《經濟學人》拆解AI寫作破綻 揭大眾認知出現嚴重偏差 少用標點符號為重要特徵

自生成式AI出現及普及後，網絡世界逐漸被「AI垃圾內容」（AI slop）淹沒。讀者對千篇一律的「機器腔」愈發敏感，甚至不自覺地辨別文章是否由AI生成。早前英國媒體《經濟學人》（The Economist》發表了有一關如何分辨AI生成文章，指現時大眾對AI寫作特徵的認知存在嚴重偏差，更列出其生成的破綻。

《經濟學人》上月發布了一篇題為〈How to spot AI writing〉，指研究團隊對比了120萬字、合共逾 5.5 萬個句子。他們將 ChatGPT、Claude、Gemini 與 Grok 等主流語言模型的產出，與自家報道、《紐約時報》以至1950年代以來的多本暢銷小說進行交叉分析，結果發現，AI 寫作的確有跡可尋，但痕跡卻與大眾的刻板印象不盡相同。

過往，破折號被視為最典型的AI標記，舊版ChatGPT幾乎每句都會安插一個，如今卻成了受測模型中出現頻率最低的標點，甚至遠低於人類作家，唯獨 Claude 依然偏愛使用。比起濫用標點，現時AI更致命的破綻是標點符號用得太少。大型語言模型（LLM）習慣堆疊冗長的句式，並極度依賴「and」等連接詞使句子變得冗長；AI也極少直接引述專家原話，文章鮮少有引號，導致文章段落往往較為平鋪直敘，盡失人類書寫時應有的停頓與頓挫。

除了標點匱乏，AI的遣詞造句總帶着一種「假裝博學」的說教味。它們偏愛多音節與冷僻的學術詞彙，動輒拋出「significant」（顯著的）、「increasingly」（日益）、「interdependence」（相互依存）或「methodology」（方法論）。機器也特別喜歡將動詞名詞化，硬把簡單的概念複雜化，例如不寫「decide」（決定），偏要繞個圈寫成「make a decision」（做出決定）。

為了強行展現條理，AI極度依賴刻板的公式化句式，例如有大家熟知的「不是X，而是Y」、「不僅……而且……」，還有「三段式舉例」。真正的人類作家，懂得在長短句交錯之間營造張力，讓文字有起伏；AI卻一味偏好長篇大論，寫不出短小精悍的爆發力。字數是湊夠了，讀來卻平淡如水，沒有半點人情溫度。

面對這種千篇一律的「完美」，有部分作家選擇反其道而行，刻意在作品中留下人類的行跡。美國小說家Laura Brooke Robson 創作《Love Is an Algorithm》時，便特意用上許多在AI時代前不會考慮的刁鑽寫法，如模稜兩可的比喻、刻意繞遠路的表達。甚至為避開AI常用的破折號與三段式結構，她甚至萌生留下無傷大雅的小錯誤的衝動。「那就像是對讀者眨眼，證明文字背後是一個活生生的人。比方說，如果我自創一個詞呢？如果我在標點上做點出人意料的事呢？」Robson表示，AI將觸發一場文學上的反文化運動，「未來文學小說或許會進一步走向怪異與小眾，而商業小說則會被強烈的個人化風格佔據。」

當然，《經濟學人》提出的這些破綻目前還能當作查核的線索，但正如佛羅里達州立大學語言學家Tommie Juzek在文中提到所言，AI每天都透過人類寫作進行訓練，從中吸引人類寫作的精華，以可怕的速度逼近真人，最終人機難辨。

而此亦引伸出另一個問題，如果創作者為撇清「AI 嫌疑」，寫作時步步為營，過度審查自己的每一個標點和用字，那其實是掉進了另一種被機器綁架的格式化陷阱。今天AI學會不再使用破折號，他日便能改善上述提的「破綻」，更精準模仿人類的呢喃與斷句。與其費盡心力對著檢測工具自證清白，不如捫心自問：在敲下這些字句時，我們是否還保有專屬於人的任性與呼吸？以及寫作的目的又是甚麼？