AI是如何看穿一篇文章是由AI生成的？

今天我们要探讨的这个问题是个非常有意思的问题，其实AI是否能识别AI生成的文章，本质上就是在玩“AI识别AI”的游戏。目前市面上的主流方法主要有以下几种：

---

✅ 一、重复度&概率分布检测（语言模型打分）

AI写文章是靠“猜下一个词”的，这种猜法基于训练数据，所以有一定“套路”。

• 检测方法：用另一个AI语言模型来“打分”，判断文章中每个词出现的概率。
• 比如：人类写作中，会有高概率词和低概率词混杂；AI写的，往往更“平滑”，缺少高低起伏。
• 工具案例：OpenAI 的 Text Classifier（已下线），GPTZero、GLTR 等工具。

✅ 特征表现：

• 太过流畅、逻辑严密，但缺乏突兀性与跳跃性。
• 喜欢用套话、模板化语法（比如“在当今社会……”“综上所述……”）。

---

✅ 二、格式与风格检测（“AI味”）

AI写作风格通常有几个“弱点”：

• 语气中庸：不太会冒险表达极端或情绪化观点。
• 结构清晰过头：总是“引言-展开-总结”这种格式。
• 用词雷同：词汇池比人类大，但却容易“撞模板”。

✔️ 有经验的人类（尤其是写作者或编辑）凭直觉就能看出“AI味”，比如你可能自己都能感觉某段话太“正经”、太“没灵魂”了。

---

✅ 三、统计特征分析（比如句长、词频、动词使用）

一些研究发现，AI写的文章在统计层面上有显著差异，比如：

特征	人类写作	AI写作
平均句长	较有波动	比较一致
高频词比例	更个性化	接近训练集平均分布
情感动词使用	真实自然	更趋中性

这种检测方式适合大批量文章检测，精度较低，但成本低。

---

✅ 四、原文是否能被反向追溯（AI“署名”）

• 有些AI服务商会在生成内容中嵌入隐形水印（比如 OpenAI 正在研究的“统计水印技术”），人眼看不出来，但AI能查出来。
• 举个例子：每几个词设置一个“偏移概率”，比如每隔10个词加一个“奇异表达”，可以作为标记。

---

✅ 五、训练数据对比（查重/相似度比对）

有些AI生成内容是“缝合怪”——拼接自已有内容或公共语料。

• 检测方法：和网络已有内容进行高相似度对比。
• 缺点：对于原创性强的AI文章（比如你写的小说），这种方法失效。

---

下面咱们就从程序员的角度，手把手讲讲AI是怎么“识破”另一段文本是AI写的？

---

场景假设

你是一位写技术博客的程序员，文章可能是你写的，也可能是某个AI模型（比如GPT）写的。现在你要判断这篇文章是不是AI生成的。

---

一、基于语言模型的概率分析

原理：AI喜欢“猜大概率词”，人类却偶尔“乱跳词”

我们可以用 transformers 库加载一个语言模型，比如 GPT2，来看看一段文本中，词语的预测概率是高是低。

⚠️ 低熵 + 高流畅性 = 更有可能是 AI 写的。

‍ 示例代码：

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
import torch
import numpy as np

# 加载模型与分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
model.eval()

def