我们都曾感受到那种逐渐产生的怀疑——我们正在阅读的内容是由大型语言模型编写的——但这极其难以确定。去年几个月里，大家都相信“深入”或“下划线”等特定词汇可能会暴露模型，但证据稀少，随着模型的复杂化，这些关键词变得越来越难以追踪。
但事实证明，维基百科的人已经相当擅长标记AI写作的文字——该组织的公开指南《人工智能写作的迹象》是我找到的最佳资源，帮助你确定怀疑是否属实。（感谢诗人詹姆森·菲茨帕特里克指出了X文件。）
自2023年以来，维基百科编辑们一直在努力管理AI投稿，这个项目被称为“Project AI Cleanup”。每天有数百万次编辑，提供了丰富的素材可供参考，团队以典型的维基百科编辑风格，制作了一份既详尽又证据丰富的实地指南。
首先，指南证实了我们已知的事实：自动化工具基本上没用。相反，指南侧重于维基百科上罕见但在互联网上常见的习惯和措辞（因此在模型训练数据中也很常见）。根据指南，AI投稿会花大量时间强调某个主题的重要性，通常用“关键时刻”或“更广泛的运动”等通用术语。AI模型还会花大量时间详细描绘一些小的媒体动态，以使主题显得突出——这类内容你会期待于个人简介，但不会来自独立来源。
指南指出尾随条款中一个特别有趣的怪癖，带有模糊的重要性声明。模型会说某个事件或细节“强调了某事的重要性”，或者“反映了某个总体观点的持续相关性”。（语法迷会称之为“现在分词”。）虽然有点难以准确界定，但一旦你能认出它，你就会在各处看到它。
网络上也存在模糊的营销语言，这在互联网上非常常见。风景总是风景优美，景色总是令人叹为观止，一切都干净且现代。正如编辑们所说，“听起来更像是电视广告的文字稿。”
这本指南值得完整阅读，但我印象非常深刻。在此之前，我会说LLM的散文发展太快，难以一一界定。但这里指出的习惯深深植根于AI模型的训练和部署方式中。它们可以伪装，但要完全消除它们很难。如果公众更懂得识别AI的文字，可能会带来各种有趣的后果。