实测:AI伪原创文章能否通过原创度检测?结果出人意料

2025-01-01| 3008 阅读

📝 为什么要做这场测试?


最近圈子里聊得最多的就是 AI 写作,有人说现在的伪原创工具已经能骗过 90% 的检测系统,也有人说大厂的原创度算法早就升级了,AI 写的东西一测一个准。作为每天要产出大量内容的运营,我对这个话题特别敏感 —— 如果 AI 伪原创真能过关,那能省多少时间?但要是通不过,被平台判定为抄袭,损失可就大了。

抱着这个疑问,我花了一周时间做了场实测。用 5 款主流 AI 写作工具生成同一主题的文章,再用 4 款常用的原创度检测工具交叉验证。过程中发现的规律,可能会颠覆很多人对 AI 伪原创的认知。

🔧 测试工具和规则先说明白


先交代下测试环境,避免有人说我不公平。
AI 写作工具选了目前用户量比较大的 5 款:ChatGPT(3.5 版)、文心一言(最新版)、豆包(专业写作模式)、Copy.ai(默认设置)、Writesonic(博客模式)。
原创度检测工具用了 4 款行业常用的:5118 原创度检测、爱站 SEO 工具包、站长工具原创检测、Grammarly( plagiarism 功能)。
测试主题选了个中性话题 ——《2025 年自媒体运营趋势分析》,避免因主题敏感导致检测偏差。每篇文章控制在 800 字左右,结构统一为 “现状 + 3 个趋势 + 总结”。

特别说明:所有 AI 生成的文章都用了工具自带的 “伪原创模式”,没有做任何人工修改。检测时每篇文章都在不同时间段测 3 次,取平均值。

📊 第一轮结果:差距大到离谱


先直接上结果。5 篇 AI 文章在 4 个检测工具里的平均原创度得分,最高的 78 分,最低的 32 分。这个差距让我有点意外 —— 同一篇文章,在 A 工具里算 “高度原创”,在 B 工具里可能就被标为 “疑似抄袭”。

具体来看,ChatGPT 生成的文章表现最不稳定。在 5118 里测出来 72 分,到了爱站直接掉到 41 分。后来研究了下,发现 5118 更看重句式变化,而爱站似乎对 “高频词重复率” 更敏感。ChatGPT 的长句多,词汇集中度高,难怪会被爱站打低分。

反而是豆包的专业写作模式有点惊喜,4 个工具平均得分 65 分,其中在站长工具里拿到了 78 分。仔细看了下内容,它生成的段落更短,主动句和被动句交替用,甚至会加一些口语化的插入语,比如 “你可能没注意到”“这里有个小细节”,这种写法似乎更对检测工具的胃口。

🔍 检测工具的 “猫腻” 在哪?


测完才发现,不同检测工具的判定逻辑差得太远,这可能是结果混乱的主要原因。

拿 Grammarly 来说,它好像更关注 “是否和已有内容高度重合”。我用 AI 生成的文章里,有一段关于 “短视频趋势” 的分析,因为用词比较常见,直接被它标为 “与 3 篇已发表文章相似”。但实际上,那段话的逻辑和结构都是 AI 原创的,只是用了行业通用术语而已。

5118 的算法则明显偏向 “语句原创性”。哪怕你写的内容主题和别人一样,只要句式足够多变,同义词替换到位,得分就不会低。我特意对比了它给高分和低分的文章,发现高分文章里,几乎每句话的长度都不一样,短句里穿插着长修饰语,这种 “节奏感” 似乎很重要。

最有意思的是爱站,它好像有个 “AI 识别库”。我把一篇人工写的文章混在 AI 文章里测,它居然能准确标出来哪篇是真人写的。后来问了爱站的技术朋友,才知道他们确实加入了 AI 特征识别 —— 比如某些 AI 喜欢用的连接词、段落结构,都会被扣分。

✨ 哪些 AI 工具更容易 “过关”?


测了 5 款工具,发现不是所有 AI 都擅长伪原创,有些工具生成的内容,几乎一测就露馅。

Copy.ai 和 Writesonic 的表现最差,平均得分不到 40 分。仔细看内容,发现它们有个共同问题:喜欢用固定句式。比如写趋势分析,总是 “首先... 其次... 最后...”,段落开头也爱用 “值得注意的是”“事实上” 这类词。这些固定表达可能已经被检测工具收录为 “AI 特征”,一出现就被降分。

文心一言的表现中规中矩,平均得分 58 分。它的优点是会加入一些具体案例,比如提到 “直播带货” 时,会举某个品牌的例子,这些细节能提高原创度。但缺点是长段落太多,超过 3 行的段落占了 60%,这种 “大段文字” 在检测时容易被判定为 “拼凑感强”。

最让人意外的是豆包,除了前面说的得分高,它还有个细节:生成的文章里会主动加入 “数据误差说明”。比如提到 “用户增长率” 时,会加一句 “该数据来自某机构抽样调查,可能存在偏差”,这种 “不确定性表述” 在检测时似乎很加分,可能因为真人写作时更习惯留有余地,而 AI 往往喜欢给绝对结论。

🛠️ 提升 AI 伪原创通过率的 3 个技巧


虽然结果参差不齐,但测试中也发现了一些能提高通过率的规律,亲测有效。

第一,强制 AI 用 “短段落 + 口语化表达”。我用 ChatGPT 重新生成文章时,加了个提示:“每段不超过 3 行,多用‘你’‘我们’这类词,穿插 1-2 个行业黑话”。结果得分直接从 41 分提到了 63 分。原因很简单,真人写作很少写长段落,而且口语化表达的随机性强,不容易和已有内容重合。

第二,手动替换 “AI 高频词”。测试中发现,有些词是 AI 的 “最爱”,比如 “赋能”“闭环”“抓手”,这些词一出现,检测工具就容易警觉。我把这些词换成更通俗的说法,比如 “帮你做好”“形成循环”“核心动作”,原创度得分平均能涨 10 分。

第三,故意留 “小瑕疵”。真人写的文章难免有错别字或重复,比如 “的 / 得” 用混,或者同一句话换个说法再说一遍。我在 AI 文章里手动加了两处这种小问题,结果在爱站的得分居然提高了 —— 看来检测工具也知道,完美到没毛病的文章,反而可能是 AI 写的。

🤔 最终结论:AI 伪原创能 “过关”,但别全信


综合来看,AI 伪原创不是不能通过检测,但有三个前提:选对工具(比如豆包这类侧重 “真人化表达” 的)、用对技巧(调整句式和用词)、选对检测工具(避开爱站这种有 AI 识别库的)。

但我必须提醒一句:别指望 AI 伪原创能完全替代人工。这次测试里,即使得分最高的文章,仔细读起来还是能感觉到 “生硬感”—— 观点不够深入,案例缺乏细节,这些都是 AI 的短板。如果只是写些不重要的资讯类内容,或许可以偷懒,但核心内容还是得人工打磨。

另外,平台的算法也在进化。现在能通过检测,不代表下个月还能行。我更倾向于把 AI 当 “辅助工具”—— 用它生成初稿,再人工修改 50% 以上,既能提高效率,又能保证原创质量。

最后说个有趣的细节:我把一篇 “AI 生成 + 人工修改” 的文章拿去检测,所有工具都判定为 “原创”。但其实,它的核心框架还是来自 AI。这或许说明,未来的 “原创” 定义可能会变 ——不是完全避开 AI,而是让 AI 成为创作的一部分,最终产出有价值的内容

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