解码AI语言：AI生成的内容中的常用单词和短语

关键要点：

• AI生成的文本通常遵循可预测的模式，例如稳定的音调，重复的措辞和结构化过渡。
• 某些短语，例如“挖掘”和“以其核心”为标志，可以使AI写作声音抛光但僵硬。
• 负责任地使用AI，包括在工作流程中包括人类的监督，增加了工作的透明度，并正确地引用了来源和AI的参与。

曾经被邀请探究一个话题吗？您是否注意到最近的博客文章中强调了关键决定？如果是这样，您可能已经阅读了在AI的支持下开发的内容。 AI生成的文本已经走了很长一段路 - 它的流利，结构化且常常令人印象深刻。但这也倾向于听起来重复和机器人。

当您知道如何指导和完善其输出并以负责任的方式使用它时，AI效果最好。在本文中，我们将分解AI写作的最常见迹象，突出显示经常使用的单词和短语，并探索如何有效使用AI，同时确保人类的监督起着至关重要的作用。

目录

什么是AI生成的内容？

AI生成的文本的特征

AI生成的内容中的常用单词

道德和负责的AI使用

结论

常见的AI单词列表常见问题解答

什么是AI生成的内容？

AI生成的内容是指通过人工智能而不是人类创建的任何文本，图像，视频，音频或其他媒体。

对于书面内容，通过分析庞大的数据集并响应用户提示，Grammarly，Chatgpt和Gemini等AI驱动的工具会生成文本。这些工具可以产生流利，结构良好的副本，以令人印​​象深刻的准确性模仿人类写作。

AI擅长组织思想，增强可读性和简化内容的创建，但通常缺乏个性和创造力 - 使人写作感觉，良好，人性化。

AI生成的文本的特征

与人写作不同，AI写作倾向于遵循不同的模式，这具有更大的变化。这是要在野外发现AI文本的地方：

• 正式的机器人语气- AI写作通常听起来很机器人，因为它倾向于重复相同的句子结构，并且常常缺乏情感或细微差别。
• 重复措辞- 由于AI根据其培训数据中的模式生成单词，因此它依靠熟悉的短语，陈词滥调，甚至过时的语言和信息。
• 缺乏个人风格- AI生成的内容可以概括并迅速综合信息，但缺乏个人故事，情感或独特的观点。
• 可预测的格式- AI擅长构建内容 - 考虑标题案例标题，格式格式化的弹头和抛光措辞。

AI生成的内容中的常用单词

大型语言模型（LLM）（例如GPT）通过根据从大量培训数据中学到的模式来预测最有可能的下一词来生成文本。由于这个预测过程，某些单词和短语倾向于在AI生成的内容中经常出现，并且可以提供有关内容是生成而不是由人撰写的线索。

高频AI单词

AI生成的内容听起来很聪明，但感觉很通用，因为它依赖于经常重复的形式单词和短语。以下是AI生成的写作中一些最常用的单词 - 以及它们的含义，更简单，更直接的选择。

深入研究- 深入研究或探索一些东西。

• 示例：“让我们深入研究AI的历史。 ”
• 替代：探索

下划线- 强调或强调某事的重要性。

• 示例： “这项研究强调了道德AI发展的重要性。 ”
• 替代：亮点

关键- 对某事的成功极为重要或至关重要。

• 示例： “机器学习在现代自动化中起关键作用。 ”
• 替代方案：重要

领域- 一个领域，领域或感兴趣的领域或活动。

• 示例： “这个概念属于计算语言学领域。”
• 替代方案：区域

利用- 有效地利用某些东西，尤其是资源或力量。

• 示例： “企业利用AI改善客户服务。 ”
• 替代：使用

照亮- 解释，澄清或使一些更容易理解。

• 示例： “本指南旨在阐明神经网络的复杂性。 ”
• 替代：解释

过渡和结构化短语

AI非常擅长组织内容，它通常依靠一些过渡短语来帮助读者跟随。尽管这些短语有时有助于清晰，但它们通常是必不可少的，可以表明使用AI。

以下是AI倾向于使用的某些过渡短语 - 以及更简洁或更口语的替代方案。

话虽如此…… - 发表声明后用来引入对比度或资格的短语。

• 例如： “AI工具可以显着提高效率。也就是说，应负责任地使用它们来避免道德问题。 ”
• 替代方案：但是……/甚至如此…

以此为核心…… - 用来总结某物的基本本质的短语。

• 示例：“从其核心中，机器学习是关于识别数据中的模式以做出明智的预测。 ”
• 替代方案：从根本上……/本质上……

简而言之…… - 用来将复杂概念分解为更易消化的解释的短语。

• 示例： “简单地说，深度学习模仿了人脑处理信息的方式。 ”
• 替代：用更简单的术语…/简单地放...

这强调了…的重要性- 一种用来强调重大收获或结论的短语。

• 示例： “AI在几秒钟内处理大量数据的能力强调了将其整合到业务策略中的重要性。 ”
• 替代方案：这突出了对…/的需求，这加强了…的价值

一个关键的要点是…… - 用于总结基本要点或结论的短语。

• 示例：“关键要点是AI应该补充人类智力而不是取代它。 ”
• 替代方案：要点是…/一个重要的教训是…

从更广泛的角度来看…… - 用于引入更高或整体观点的短语。

• 示例： “从更广泛的角度来看，AI正在重塑技术之外的行业，影响医疗保健，金融和教育。 ”
• 替代方案：当您放大…/更大的规模…

预选赛和软词

AI生成的写作通常可以通过使用对冲短语来安全地扮演，从而软化语句以避免听起来太绝对的声音。尽管这可以帮助保持中立并防止过度笼统，但它也可以传达犹豫或谨慎的语气。

以下是AI倾向于使用的一些最常见的对冲短语 - 以及它们的含义，示例和更自信的替代方法。在以下许多情况下，只需完全删除合格的短语或将其换成更具体的主张或报价就可以使写作更具权威性。

一般来说- 用于介绍在大多数情况下是正确但可能有例外的陈述。

• 示例： “一般来说，机器学习模型在较大的数据集中的表现更好。 ”
• 替代方案：在大多数情况下……/通常…

通常- 在大多数情况下表明某些东西是常见或期望的。

• 示例： “神经网络通常需要大量的标记数据才能有效训练。 ”
• 替代方案：通常…/最经常...

倾向于- 提出反复出现的模式或行为，而无需做出绝对的陈述。

• 示例： “ AI生成的内容往往比人写作更结构和统一。 ”
• 替代：通常是……/有……

可以说- 信号表明陈述对解释或辩论开放。

• 示例： “AI可以说是21世纪最具变革性的技术之一。 ”
• 替代方案：有些人可能会说……/技术人员同意…

在某种程度上，这是限制主张范围的短语，表明部分真相。

• 例如：“在某种程度上，AI可以复制人类的创造力，但仍然缺乏真正的创意。 ”
• 替代方案：一定程度……/部分…

从广义上讲- 用来引入概括，同时承认细节可能会有所不同。

• 示例： “从广义上讲，人工智能提高了整个行业的效率，但其影响取决于特定应用。 ”
• 替代方案：总体上……/总体…

分析和学术词

AI生成的写作通常倾向于分析和学术语言，听起来更复杂，这也可能使其听起来过于正式或非个人化。请注意以下学术词AI倾向于偏爱并考虑更自然的选择。

阐明- 澄清或深入了解一个主题。

• 示例： “该研究阐明了AI在教育中的长期影响。 ”
• 替代方案：解释/澄清

促进- 使过程更轻松，更顺畅或更有效。

• 示例： “AI驱动的聊天机器人通过自动处理常规查询来促进客户服务。 ”
• 替代：帮助/启用

精炼- 通过进行少量调整来逐步改进。

• 示例：“开发人员不断完善语言模型，以提高其准确性和相关性。 ”
• 替代方案：改进/增强

加强- 加强，支持或加强某些东西。

• 示例： “实时分析通过提供数据驱动的见解来增强业务决策。 ”
• 替代方案：支持/增强

区分- 识别或建立两个或多个事物之间的区别。

• 示例： “高级AI模型可以区分写作样式和模式，识别与AI生成和人文写的文本相关的特征…… ”
• 替代方案：区分/分开

简化- 使过程更简单，更高效或更复杂。

• 示例： “自动化简化了工作流程管理，降低手动任务并提高生产率。 ”
• 替代方案：简化/优化

过度使用的AI流行语

AI生成的内容通常倾向于浮华的流行语或陈词滥调，听起来更令人印象深刻。尽管这些词是为了增加能量，但它们变得如此过度使用，以至于他们有失去意义的风险，并可能使索赔听起来很夸张。

考虑将以下常见的AI流行语交换为更具体的语言，或者完全编辑它们，以使写作更加敏锐和有影响力。通常，诸如“创新”或“尖端”之类的形容词是填充词，缺乏意义。而不是简单地将某些东西描述为创新性，而是考虑包括更生动地传达出来的细节。继续阅读以发现其他陈词滥调AI倾向于与较少使用的替代方案一起使用。

革命性- 完全改变或破坏行业，过程或做事方式。

• 示例： “AI驱动的自动化设置为彻底改变企业处理客户服务的方式。 ”
• 替代方案：变换/更改显着

创新的- 将某些东西描述为新的，创造性的或独特的方法。

• 示例：“这种创新的机器学习模型增强了语音识别精度。 ”
• 替代方案：新/创意/完全剪切

尖端- 在技术的最前沿，代表了最新进步。

• 示例： “尖端的AI算法实现了无与伦比的效率实时数据分析。 ”
• 替代方案：高级/最先进的/或完全剪切

改变游戏- 产生重大影响，以改变某些事情的运作方式或运作方式。

• 示例： “AI驱动的网络安全解决方案是威胁检测中改变游戏的发展。 ”
• 替代方案：重大/开创性/或完全切割

变革性- 在野外或行业中引起重大转变或改进。

• 示例：“深度学习对自然语言处理产生了变革性的影响。 ”
• 替代：影响力/急剧发生了变化

无缝集成- 系统，工具或功能的平滑合并而不会受到干扰。

• 示例： “该平台提供与现有企业软件的无缝集成。 ”
• 替代方案：平稳的兼容性/与…毫不费力地工作

可扩展的解决方案- 可以轻松生长以满足需求增加的产品或系统。

• 示例： “基于云的AI为各种规模的企业提供了可扩展的解决方案。 ”
• 替代：可扩展系统/易于调节

道德和负责人AI的技巧

AI工具提供了宝贵的写作帮助，但它们需要一种周到的协作方法来获得最佳结果。与其简单地生成文本，不如学习如何与AI共同创建，以使您的创造力和独创性保持工作的核心，并且不要像其他任何来源一样忘记使用AI时引用。请继续阅读更多方法，以使您有效地集成AI，同时保持您的写作真实和值得信赖。

跟踪您的写作过程

语法作者并不依赖AI检测工具，而不是仅估计AI参与，而是使您可以主动跟踪写作过程。只需在开始在Google文档中工作之前打开作者身份，它将自动跟踪和分类您的写作 - 无论是完全自行的，在AI帮助中创建的，还是从另一个来源粘贴。通过跟踪您与AI的合作方式，您可以消除歧义并在内容创建中展示完整性。

对AI的角色保持透明

透明度可以与您的受众建立信任，并有助于设定明确的期望。 Grammarly的AI引用发生器，APA，MLA和芝加哥格式使您可以轻松引用您对AI的使用。

在中心保持人类的监督

AI是一种强大的工具，但它不能替代人类的判断。始终查看和完善AI生成的文本，以确保其与您的意图保持一致，保持声音并符合您的质量标准。周到的编辑将AI结构化但有时僵硬的输出转变为抛光和独特的东西。

使用AI来增强而不是替代创造力

尽管AI可以帮助组织想法和简化写作，但过多地依靠它可以使内容听起来很通用。而不是让AI决定您的消息，而是将其用作起点。添加自己的见解，体验和个人风格，以使您的写作更自然和引人入胜。 AI应该帮助您更有效地工作 - 而不是接管创作过程。

遵循行业和机构准则

不同的字段具有不同的AI使用标准。如果您正在为工作，学校或出版物写作，请确保您了解围绕AI辅助写作的期望。在需要时，像其他任何来源一样正确地引用了AI生成的内容。负责的AI使用不仅要遵循规则，还包括确保您的写作既透明又可信。

结论

人工智能工具使写作效率更高，但它们通常会产生感觉机器人的文本。认识到AI的模式（例如重复的措辞和可预测的过渡）可以帮助您完善其输出并保持自然写作。负责任地使用AI意味着保持透明度，确保人类的监督并遵循道德准则。

Grammarly可以帮助您在维持创造力，独特的声音和正直的同时获得AI的好处。借助语法作者身份，您可以跟踪AI在写作中的作用，而AI驱动的建议可以增强清晰度，音调和结构。通过将AI的效率与人类的创造力相结合，您可以创建高质量的真实写作，从而既打磨又有个人化。

常见的AI单词列表常见问题解答

您如何判断文本是否是由AI生成的？

AI生成的写作倾向于遵循可预测的模式，即形式或机器人的语调，重复的措辞和结构化过渡。它还依靠某些单词，例如钻探，强调和关键。 Grammarly的AI检测器等工具可以分析AI生成模式的内容，并帮助您发现可能需要编辑的文本。

AI检测工具可靠吗？

人工智能检测工具可以估计文本是AI生成的可能性，但它们并不是100％万无一失的。准确性取决于许多因素，例如AI模型的高级以及如何编辑或完善文本。

为什么AI写作听起来过于正式或结构化？

AI模型在大量数据集上进行了培训，这有助于他们模仿文本。尽管输出通常是清晰且结构良好的，但通常缺乏人类表达的细微差别，使其听起来正式，可预测或公式化。

可以将AI生成的内容改进以听起来更人性化吗？

是的！人类的监督可以使AI生成的文本更加自然和引人入胜。在编辑AI内容时尝试以下策略：

• 添加个人见解或轶事。
• 调整音调和样式。
• 贸易公式结构，用于更令人惊讶或原始的东西。

作家如何负责任地使用AI？

负责人的使用意味着将人类的创造力和判断力保持在中心。为此，请审查和完善AI生成的内容，以确保其与您的声音和意图保持一致。就像您引用其他资源一样，对AI在您的写作中的作用保持透明。并使用语法作者之类的工具来跟踪AI的贡献，从而在内容创建中提供清晰度和信誉。