隨著生成式人工智能技術普及，維持知識內容的真確性成為維基百科社群的重大挑戰。為此，維基百科社群近期整理並發佈了《Wikipedia:Signs of AI writing》，旨在協助廣大用戶和編輯識別並處理由 AI 大規模語言模型所生成的內容。
LLM 模型如 ChatGPT、Gemini、Claude 等，雖然能產生語義流暢的文本，但由於其運作邏輯基於統計學的機率預測，因此在寫作風格、格式編排及邏輯表達上，經常會流露出與人類寫作截然不同的「AI 味道」。
AI 內容往往帶有宣傳或廣告的語氣，且會出現「硬塞」進去的空泛分析，過度強調象徵意義、遺產及重要性。例如，將具體的「第一種連接火車裝置的發明者」描述成「工業界的革命性巨頭」。常見詞彙包括 pivotal（關鍵的）、underscores（強調）、indelible mark（不可磨滅的印記）、profound heritage（深遠遺產）。
AI 會試圖透過不斷列舉主題的媒體來源來「證明」其知名度，即使只是瑣碎的報導，也會在內文大肆強調來源。經常使用與維基百科指引相似的措辭，如「獨立報導」，甚至插入對資訊重要性、認可度或影響的膚淺分析。
文章末尾常出現一個僵化的「挑戰」部分，通常以「儘管其 [正面詞彙]，[文章主題] 面臨着幾個挑戰」開頭，然後對前景進行模糊樂觀的評估，或猜測未來發展。
維基百科指南列出了一系列 AI 慣用的「詞彙黑名單」。這些詞彙被 AI 頻繁使用，導致其在非正式寫作中的使用率暴增，成為判斷依據：
LLM 傾向於在短時間內大量使用某些詞彙：
例如在 2025 年前極度氾濫的 Delve（深入研究／鑽研）。其他常見詞彙包括 align with（與⋯⋯一致）、pivotal（關鍵的）、testament（見證）、tapestry（織錦／抽象名詞）、showcase（展示）、intricate（錯綜複雜的）、vibrant（充滿活力的）。
否定平行結構（Negative parallelisms）：
使用如「Not only X, but also Y」（不僅是X，更是Y）或「It is not just about X, it is about Y」的句型，試圖為平凡的事物賦予深層意義。
使用「From X to Y」（從 X 到 Y）的句型，但 X 和 Y 兩者往往風馬牛不相及，缺乏邏輯聯繫。
對於知識傳播而言，AI 寫作最令人擔憂的威脅，是其對參考文獻的偽造，即「一本正經地胡說八道」。
AI 文章能夠捏造看起來極其逼真的引用來源，包括正確的書名、作者，甚至可能編出真實存在的國際標準書號 ISBN 編號。然而，當用戶試圖循着路徑驗證時，會發現書中根本不存在該引用段落。這種不僅散播錯誤資訊，還偽造驗證資訊路徑的行為，是 AI 寫作對知識準確性的巨大挑戰。
除了文本內容，AI 在格式上也常露出馬腳。由於大多數 LLM 是基於 Markdown 語法訓練，因此在維基百科常用的 Wikitext 語法中，AI 內容經常會出現以下異常：
Markdown 符號殘留，如未清除的 ## 或 **。
過度使用粗體字來強調每一項重點。
大量插入破折號（—）以作補述。
標題大小寫異常（例如全部單字首字母大寫）。
出現「Title: Description」一類的垂直列表與小標格式。
出現 Emoji（例如 🚀🧠📘）等在正式百科文章中異常突出的元素。
AI 殘留其拒絕回答或執行的提示或理由。
可能出現如 [header]、[body] 或 turn0search0 等AI 輸出的內部範本或佔位符文本。
在這個 AI 生成內容日益氾濫的時代，辨識出「人味」，即真實、具體且樸實的知識，已成為讀者最寶貴的能力之一。當看到一篇文章充滿上述「AI 味」時，應多一份警惕；撰寫文章內容的人員在使用 AI 工具協助時，亦應該自己負起校對內容真確性的責任。
Wikipedia:Signs of AI writing
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LLM 模型如 ChatGPT、Gemini、Claude 等，雖然能產生語義流暢的文本，但由於其運作邏輯基於統計學的機率預測，因此在寫作風格、格式編排及邏輯表達上，經常會流露出與人類寫作截然不同的「AI 味道」。
AI 內容往往帶有宣傳或廣告的語氣，且會出現「硬塞」進去的空泛分析，過度強調象徵意義、遺產及重要性。例如，將具體的「第一種連接火車裝置的發明者」描述成「工業界的革命性巨頭」。常見詞彙包括 pivotal（關鍵的）、underscores（強調）、indelible mark（不可磨滅的印記）、profound heritage（深遠遺產）。
AI 會試圖透過不斷列舉主題的媒體來源來「證明」其知名度，即使只是瑣碎的報導，也會在內文大肆強調來源。經常使用與維基百科指引相似的措辭，如「獨立報導」，甚至插入對資訊重要性、認可度或影響的膚淺分析。
文章末尾常出現一個僵化的「挑戰」部分，通常以「儘管其 [正面詞彙]，[文章主題] 面臨着幾個挑戰」開頭，然後對前景進行模糊樂觀的評估，或猜測未來發展。
維基百科指南列出了一系列 AI 慣用的「詞彙黑名單」。這些詞彙被 AI 頻繁使用，導致其在非正式寫作中的使用率暴增，成為判斷依據：
LLM 傾向於在短時間內大量使用某些詞彙：
例如在 2025 年前極度氾濫的 Delve（深入研究／鑽研）。其他常見詞彙包括 align with（與⋯⋯一致）、pivotal（關鍵的）、testament（見證）、tapestry（織錦／抽象名詞）、showcase（展示）、intricate（錯綜複雜的）、vibrant（充滿活力的）。
否定平行結構（Negative parallelisms）：
使用如「Not only X, but also Y」（不僅是X，更是Y）或「It is not just about X, it is about Y」的句型，試圖為平凡的事物賦予深層意義。
使用「From X to Y」（從 X 到 Y）的句型，但 X 和 Y 兩者往往風馬牛不相及，缺乏邏輯聯繫。
對於知識傳播而言，AI 寫作最令人擔憂的威脅，是其對參考文獻的偽造，即「一本正經地胡說八道」。
AI 文章能夠捏造看起來極其逼真的引用來源，包括正確的書名、作者，甚至可能編出真實存在的國際標準書號 ISBN 編號。然而，當用戶試圖循着路徑驗證時，會發現書中根本不存在該引用段落。這種不僅散播錯誤資訊，還偽造驗證資訊路徑的行為，是 AI 寫作對知識準確性的巨大挑戰。
除了文本內容，AI 在格式上也常露出馬腳。由於大多數 LLM 是基於 Markdown 語法訓練，因此在維基百科常用的 Wikitext 語法中，AI 內容經常會出現以下異常：
Markdown 符號殘留，如未清除的 ## 或 **。
過度使用粗體字來強調每一項重點。
大量插入破折號（—）以作補述。
標題大小寫異常（例如全部單字首字母大寫）。
出現「Title: Description」一類的垂直列表與小標格式。
出現 Emoji（例如 🚀🧠📘）等在正式百科文章中異常突出的元素。
AI 殘留其拒絕回答或執行的提示或理由。
可能出現如 [header]、[body] 或 turn0search0 等AI 輸出的內部範本或佔位符文本。
在這個 AI 生成內容日益氾濫的時代，辨識出「人味」，即真實、具體且樸實的知識，已成為讀者最寶貴的能力之一。當看到一篇文章充滿上述「AI 味」時，應多一份警惕；撰寫文章內容的人員在使用 AI 工具協助時，亦應該自己負起校對內容真確性的責任。
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