从技术角度解析：网文平台如何判定你的小说有 AI 痕迹？
很多人把“AI 痕迹检测”想得很玄，其实本质并不复杂。
平台并不是在“识别你是不是用了某个模型”，
而是在识别——
你的文本是否呈现出统计特征上的“机器生成模式”。
它不关心你用没用 AI，
它只关心文本分布是否异常。
一、核心理论：统计语言异常检测
平台检测 AI 痕迹，本质属于：
多维统计特征异常识别 + 加权评分模型
不是一句话判死刑，而是多个维度叠加。
核心思路：
- 提取文本特征
- 与“人类创作样本分布”做对比
- 计算偏离程度
- 输出 AI 倾向分（0–100%）
二、关键检测维度解析（工程级解释）
下面我们逐一讲每个维度。
1️⃣ lexical_diversity（词汇多样性）
含义：
独特词比例（Unique Words / Total Words）
范围：0–1
为什么 AI 容易低？
AI 在生成长文本时：
- 高频词使用密集
- 同义词替换有限
- 语义集中
如果数值 ≤ 0.20
说明文本词汇重复严重，高风险。
如果 ≥ 0.55
说明表达丰富，更接近人类写作。
平台做法：
分词 → 去停用词 → 统计 unique ratio
2️⃣ sentence_length_variance（句长波动）
含义：
句子长度标准差
自然写作区间大约：
3.5 ± 2.5
人类写作：
- 有长句
- 有短句
- 有断裂
- 有跳跃
AI 写作：
- 句式长度趋于均匀
- 波动幅度过小或过大
过于整齐或异常分布，都可能触发风险。
3️⃣ repetition_ngram（短语重复）
检测 3-gram 重复比例。
例如：
他冷冷地看着对方
他冷冷地看着对方
他冷冷地看着对方
3-gram 重复会飙升。
数值越高，AI 倾向越明显。
这也是目前平台最重权重维度之一。
4️⃣ cliche_ratio（模板化表达）
统计常见套话命中比例。
例如：
- 不由得一愣
- 眉头紧锁
- 深吸一口气
- 嘴角微微上扬
AI 喜欢“安全表达”，
人类喜欢“偏差表达”。
命中率越高，风险越高。
5️⃣ punctuation_rhythm（标点节奏）
统计标点间隔变异系数（CV）。
目标自然区间约：
0.45
AI 文本：
- 标点分布过于均匀
- 情绪起伏不足
人类写作：
- 有断裂
- 有跳句
- 有突然停顿
标点节奏是隐藏维度，但杀伤力极大。
6️⃣ dialogue_ratio（对白比例）
自然区间：
5%–65%
极端情况：
- 全是对白
- 全无对白
都会被标记异常。
平台不看好“极端结构”。
7️⃣ sensory_emotion_density（情绪/感官词密度）
过低：
像说明书
过高：
像刻意堆情绪
AI 容易情绪堆叠。
合理波动才自然。
8️⃣ semantic_smoothness（语义平滑度）
通过 embedding 计算相邻句相似度。
如果 >0.92
说明：
- 语义衔接过于顺滑
- 缺乏人类跳跃
人类写作常有“思维断层”，
AI 通常逻辑过于平滑。
三、综合评分机制
所有维度加权计算：
重复 > 句长 > 词汇 > 模板 > 标点 > 对白 > 情绪 > 语义
输出：
AI 倾向分（0–100）
分数越高，越偏 AI 结构。
如果你希望AI只是工具，而不是替你“生产”，那就更适合用优雅草·写作中枢这种偏“诊断+校准”的方式：先找问题，再动手改，最后复核结果，形成闭环，长期反而更省时间。
四、短文本降权机制
如果：
- token < 80
- 句数 < 5
平台会对部分维度降权：
- 句长波动
- 标点节奏
- 情绪密度
- 对白比例
避免短文本误伤。
这是工程优化，而非恶意。
五、平台并不反 AI，而是反异常
注意一个关键点：
平台不检测“你用没用 AI”
它检测“统计分布是否异常”
你手写但写得像模型，
一样会被判异常。
六、那我们该如何处理？
不是简单“去 AI 味”。
而是工程级使用 AI。
核心策略：
- 生成 → 人工重构
- 打乱句长分布
- 降低 3-gram 重复
- 引入非线性表达
- 刻意制造语义跳跃
- 调整情绪密度波动
- 避免模板句库堆叠
最重要的是：
先有你的结构，再让 AI 辅助细节
不要让 AI 主导结构
七、真正系统解决方案
如果想系统理解：
- AI 写作的生成原理
- 统计分布如何被检测
- 如何工程级构建“人类波动”
- 如何建立“生成—校正—验证”闭环
可以关注卓伊凡即将推出的专栏：
《工程级AI小说方法论》
那套体系讲的不是技巧碎片，
而是：
如何规范、理性、长期使用 AI 辅助小说创作
因为未来平台只会越来越智能。
拼速度会死。
拼结构认知，才能长期活。
