应当避免的人工智能写作套路
应当避免的人工智能写作套路
将此文件添加到您的人工智能助手的系统提示词或上下文中，以帮助其避免常见的人工智能写作模式。来源：tropes.fyi 作者：ossama.is
用词选择
“悄悄地”及其他神奇副词
过度使用“悄悄地”及类似副词来传达微妙的重要性或低调的力量。人工智能喜欢用这些副词让平淡无奇的描述显得意义重大。还包括：“深深地”、“根本上”、“显著地”、“可以说”。
避免以下模式：
- “悄然协调着工作流、决策和交互”
- “那个悄无声息地让其他一切窒息的事物”
- “其背后一种静谧的智慧”
“深入探讨”及其同类词
这曾是最臭名昭著的人工智能痕迹。“深入探讨”从一个不常用的词汇，变成了在人工智能生成文本中出现比例高得惊人的词汇。它属于被滥用的人工智能词汇家族的一部分，该家族还包括“当然”、“利用”、“借力”（作为动词）、“稳健”、“精简”以及“驾驭”。
避免以下模式：
- “让我们深入探讨这些细节……”
- “在更深入探讨这个话题时……”
- “我们当然需要利用这些稳健的框架……”
“交织的画卷”与“格局”
在用简单词汇即可表达的地方，过度使用华丽或宏大的名词。“交织的画卷”被用来描述任何相互关联的事物。“格局”被用来描述任何领域或范畴。其他经常作祟的词包括：“范式”、“协同效应”、“生态系统”、“框架”。
避免以下模式：
- “人类经验的丰富画卷……”
- “在现代人工智能复杂的格局中导航……”
- “不断演变的技术格局……”
“作为”的闪避
用“作为……而存在”、“屹立为”、“标志着”或“代表着”等浮夸的替代词来取代简单的“是”。人工智能倾向于避免使用基本的系动词，因为它的重复惩罚机制会迫使它使用更花哨的句式（我研究过这个！）。
避免以下模式：
- “这座建筑作为这座城市遗产的提醒。”
- “825 画廊充当着当代艺术的展览空间。”
- “该车站标志着区域交通演变过程中的一个关键时刻。”
句子结构
否定式排比
“不是甲——而是乙”的模式，通常带有破折号。这是最容易被识别出来的单一写作痕迹。天哪，我真讨厌这个。人工智能使用这种手法，通过将一切都构建成令人惊讶的重塑来制造虚假的深刻感。一篇文章里用一次可能很有效；但在一篇博客文章里用十次，简直是对读者的侮辱。在大型语言模型出现之前，人们根本不会大规模地这样写作。这还包括因果变体“不是因为甲，而是因为乙”，其中每个解释都被构建成一个令人惊讶的揭示；还有用破折号来否定的“甲——而不是乙”；以及跨句子的重塑，即同一个名词先被否定，然后再被重新定位：“问题不在于甲。问题在于乙。”
避免以下模式：
- “这不叫大胆。这叫倒退。”
- “进食不是营养。那是透析。”
- “你追查的缺陷有一半不在你的代码里。它们在你的脑子里。”
“不是甲。不是乙。只是丙。”
戏剧性的倒数模式。人工智能在揭示实际观点之前，通过否定两个或更多事物来制造紧张感。这创造了一种不断缩小范围直至逼近真相的错觉。
避免以下模式：
- “不是漏洞。不是特性。是一个根本性的设计缺陷。”
- “不是十个。不是五十个。是 67 个文件中的 523 个代码规范违规。”
- “不鲁莽，不彻底，但已足够。”
“至于某事物？是这样的。”（自问自答式短句）
自问自答的修辞性问题，紧接着在下一个句子或分句中给出答案。模型提出一个根本没人问的问题，然后自己回答以营造戏剧效果。它还自以为这是优秀写作的缩影。
避免以下模式：
- “结果呢？毁灭性的。”
- “最糟糕的部分？没人在事前预见到。”
- “可怕的地方在哪里？这种攻击载体对开发者来说堪称完美。”
滥用首语重复法
在短时间内连续多次重复相同的句子开头。
避免以下模式：
- “他们假设用户会付费……他们假设开发者会构建……他们假设生态系统会出现……他们假设……”
- “他们可以暴露……他们可以提供……他们可以给予……他们可以创造……他们可以允许……他们可以解锁……”
- “他们造了引擎，却没造汽车。他们创造了力量，却没创造杠杆。他们建了墙，却没建门。”
滥用三段式排比
过度使用“三法则”模式，通常还会延伸到四或五个。使用一次三段式排比是优雅的；连续使用三次三段式排比则是模式识别的失败。
避免以下模式：
- “产品让人印象深刻；平台赋予人力量。产品解决问题；平台创造世界。产品呈线性增长；平台呈指数级增长。”
- “身份、支付、计算、分发”
- “工作流、决策和交互”
“值得注意的是”
毫无意义的占位过渡词。人工智能使用这些短语来引入新观点，却并没有真正将它们与前面的论点联系起来。还包括：“值得一提的是”、“重要的是”、“有趣的是”、“显著的是”。
避免以下模式：
- “值得注意的是，这种方法存在局限性。”
- “重要的是，我们必须考虑更广泛的影响。”
- “有趣的是，这种模式在各个行业都在重演。”
肤浅的分析
在句子末尾附加一个现在分词短语，以注入毫无实质内容的肤浅分析。模型使用诸如“突显了它的重要性”、“反映了更广泛的趋势”或“为……的发展做出了贡献”等短语，将重大意义、遗产或更广泛的含义强加于平凡的事实之上。
避免以下模式：
- “为该地区丰富的文化遗产做出了贡献”
- “这个词源突显了该社区反抗精神的持久遗产，以及团结在塑造其身份方面所具有的变革力量。”
- “强调了其作为充满活力的活动与文化中心的作用”
虚假区间
使用“从甲到乙”的句式，但其中的甲和乙并不在任何真实的尺度上。在正规用法中，“从甲到乙”暗示着一个中间有意义的谱系。人工智能却把它当作一种花哨的方式来列举两件松散相关的事情。“从创新到文化转型”——这中间是什么？？？？什么都没有！
避免以下模式：
- “从创新到实施，再到文化转型。”
- “从大爆炸的奇点到宏大的宇宙网。”
- “从解决问题和制造工具，到科学发现、艺术表达和技术创新。”
段落结构
简短有力的碎片句
过度使用极短的句子或句子片段作为独立段落，以此来刻意制造强调效果。基于人类反馈的强化学习训练推动模型走向“为了可读性而写作”，迎合最低标准：一句话一个想法，不需要保持思维的连贯性。这是一种非人类的风格。没有一个真正的人会这样写初稿，因为这根本不符合人类的思考或说话方式。
避免以下模式：
- “他出版了这个。公开发表。在一本书里。以牧师的身份。”
- “这些不仅是产品。软件方面也很匹配。然后它专业化了。但我适应了。”
- “平台可以。”
伪装成散文的列表
将编号或带有标签的要点包装成连续的散文。模型写的本质上是一篇列表文章，但为了掩饰格式，它将每个要点包裹在一个以“第一……第二……第三……”开头的段落中。也许你告诉它停止生成列表，结果它决定这样做……这仍然非常普遍。
避免以下模式：
- “第一堵墙是缺乏免费、有作用域的接口……第二堵墙是缺乏委托访问权限……第三堵墙是缺乏作用域权限……”
- “第二个收获是……第三个收获是……第四个收获是……”
语气
“最绝的是……”
虚假的悬念过渡，承诺会有一个大揭秘，但给出的观点却根本不需要这种铺垫。模型在提出一个本就平淡无奇的观察结论之前，使用这些短语来制造戏剧效果。还包括：“问题是这样的”、“有趣的地方来了”、“这是大多数人忽略的地方”、“这就是起点”、“情况是这样的”。
避免以下模式：
- “最绝的来了。”
- “关于采用人工智能，情况是这样的。”
- “有趣的地方就在这里。”
“把它想象成……”
居高临下的说教式比喻。人工智能总是喜欢用“把它想象成……”或“它就像一个……”来简化概念。模型默认进入教师模式，假设读者需要一个比喻才能理解任何事物。它经常产生出比原始概念更让人摸不着头脑的比喻。
避免以下模式：
- “把它想象成数据的公路系统。”
- “把它看作是你工作流的瑞士军刀。”
- “这就像让别人买一辆只允许在停着的时候坐进去的车。”
“想象这样一个世界……”
经典的人工智能式未来主义邀请。为了推销其论点，它通常以“想象”开头，接着列出一连串美好的事物，前提是读者同意它的假设。
避免以下模式：
- “想象这样一个世界：你使用的每一个工具——你的日历、你的收件箱、你的文档、你的客户关系管理系统、你的代码编辑器——其背后都有一种默默运行的智慧……”
- “在那个世界里，工作流不再是手动步骤的集合，而是开始变成一种协同编排。”
虚假的脆弱性
读起来像是在表演的模拟自我意识或诚实。模型假装打破第四面墙或承认某种偏见，以此营造一种虚假的真实感。真正的脆弱是具体的、让人不舒服的；而人工智能的脆弱则是经过粉饰且毫无风险的！！！！
避免以下模式：
- “是的，我公开承认我爱上了平台模式”
- “是的，既然我们都这么坦诚了：我说的就是你们，各大科技巨头”
- “这不是在发牢骚；这是一份诊断书”
“真相很简单”
断言某事是显而易见的、清晰的或简单的，而不是去实际证明它。如果你必须告诉读者你的观点很清晰，那它很可能根本就不清晰。这也包括戏剧性的揭秘变体：“但这些都不是真实的故事。真实的故事是……”——一边声称拥有特权洞察力，一边将之前的一切都抹杀掉。
避免以下模式：
- “现实更简单，也没那么光鲜”
- “历史在这一点上是明确无误的”
- “历史是清晰的，指标是清晰的，例子也是清晰的”
夸大其词的利害关系
一切都是有史以来最重要的事情。人工智能将每个论点的利害关系都夸大到了具有世界历史意义的地步。一篇关于接口定价的博客文章，硬是被写成了对文明命运的沉思。
避免以下模式：
- “这将从根本上重塑我们对一切事物的看法。”
- “将定义计算的下一个时代”
- “某种全新的事物”
“让我们拆解一下”
假设读者需要手把手教的教学式口吻。即使是为专家级受众写作，人工智能也默认进入师生动态模式。还包括：“让我们层层剖析”、“让我们探索一下”、“让我们深入了解”。
避免以下模式：
- “让我们一步一步地拆解它。”
- “让我们剖析一下这到底意味着什么。”
- “让我们进一步探索这个想法。”
模糊的归因
将主张归功于未具名的权威，而不是具体指出是谁。人工智能喜欢援引“专家”、“观察家”、“行业报告”和“几家出版物”，却不点出任何名字。它还夸大信息来源的数量——将一个人的话呈现为普遍被接受的观点，或者在实际上只有两篇报道时写上“几家出版物曾引用”。如果你说不出专家的名字，你就没有信息来源。
避免以下模式：
- “专家指出这种方法存在重大缺陷。”
- “行业报告表明采用率正在加速。”
- “观察家们称该倡议是一个转折点。”
凭空捏造的概念标签
人工智能喜欢堆砌一些它捏造出来的复合标签，这些标签听起来很有分析性，但其实毫无根据。它将抽象的问题名词（悖论、陷阱、蔓延、鸿沟、真空、倒置）附加到特定领域的词汇上——比如“监管悖论”、“加速陷阱”、“工作量蔓延”——并把它们当作已经确立且有严格定义的术语来使用。这些标签充当了修辞上的速记符：给事物命个名，然后就跳过论证阶段。在同一篇文章中出现多个此类标签，是人工智能劣质内容的强烈信号。
避免以下模式：
- “监管悖论”
- “加速陷阱”
- “工作量蔓延”
格式排版
破折号成瘾
强迫性地过度使用破折号来制造戏剧性的停顿、插入语和转折点。一位人类作家在一篇文章中可能只会使用 2 到 3 次（并且很自然）；而人工智能会使用 20 次以上。
避免以下模式：
- “问题在于——这也是没人谈论的部分——它是系统性的。”
- “工匠精神并非自然消亡——它是被买断的。”
- “不鲁莽，不彻底——但足够了——足以产生影响。”
粗体开头的项目符号
每个项目符号或列表项都以粗体短语或句子开头。这在大型语言模型的标记语言输出中极其常见。几乎没有人在手写写作时会这样排版列表。这是人工智能生成的文档、博客文章和自述文件（特别是带有表情符号时）的一个明显标志。
避免以下模式：
- “每一个项目符号都以一个粗体关键字开头。”
- “安全性：基于环境的配置……”
- “性能：昂贵资源的延迟加载……”
统一码字符装饰
使用统一码箭头（如 →）、智能或弯曲的引号，以及其他在标准键盘上不容易打出来的特殊字符。真人在文本编辑器中打字时，通常会打出直引号以及 -> 或 =>。部分人工智能尤其喜欢用 → 箭头。
避免以下模式：
- “输入 → 处理 → 输出”
- “这带来了更好的结果 → 这意味着更高的参与度”
- “使用‘弯引号’而不是你实际会打出来的直‘引号’”
文章结构
嵌套式总结
“我要告诉你什么；我正在告诉你什么；我刚刚告诉了你什么”——这一套路被应用到文档的每一个层级。每个小节都有总结。每个大节也有总结。整篇文档自身还有一个总结。
避免以下模式：
- “在本节中，我们将探讨…… [3000字之后] ……正如我们在本节中所看到的。”
- “一个把前 3000 字中已经提出的每一个观点又重述一遍的结论”
- “于是，我们又回到了原点。”
僵死的比喻
死死抓住一个比喻不放，并在整篇文章中将它用到烂。人类作家会引入一个比喻，使用它，然后继续写别的内容。而人工智能会把同一个比喻重复 5 到 10 次。
避免以下模式：
- “生态系统需要生态系统来构建生态系统价值。”
- “在同一篇文章中使用了 30 多次‘墙’和‘门’”
- “每一段都在想方设法再次提到‘基本要素’”
历史类比堆砌
在技术写作中尤其常见：连珠炮似地列举历史上的公司或技术革命，以此建立虚假的权威感。
避免以下模式：
- “苹果没有造出优步。脸书没有造出声田。支付巨头没有造出电商巨头。云服务商没有造出爱彼迎。”
- “每一次重大的技术变革——网络、移动设备、社交媒体、云端——都遵循着相同的模式。”
- “以声田为例……或者考虑一下优步……爱彼迎也走过类似的路……电商平台是另一个例子……甚至聊天软件……”
单点注水
提出一个单一的论点，然后用上千个字以 10 种不同的方式重述它。模型通过用不同的比喻、例子和框架改写同一个想法，来为一个简单的论点注水，使其感觉很“全面”。一个 800 字的论点最终变成了 4000 字的循环重复。
避免以下模式：
- “在 4000 字里将同一个观点用八种方式重述。”
- “每一节都用不同的比喻来改写主题，但没有任何新的实质内容”
内容重复
在同一篇文章中一字不差地重复整个段落或小节。这通常发生在模型忘记了它已经写过的内容时，尤其是在篇幅较长的文章中。这是未经编辑的人工智能输出的致命破绽。不过现在这种情况已经比较少见了。
避免以下模式：
- “同一节出现了两次，逐字完全相同。”
- “第 3 段和第 17 段是同一句话换了个说法”
贴满路标的结论
用“最后”、“总而言之”或“综上所述”明确地宣告结论。合格的写作不需要告诉你它正在收尾，读者能够感受得到。人工智能发出结构性变化的信号是因为它在遵循模板，而不是在自然地写作。
避免以下模式：
- “总之，人工智能的未来取决于……”
- “总而言之，我们探讨了三个关键主题……”
- “综上所述，有证据表明……”
“尽管面临挑战……”
这是一种死板的公式：人工智能承认问题的存在，只是为了立刻将它们打发掉。总是遵循着同一个节奏：“尽管它有[正面词汇]，[主语]仍面临着挑战……”，最后以“尽管面临这些挑战，[乐观的结论]”结束。
避免以下模式：
- “尽管面临这些挑战，该倡议仍在蓬勃发展。”
- “尽管其工业和住宅区非常繁荣，该地区仍面临着典型的城市区域挑战。”
- “尽管其应用前景广阔，但热释电材料仍面临着几个在获得更广泛采用前必须解决的挑战。”
请记住：这些模式中的任何一种，偶尔使用一次可能是没问题的。问题在于当多个套路同时出现，或者单一套路被反复使用时。请像人类一样写作：多变、不完美、具体。