为什么AI味文章让人不舒服

「AI 味」文章，让人读起来哪哪都不对劲。

26年AI文章已经泛滥了，最低级的豆包味到DeepSeek，然后高级一点用GPT写，到用Claude Opus写。越低级越让人读着难崩，纯折磨人。以后都让AI读这种文章好了。

那为什么AI味文章让人不舒服？

首先，对于人类读着来说，如果我决定读这篇文章，我通常会认为这篇文章具有足够的信息量，平均下来，就是说我判断这篇文档每一个字都值得我读，都有内容，值得我花时间。

但是AI写的文章，通常有以下一些常见的问题：

「不是 A，而是 B」：没有信息量的转折

人类作者在写文章时使用这个句式，通常是预判读者会误以为是 A，所以先排除、再纠正。它有用，是因为「排除 A」这个动作本身提供了信息。

但 AI 用这个句式时，通常会出现这种情况，读者根本没往 A 想，甚至早就知道是 B。转折没有推翻任何预期，读下来没有一丁点信息量。

AI说到底是概率模型，并不能预测读者的想法，只是循规守矩选择概率最大的下一个词来进行生成。

比喻最初的目的是什么？是用熟悉的东西解释陌生的东西。

要用比喻，得先想清楚这个比喻要说明什么，而不是拿一个毫不相干的东西来比较——不比还好，比了更让人糊涂。

还有一些词：「狠狠地接住你」「直击要害」「精准的手术刀」。

看起来形象，细想什么都没说。AI 并没有真实的感受，并不清楚读者读到这里时的内心活动，而只是在凑字数；真正有人味的表达，每一句都有它独特的含义。

铺垫、转折、总结一应俱全，但每一段的「新信息」趋近于零。读者的预期是每读一段都有所得，AI 味文章打破了这个预期。

句式整齐、节奏均匀、情绪恒定。真人写作有偏爱、有口癖、有突兀的跳跃——这些「毛边」恰恰是有人在场的证据。

在NLP领域，通常机器写的文章，困惑度会很低，因为模型训练出来通常都是按照某种路径进行推进下去。而人来写文章时，思路通常更加跳跃，而困惑度通常更高，换句话说就是每个人有自己的个性、特点。

当然模型也并不是没学到这些东西，但是现代的LLM，在吐字的时候，循规蹈矩的词的概率通常远远大于少见词，因此LLM生成平滑的文本是不可避免的。

不适感是对「无人在场」的察觉：没有要纠正的误解，没有要表达的观点，以及没有真实感受过的经验。从头到尾读了一遍，没发现明显的事实性错误，但是似乎觉得自己接受了信息，但是回想一下什么都没有。

这样的作者就太敷衍了，我认为，除了用AI润色自己的稿子，其他拿AI产的内容直接给读者是一件极其不尊重读者的事情。既然觉得这篇内容，AI能独立完成，人类不需要参与（调调提示词，让AI学某些写法也不算人类参与），那我觉得根本没有看的必要。