正文
“用另一个AI，去判断这是不是AI写的。”
也就是说，我们现在在干一件极其荒谬的事情。
“让AI审判AI，最后把结果扣在人类头上。”
它不懂你是什么背景，不知道你是不是通宵写的，不知道你有没有复查文献、推敲措辞、修改逻辑，它只看语料、风格、用词概率。
只要你写得
太流畅、太规范、太有逻辑
，不好意思，可能就会被判成AI写的。
它不管你是不是人肉手写，只要你像是模型生成，它就把你打成AI。
那我想稳稳，什么才不是AI呢？那到底什么才是“人”写的呢？
我真的很想问一句：
这最后要的，到底是人类的思维，还是AI的漏洞？
这不是一个简单的误判。
这是我觉得，很多学校的教育系统、技术系统、管理系统，对AI认知的
深度误解与草率滥用。
我没有那么懂技术，但是根据我自己过去的知识和有限的了解，现在主流的AIGC检测工具，依赖的核心算法，我大概会归为3类，这3类，在检测文本是不是AI生成的上，各有各的问题。
第一类，叫困惑度与熵值分析。
这套逻辑其实特别搞笑。
它的底层逻辑是这样的：AI模型生成文字，通常很顺，因为它是从一堆可能性中挑概率最高的词来生成。
在专业术语上，跟困惑度相关的叫文本熵值，就是基于信息论的随机度量。
一个文本的熵可以通过字词分布来计算。所以，AI生成的文本可能在某些统计特征上熵较低，过于均匀或模式化，而人类文本熵值更高或者分布不同。
所以，如果你写得也很顺，语言平滑、逻辑清晰、用词自然，这个系统就觉得你“哦这过于不让人困惑”了，那没跑了，你一定是AI。
相反，如果你写得磕磕绊绊、断断续续，错别字连篇、语法错误频发，让人满脑子困惑，卧槽，那这才像人啊！
这就好比你去应聘一个岗位，答得太好被质疑背稿了，答得磕巴反而觉得你有灵魂。
这检测逻辑，离谱得很离谱。
第二种，是我觉得最能无语的，
机器学习分类器
。
他们会喂给AI一个大数据集，里面有人写的和AI写的例子，然后训练它去分辨你是哪边。
说实话，这方法在理论上没问题，但实际用起来，实在是过于操蛋了。
