要避免的AI用词：暴露ChatGPT写作的词汇和短语

什么是要避免的AI用词，为什么它很重要？

要避免的AI用词是指大型语言模型如此一致地使用的词汇和短语，以至于它们已经成为一种指纹。这些词本身没有错——"delve"是一个真实存在的词，"moreover"在语法上也很正确——但当多个这样的词聚集在同一段落里时，文章就开始听起来像是被拼凑起来的，而不是真正被写出来的。读者在能够准确说出是什么之前就会注意到这一点；一段文案只是感觉平淡无味，或者一封求职信听起来像是可以适用于任何人。每周审阅数十份投稿的编辑和招聘经理注意到这一模式的速度更快，因为他们看到同样的词汇在不相关的作者之间反复出现。这就是为什么这份列表很重要的实际原因：这不是为了满足检测工具，而是重复、通用听起来的词汇会被读作通用听起来的写作，无论是否涉及AI。搜索引擎也在默默朝同一方向推进——听起来模板化的内容往往不如有独特观点的内容表现好，部分原因是它映射了数千个基于类似模型输出构建的其他页面。大多数寻找AI用词列表的人是在试图直接解决这些问题之一：被标记的作业、被拒的方案，或者只是一种挥之不去的感觉，觉得草稿听起来不再像他们了。

这份列表中的词不是被禁用的词汇。它们是一个信号，表明一个句子是在每一步都选择最统计上可能的选项时构建的，而不是一个特定的人实际上会做的选择。

为什么AI模型总是重复使用相同的词汇？

语言模型一次生成一个token的文本，选择在到目前为止所写的内容的基础上最可能的任何词。在数十亿个训练示例中，某些词最终在常见的修辞工作中统计上更受欢迎——"delve"用于探索一个主题，"moreover"用于补充一个观点，"robust"用于描述构建良好的东西——模型默认选择它们，因为它们有较低的听起来错误的风险。大多数聊天机器人之后进行的调优过程，其中人类评审者将回复评为有帮助或无帮助，倾向于奖励听起来措辞谨慎、正式的措辞，而不是生硬或特异的措辞。这使模型进一步朝着狭隘、安全的词汇发展，而不是背离它。结果是，两个向聊天机器人提出完全不同问题的人——一个关于营销文案，一个关于研究摘要——经常获得倾向于相同的少数几个过渡词和描述性形容词的答案，因为无论主题如何，底层选择过程都是相同的。部分在早期AI输出上训练的较新模型倾向于继承和强化这同一套常见的AI用词，所以随着技术的改进，这种模式还没有褪去——如果有什么的话，最常见的AI用词和短语在工具中已经变得更加一致，而不是更少。一旦你读了足够多的AI输出，这种重复就变得明显：词汇的一致性是人类写作，具有其个人习惯和不一致，很少能达到的。

ChatGPT最喜欢的词汇和最常见的短语是什么？

某些词在ChatGPT输出中出现得如此频繁，以至于它们已经成为"这可能是生成的"的速记。叫它们ChatGPT最喜欢的词、常见的ChatGPT词或只是常见的AI词汇——标签不重要，模式才重要。其中一些在聊天机器人出现之前在日常写作中相当罕见，现在在AI辅助草稿、求职信和提交审查的博客文章中经常出现。短语级别的模式与词级别的模式一样可识别："I hope this helps"（我希望这有帮助）、"it's important to note that"（重要的是要注意）、"as an AI language model"（作为AI语言模型）和"let's break this down"（让我们分解一下）是常见的ChatGPT短语，无论主题如何都会出现，因为它们是模型框架化答案的默认方式，而不是特定于你请求的内容。当多个这些词和短语聚集在一篇文章中时，这种聚集——而不是任何单个词——才是使文本读起来像是AI生成的原因。

1. Delve（深入）——在AI文本中几乎专门用来表示"看进去"或"探索"，在休闲人类写作中很少出现
2. Boast（夸耀）——如在"产品夸耀有令人印象深刻的功能范围"中，作为"has"或"includes"的正式替代
3. Meticulous / meticulously（细致的）——描述仔细工作的默认强化词，无论上下文如何
4. Intricate（复杂的）——应用于几乎任何有多个活动部分的东西，从设计到论点
5. Vibrant, tapestry, realm（生动的、挂毯、领域）——抽象、略显诗意的名词和形容词，出现在没有具体主语的描述中
6. Underscore, showcase, foster, bolster（强调、展示、培养、支撑）——正式动词，相比更简洁的替代如"highlight"（突出）、"show"（显示）、"support"（支持）或"strengthen"（加强）
7. Utilize（使用）——即使在几乎每个句子中意思与"use"完全相同，但仍被选择

完整的常见AI用词和短语列表是什么？

除了与聊天机器人特别相关的词语外，还有更广泛的AI词汇列表，出现在各种生成内容中——博客文章、电子邮件、产品描述，甚至学校论文。综合起来，这些是人们开始关注时遇到最多的常见AI词汇和短语，它们往往分为几个可识别的类别。一旦你能够命名类别，发现新例子就变得更容易，常见的AI短语从随机变成你一眼就能识别的模板。

1. 几乎在每个段落中断使用的过渡词：moreover（而且）、furthermore（此外）、additionally（另外）、in addition（另加）、on the other hand（另一方面）、that said（话虽如此）
2. 应用于普通事物的膨胀形容词：robust（稳健的）、seamless（无缝的）、comprehensive（全面的）、unparalleled（无与伦比的）、cutting-edge（最先进的）、game-changing（改变游戏规则的）
3. 代替更简单词汇的模糊强权动词：leverage（利用）、streamline（精简）、empower（赋权）、harness（利用）、unlock（解锁）、elevate（提升）
4. 没有具体指代的抽象名词：realm（领域）、landscape（景观）、tapestry（挂毯）、myriad（无数）、plethora（大量）、paradigm（范式）
5. 用填充而不添加意义的对冲开口：it's worth noting that（值得注意的是）、it's important to note（重要的是要注意）、needless to say（不用说）
6. 在不说任何新内容的情况下总结观点的结尾短语：in conclusion（总之）、overall（总体而言）、in summary（总结）、at the end of the day（最后）

AI在过渡和结尾中使用什么常见短语？

那么AI除了单个词汇外还使用什么常见短语呢？词汇选择只是模式的一半——AI生成的文本也依赖于特定点处的一套可预测的结构短语，特别是在段落开头和文章结尾。句子经常以"when it comes to"（当涉及到）、"in today's fast-paced world"（在当今快节奏的世界中）或"in the ever-evolving landscape of"（在不断发展的……景观中）开始，这些短语宣布了一个主题而不说任何具体的东西。论点与"not only... but also"（不仅...而且）连接的频率远高于自然语言会使用的，索赔用"plays a crucial role"（起着至关重要的作用）或"plays a pivotal role"（起着中心作用）膨胀，无论被描述事物实际上有多么中心。结尾是最一致的告诉："in conclusion"（总之）、"overall"（总体而言）和"in summary"（总结）在AI写的段落结尾出现的速率在编辑过的人类散文中是不寻常的，编辑过的人类散文中的作者往往以具体的观点而不是通用的包装标签结尾。这些短语本身都没有错——问题是频率和位置。一个人类作者在一份长文档中可能会使用一次"in conclusion"；AI生成的文本倾向于在几乎每个部分的结尾使用结构上类似的结尾短语，因为模型在每次达到部分边界时都遵循相同的模板。

结构重复往往比任何单个词的选择更强的标记——相同的结尾短语出现在每个部分的结尾是一个细心的人类编辑会捕捉并改变的模式，但模型默认重复。

如何用自然语言替换要避免的常见AI用词？

修复这主要是替换的问题，而不是从头改写。一旦你在草稿中标记了要避免的常见AI短语，用更简洁的语言编辑通常比原始写作花费的时间少。

1. 大声朗读草稿——诸如"utilize"（使用）、"leverage"（利用）和"delve"（深入）这样的词在说出来时往往立即突出，因为没人在对话中这样说话
2. 用简洁版本交换膨胀动词："utilize"变成"use"（使用）、"leverage"变成"use"或"rely on"（依赖）、"foster"变成"build"（建立）或"encourage"（鼓励）
3. 用具体的细节替换抽象名词：与其"in the realm of customer service"（在客户服务领域），命名实际的事物——"in customer support tickets"（在客户支持票据中）或"on support calls"（在支持电话中）
4. 完全删除对冲开口而不是替换它们——"it's worth noting that the tool is fast"（值得注意的是该工具速度快）只是变成"the tool is fast"（该工具速度快）
5. 改变或删除套路结尾——用特定的最后观点替换"in conclusion"（总之），或删除标签让最后一句话自己站立
6. 检查段落中重复的过渡词——如果一行中的三个段落都以"moreover"（而且）或"additionally"（另外）开始，重写至少两个开口
7. 根据原始版本阅读编辑版本，并询问是否一个特定的人，而不是一般权威，似乎在说话

删除这些词汇真的能帮助你通过AI检测吗？

编辑掉要避免的AI用词会使写作听起来更自然，但值得诚实地说出词级别的编辑对抗AI检测工具的具体作用和能力的局限。像NotGPT内置工具这样的检测器不仅仅是扫描一个词的黑名单——它们分析句子级别的模式，如困惑度和爆裂性，这些测量你的词汇选择有多可预测以及你的句子长度变化有多大。在整个仍然有统一句子长度和类模板结构的文档中用"use"替换"utilize"会使写作听起来更好，而不一定能显著改变其检测分数。也就是说，这两个问题往往一起出现：词汇重的AI文本通常也有平坦、低变化句子结构，检测器会标记，所以清理词汇通常是修复底层模式的自然第一步。如果你在提交或发布之前编辑某些内容，首先通过AI文本检测器运行它会精确显示哪些部分读起来像是生成的，像NotGPT的Humanize功能这样的工具可以重新表述标记的部分，同时你可以手动处理词汇更改。一起使用，词级别的编辑和检测检查捕捉同一问题的不同部分。也值得记住，没有检测器，包括NotGPT的，声称完美的准确性——分数是一个概率，不是裁决，所以把高分视为审查具体段落的提示，而不是文档是AI写的证明。