定的模式—— 一個泛化的詞:接著是一個通常重複相同想法的簡短說明. 例如:

ai 文字清單

你可以看到問題在於解釋只是繞回標題,並沒有加入真正的內容。更奇怪的是,即使你在提示中要求輸出更詳細,AI有時候也不會修正這種寫法。這就是為什麼最好自己檢視清單,擴充每個重點,讓它們看起來更自然。

方法 7:檢查技術細節(不僅僅是技術細節)

我們已經討論過事實的扭曲,那作品裡的細節呢?AI 生成器沒辦法處理細節,除非你自己親自撰寫。這適用於任何主題,無論是歷史、化學、物理等。在純文字中這點很容易被忽略,不過如果作品中包含了一些指示、指南,或是你自己的經驗描述,某些操作、功能名稱或按鈕名稱會有 90% 的機率被描述錯誤。

我們很難在這裡給出一個每個人都能理解的例子,但以下是我們如何測試 GPT,讓它撰寫使用 Shortcuts 程式在 iPhone 上尋找大型影片檔案的操作說明。

在 chatGPT 中產生的指示

如你所見,GPT 建議選擇檔案大小過濾器,但這個程式甚至沒有這樣的選項。因此,它提出的所有其他步驟也都變得毫無意義。

捷徑中遺漏的功能

而這只是我們的例子,但在其他情況和領域也是一樣。所以如果你想知道怎麼判斷某些東西是不是由 AI 寫的,就檢查細節。如果你不想讓任何人知道你用過 AI,那就徹底潤飾所有內容。

方法8:使用線上檢測器偵測AI寫作

另一種檢查某樣東西是否由人工智慧創作的方法,比起人工辨識更簡單,就是使用專門的線上檢查工具。這些工具是基於機器學習和統計模型建構而成,能從大量文本中學習,包括人類寫作,也包括由 AI 創作的文本。它們會利用複雜的演算法來發現可能來自人工智慧的線索,例如句子過於相似、常見的用詞選擇,或是重複出現的連接詞。

話雖如此,沒有任何工具是完美的。如果檢查工具標記某段文字為 AI 生成,並不代表 100% 確定這不是人寫的。每項服務都有辨識錯誤率。有時候,一篇學生、部落客或記者寫的文章可能“看起來”太過一致,因此被標記出來。這一點很重要,因為把這類工具當作最終權威,可能會導致誤判。

另一個限制是這些檢測器通常很容易被欺騙。例如,如果你把原始的 AI 輸出內容透過 AI 人性化工具處理,結果往往能躲過許多熱門的檢測器。只要進行幾個編輯、同義詞替換,或只是重組句子,有時就足以讓演算法混淆。

為了展示這個操作,我們將範例文字(如下截圖)執行ผ่าน ZeroGPT. 結果明確標註出哪些部分是由 AI 產生的。這也支持了我們手動發現的內容:該文本出現了重複、停用詞、破折號和通用描述。

ai 文字在 zerogpt

為了進一步推進這項測試,我們決定進行一項實驗,並將相同的文字傳遞給 Clever AI Humanizer結果從ZeroGPT中將近 100% 的 AI 機率顯著下降到僅僅 13%。我們認為如果樣本文本更多,這個數字會更小。

zerogpt 中通過 humanizer 後的文字

結語

那麼,現在你已經知道如何檢查某個內容是否為 AI 生成,不管你是作者還是審查者。這些方法夠用了嗎?絕對夠用了。不過,即使全部方法一起用,也永遠無法給你百分之百的保證。這是因為 AI 生成器和 AI 偵測器都持續以人類作品為訓練基礎,然後不斷自我改進。這個循環讓界線變得非常模糊,以至於有時連完全由人寫的文章,也可能被標記成 AI 生成。

哪一種方法最好?老實說,沒有人知道。最快的方法當然是使用線上 AI 檢查工具,但你必須相信這個工具。其中有些工具不夠一致,甚至會把憲法判定為 100% AI 產出,所以要記住這一點。另一方面,如果你有經驗而且眼光敏銳,單純重新閱讀文章也可能足夠。當一篇文章不是由作者親自撰寫(或至少經過修訂,而是直接從生成器輸出),AI 的痕跡通常很明顯。

我們希望這能幫助你更清楚地了解這個主題。如果你是作者,請不要過度使用 AI 工具——它們無法取代你自己的風格。如果你是審稿人,不要因為發現一個 “ensure” 或單一破折號(—)就急著認定文章是 AI 生成的。

常見問題

不,你無法百分之百確定,除非你自己寫了這段文字並且知道它的來源。即使是最好的方法也只能以高度的機率判斷這段文字有 AI 的特徵,例如重複、停用詞、通用指令或過於精緻的結構。但這些指標都無法提供絕對的證據。
現在有很多這類服務,但在社會上最被認可的兩個主流工具是 ZeroGPT 和 QuillBot 的 AI 檢測器。這兩者都被學生、老師、編輯和行銷人員廣泛用來檢查內容是否為 AI 生成。同時,他們的檢測結果應作為參考指標,而非最終事實,因為仍有出現偽陽性或偽陰性的可能性。
是的。這可能會以兩種方式發生。首先,可以手動編輯文本以消除明顯的 AI 痕跡(例如,打破重複的結構或加入真實生活細節)。其次,可以使用像 Clever AI Humanizer 這樣的專門工具,將機器生成的語句自動改寫得更自然。在這兩種情況下,檢測工具的判定分數都可能大幅下降。
不一定。這有一個很好的例子 Reddit 討論,使用者試圖辨認哪些內容是由 AI 產生的。有些參與者正確地辨識出了 AI 生成的段落,但也有人認為即使是人類寫的文字也是機器產生的。這顯示雖然經驗有幫助,但人類讀者並非萬無一失,且經常對哪些“感覺像 AI”存在分歧。
最實用的方法是結合人工觀察和自動化工具。手動時,你可以留意結構上的重複、停用詞過度使用、指令模糊或缺乏細節的類似事實陳述,這些都是常見的 AI 模式。在技術層面,像 ZeroGPT 或 QuillBot 的 AI Detector 這類服務可以協助標示出可疑段落。不過,這些方法都無法保證百分之百準確,它們只是提高你判斷某內容是否由 AI 撰寫時的信心。
Jeff Cochin 擁有超過十年的實務經驗,是資料管理、復原和倉儲方面的傑出專家。他的專業領域涵蓋雲端資料、故障切換 (failover)、SaaS,以及為高速成長的新創公司制定數位行銷策略。他對 Mac 電腦、Apple 生態系以及 iPhone 技術有深入的了解,使他成為這些領域值得信賴的權威。 近五年來,Jeff 一直擔任專職的技術編輯,進行深入研究並評估新的應用程式與服務,特別是與 Apple 及 Mac 技術相關的內容。當他不在為 Mac 和 iPhone 環境進行寫作、疑難排解或腳本撰寫時,便投入戶外活動。他熱愛騎自行車、獨木舟和健行,經常與同樣喜愛大自然的朋友一起探索新的步道。
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