“本文由Claude AI以《华尔街日报》观点版主编Paul Gigot的风格生成”，在一篇文章的编者按里，《大西洋月刊》大喇喇地这样写着。

别怀疑，《大西洋月刊》就是在讽刺《华尔街日报》，因为后者公开为“AI创作”辩护。

8月底，《华尔街日报》发布了一篇由亿万富翁投资者Stanley F. Druckenmiller投稿的评论文章，随后在大片“用AI写作了”的质疑声中，这位声名赫赫的作者公开承认，“当然，我使用了AI……我并不为此感到尴尬”。

而Paul Gigot便是在这个时候出现的，他写了一篇文章，称：“许多撰稿人，尤其是知名的政治家或者CEO，都是雇佣撰写者进行写作……这与用AI对论文进行优化有什么不同？”

一篇名为《我为什么认为自己在AI问题上是对的》的文章署名为“Paul 'Claude' Gigot”

但这不是外媒们第一次就“AI创作”这件事陷入论战。自从AI工具进入各类工作流程之后，“鉴AI”成为全球网友们的一大“任务”，而反驳或者承认使用了AI，自然而然成为文字创作者的“工作”之一。

早在3月，《纽约时报》的专栏作家Kate Gilgan，就曾因其撰写的第一人称散文，而被大规模指控为“AI写作”，作者随后在采访中否认复制粘贴使用了AI生成的文段。8月中旬，《金融时报》发现，专栏作家在把文章提交给编辑部前，曾用AI将长稿压缩，随即编辑部在编者按里说明了这一点。

《兽藏我心》剧照

同样作为媒体人，我的编辑给我发来一张评论区截图，上面写着：“这篇（讨论AI的）文章的AI味就很重”。

但这时我突然发现，作为写作者，面对质疑时，我完全无法自证：这篇文章是我自己，一个人类，一个字一个字写出来的。

鉴AI

人们喜欢“鉴AI”的做法，并非毫无缘由。这种“你用了AI写作”的质疑，恰恰来自许多人早已苦AI文案久。

从2026年开始，全球互联网开始涌入大量AI生成的文段。从日常的社交平台文案，到视频剧本和网络小说，甚至到专业的论文、著作，AI都有可能猛地冒出来，用大段的“不是……而是”句式和莫名其妙的比喻，带上频繁使用的破折号，“稳稳地接住你”。

为了研究互联网中到底有多少内容是AI编写的，皮尤研究中心（Pew Research Center）做了一项调查，为此他们搜集了过去五年时间里的50万个英文网页。结果显示，自2022年年底ChatGPT发布以来，AI生成或AI辅助生成的网页，占比逐步升高，到2026年7月，比例大约在10%。

但如果只关注新出现网页（时间同样是ChatGPT发布后），其AI比例便要上升到35%之多。

ChatGPT发布后，新出现的网页中有35%出现了AI生成或AI辅助的创作迹象/图源：皮尤研究中心（Pew Research Center）

马里兰大学博士生Jenna Russell的一项研究，则展示了AI对文本的“入侵”程度：2025年夏天1500家线上的美国报纸中，有9%的新发表文章部分或全部由AI生成，其中评论版是重灾区，“且许多带有AI标记的评论文章，是由知名公众人物撰写”。

AI对创作领域的“深入”程度，其实已经超出了我们的想象。但也恰恰因为AI“说的话”实在太多了，作为阅读主体的人，难免会产生逆反心理。

因为AI写作是有癖好的：大量奇异的比喻（比如：“炼金术”），絮絮叨叨围绕着同一件事反复说，喜欢把在讨论的事描述为一种历史性时刻（比如：“我们正在见证人类的根本转变”），也更爱用绝对性的语言。

AI喜欢用以上的技巧，生产出一段段乍一看很有道理，但仔细阅读便会发现毫无信息增量的文字。有时候，我们甚至都不知道，AI生成的这段文字，是否具备真实性。

作为读者、写作者，以及一个普通人类，我很难描述阅读到此类文段时的心情，更多时候，是怀疑我到底为什么，或者有什么必要，去阅读AI文段？私以为，阅读是一种人与人之间的交流。

《正常人》剧照

网友们更喜欢把这种感受表达为，生理性反胃感和烦躁感，一旦读者发现，自己身为阅读者对AI文字投入的注意力，要远大于作者投入的创作努力时，愤怒和不平衡感也会油然而生。总之，这都不是什么积极向上的心情。

“鉴AI”的行为，便从这样的感受中生发出来。在中国，我们把这些AI写作特色称为“AI味”，国外则发明了一个新词“Claude-isms”。名字不同，作用相同，都是甄别文字AI含量的判断标准。

通过这些标准，我们努力在文字中寻找人的痕迹。当AI文段在信息流里出现时，我们便用这些标准，在脑海里给文段打上“AI生成”的标签，而后划去。

但是过犹不及的道理，不仅在AI生成文字的领域里适用，在“鉴AI”领域也适用。毕竟，AI能够生成文字的基础，其实是人类的语料库。

“误伤”有时候会发生。

挪动边界

“我曾怀疑一篇基于政策的研究论文，是AI撰写的，但是这篇论文早在2019年就发表了”，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的英文系教授John R. Gallagher，在3月的一篇博文里写道。

要知道，ChatGPT是2022年横空出世的，也就是说，这篇2019年便发布的文章，不可能是由AI撰写的。这成了John R. Gallagher自我担忧的开始，作为一名教写作的教授，他意识到AI写作已经影响了他的认知，以及阅读和写作方式。

而这个影响切切实实展现在了这篇博文里。在写作这篇名为“人工智能写作的心理暴政”的博文时，他开始仔细斟酌自己的句子，以让文章看起来不像AI写的。

到这里，一个新的困境出现了。人类面对AI写作时，需要解决的不再只是“不适感”，还有“如何让自己的表达更像人”，或者说，“如何证明人是人”。

为了达成后者，已经有作家刻意留下错别字或者拼写错误，插入更口语化的用词，极端者选择用笔写作，留下真正的“手稿”。尽管这些事情并不符合他们的写作偏好。

《简·奥斯汀毁了我的生活》剧照

作为记者，我也已经不再使用“不是……而是”句式，也舍去了“破折号”的使用习惯，会默默修改采访对象文字回复中的标点符号，也会留意文档编辑的历史记录。

不过，这些都不妨碍人们在阅读后留下一句“这是AI写的吗”。在《华尔街日报》讨论作家开始用极端方式证明自己没有用AI写作的文章下，也有这样的疑问。而疑问的根据是：文章句子里带了连字符短语。

似乎人要证明“我是人”变得很难，即便避开AI爱用的表达结构，追求更有瑕疵的表达方式，也不一定能避免AI写作指控。

事情变得“吊诡”起来，AI以人类的语料库作为学习资料，致力让自己越来越有“人味”，但人却重新以AI为参照物，后撤表达边界，寻找AI所不掌握的技巧，以证明人类有“人味”。

2016年，AlphaGO战胜了人类顶尖棋手后，宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授Erik Santoro在几年后提出：当AI占据所谓人类特有的特征时（比如表达、理性与逻辑），会发生什么？尤其，AI是以“拟人”为目标创造出来的。

《真实的人类》剧照

而研究结果与上述提到的创作经验，是相似的：当AI作为人类的“参照系”（他者）出现，并且不断深入影响人类社会时，人类对“什么是人类”的定义，也会发生变化。这种变化主要体现为：人类对于“人性”的认知已经收窄，变为强调那些机器所不具备的特征。

他们把这种变化称为：人工智能效应。

“人味”的定义似乎已经因为AI的深度参与，而发生了模糊的变化。过去我们无需证明文字是人所写，因为机器无法做到；今天机器已经可以“创作”，那么“人味”到底是什么？

寻找“人”

这或许要回溯到在“鉴AI”的过程中，我们到底在讨厌什么，为什么无法接受阅读AI文字。除开AI创作的污名化事实，我们不太可能只是单纯厌恶AI句式，而是反感花团锦簇的文字背后，没有“人”。

在过去很长一段时间里，文字的作用，是承载人的所思所想。当我们阅读一段文字时，往往预设对面是个实实在在的，有经验、情感与表达欲的人，所以“读”这个动作，也是情感流动与经验交流的方法之一。

这种感觉不同于阅读AI生成的文字。尤其我们仍然默认，今天的AI仍然是数字代码，它并不实际理解字与字连起来时表达的意义，仅仅是在模拟人类。当AI在语料库里选择下一个应当生成的字时，它通过的途径是计算，而不是与人类似的“意识”。当然，AI也没有具身经验。

也就是说，当“AI生成”的标签贴上时，我们本能的反应是，这是一段没有情绪与个人经验的文字，更可能是一段“集大成”的思想公约数文段，或者是一段真实性未定的信息。

图源：Unsplash

某种程度上，文字也好，逻辑与理性也罢，都只是人类心智的外在表现。但也恰恰是因为我们没有“读心术”，才需要通过表达、写作等外在表现来判断。

于是，当AI已经掌握了这些“外在表现”时，我们便变得难以锚定所谓的人类心智，甚至怀疑，是否AI已经学会了思考，已经掌握了人类心智。

毕竟，一直以来，我们都相信，人类是有特殊性的。

在过去，这种特殊性表现为，会使用工具，有理性，有逻辑，能够用语言沟通交流，能用文字把知识记录并传播开去。这些所谓的特别，在人的表达框架里约等于心智，这是以人的眼光“揣测”世界，将人与动物、植物、石粒尘埃相比较，得出的结论。

我们总是在世界里寻找参照物，用以确认人的意义和价值，也因此，当AI成为参照系之一时，我们也本能地开始寻找“区别”，以重新描摹“什么是人”。

但现实是，我们不得不再往更深层次理解人类的特殊性，因为只从外在表现来看，AI正变得越来越像人，同时，它的能力还在不断进步。

韩国作家金爱烂谈到AI

台湾大学心理学系教授叶素玲，曾在2022年的一段采访中，认真地回答了“AI时代人类特殊性”的问题：“人类的独特性在于我们有意识经验，意识是人与AI最后的疆界。”

她的意思是，人通过体验来认识和感知世界，并获得主观的、只可意会的意识经验，但AI无法“亲身体验”这个世界。

或许正如她所说的，我们应该思考，为什么人是human being，而不是human doing。

本文转自：凤凰网科技

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