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——

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：

不是一句话判死刑，而是多个维度叠加。

核心思路：

1. 提取文本特征
2. 与“人类创作样本分布”做对比
3. 计算偏离程度
4. 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：

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：

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：

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：

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：

过高：

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：

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：

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：

1. 生成 → 人工重构
2. 打乱句长分布
3. 降低 3-gram 重复
4. 引入非线性表达
5. 刻意制造语义跳跃
6. 调整情绪密度波动
7. 避免模板句库堆叠

最重要的是：

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：

那套体系讲的不是技巧碎片，
而是：

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。