ChatGPT与DeepSeek写出的文章能过原创吗？关键看你的Prompt指令｜深度揭秘

聊到 AI 写文章过原创这事儿，现在圈子里争议可不小。有人说 ChatGPT 写的东西一查就露馅，也有人说用 DeepSeek 调整下指令就能轻松过审。其实啊，能不能过原创，真不是工具本身的问题 ——核心在你给的 Prompt 指令够不够 “聪明”。

很多人以为原创检测就是查 “有没有和别人重复的句子”，这想法太浅了。现在主流的检测工具，像知网、万方，还有自媒体常用的原创宝、爱站，早就不是简单比对文字了。

原创检测工具的核心逻辑是比对内容与已有数据库的相似度，包括句子结构、逻辑框架甚至观点组合。比如说，你让 AI 写 “新媒体运营技巧”，如果它直接把网上搜得到的 “标题党三要素”“排版黄金比例” 拼在一起，哪怕换了些词，检测工具也能识别出 “这套逻辑在 1000 篇文章里出现过”，重复率肯定高。

更严的是语义查重。有些 AI 写文章会 “换词不换意”，把 “用户转化率” 改成 “客户成交率”，但两句话表达的核心意思一样，现在的工具能通过语义分析抓出来。这也是为什么很多人觉得 “AI 写的东西读起来像拼的”—— 因为它确实在拼已有信息，没跳出数据库。

真正能过原创的内容，得满足两个条件：要么有 “独家信息”，比如你自己的调研数据、亲身经历；要么有 “独特视角”，同样一个观点，你用全新的案例、不一样的论证逻辑来讲，检测工具就找不到相似源。

同样是 AI 写作工具，这俩家伙的 “脑回路” 可不一样，这直接影响了写出的内容能不能过原创。

ChatGPT 的训练数据截止到 2023 年 10 月，覆盖范围广但不够新。它的优势是生成的内容流畅度高，像 “标准范文”，但问题也在这 —— 太标准了。你让它写 “2024 年电商趋势”，它大概率会把 2023 年的观点稍作修改，因为它没 2024 年的实时数据。这种内容拿去检测，很容易和去年的旧文撞车。

DeepSeek 的强项是 “垂直领域深度”，尤其是在科技、财经这些领域，它的训练数据更聚焦。而且它有个特点，如果你给的指令够具体，它会尝试 “推导” 而不是 “复述”。比如你让它分析 “某品牌新品失败原因”，它不会只列通用的 “定价过高、宣传不足”，还会结合该品牌过往的市场策略推导可能的连锁反应 —— 这种推导出来的内容，数据库里可不多见。

但别以为 DeepSeek 就天生容易过原创。如果你给的指令很模糊，比如 “写一篇关于人工智能的文章”，它照样会输出一堆教科书式的内容，重复率能飙到 70% 以上。

为什么有的人用 AI 写文章重复率 30%，有的人却能降到 15% 以内？关键在 Prompt 里有没有这三个东西。

第一个是 “限定独特视角”。你不能让 AI “写一篇职场沟通技巧”，得改成 “以‘95 后实习生’的视角，写 3 个在互联网大厂和领导沟通的避坑案例，要包含具体对话场景”。加了视角和场景，AI 就没法套用通用模板了 —— 毕竟 “95 后实习生的具体对话” 在数据库里是稀缺的。

第二个是 “植入独家信息”。比如你写行业分析，在 Prompt 里加一句 “必须引用 2024 年 Q1 某权威机构的 XX 报告数据，且分析时结合你所在公司的实操案例”。AI 拿到这种指令，会把公共数据和你给的 “独家信息” 结合，生成的内容自然和别人不一样。我见过有人用这招，把 ChatGPT 写的文章重复率从 58% 压到了 12%。

第三个是 “设定创作边界”。告诉 AI“不准用‘众所周知’‘综上所述’这类词”“每段结尾必须加一个反问句”。这些小限制能打破 AI 的固有表达习惯，让句子结构更独特。就像写作文，老师规定 “必须用比喻句开头”，全班写出来的东西自然千差万别。

我拿同一主题 “短视频带货选品技巧” 做了测试，用 ChatGPT 和 DeepSeek 分别生成内容，再用原创宝检测，结果挺有意思。

第一组：用 “写一篇短视频带货选品技巧” 这个模糊指令。ChatGPT 生成的内容重复率 62%，里面 “选品要看用户痛点”“结合热点事半功倍” 这些话，在 10 万 + 篇文章里出现过；DeepSeek 稍好，但重复率也有 55%，问题出在它列举的 “选品工具推荐” 和某篇爆款文重合度太高。

第二组：指令改成 “以‘社区团购团长’的身份，写 3 个选品翻车案例，每个案例要说明‘选品时忽略了什么细节’，最后总结 3 条针对下沉市场的选品原则”。ChatGPT 的重复率降到 31%，因为案例细节是它 “编” 的（数据库里没有社区团长的具体翻车记录）；DeepSeek 更厉害，重复率 22%，它在原则里加了 “下沉市场用户对‘性价比’的定义是‘实用＞品牌’”，这个观点在现有文献里很少见。

第三组：在第二组指令基础上再加一句 “每个案例必须包含具体数据，比如‘某款洗衣液进货 500 瓶，7 天只卖了 32 瓶’”。结果 ChatGPT 重复率 18%，DeepSeek15%。原因很简单 —— 具体到数字的案例，几乎不可能和别人重复。

这说明什么？不是工具不行，是你没让 AI 写出 “数据库里没有的东西”。

光知道原理不够，得有能直接用的技巧。这 5 个方法我在团队里试过，对 ChatGPT 和 DeepSeek 都管用。

给 AI “贴标签”。在指令开头加上 “你是拥有 5 年 XX 行业经验的从业者，说话带点行业黑话”。比如写教育行业文章，加一句 “用‘续费率’‘课消’‘家校共育’这些术语，避免太官方的表达”。AI 会刻意模仿这个身份的语气，生成的内容就有了 “个人特色”。

强制加入 “反常识观点”。比如写 “直播带货趋势”，指令里加一句 “必须提出 1 个和主流观点相反的看法，并用 2 个小众案例支撑”。AI 为了满足这个要求，会跳出常规逻辑。之前有人用这招让 ChatGPT 写出 “‘直播时长越长销量越高’是误区，30 分钟精准直播比 3 小时泛流量更有效”，这个观点在检测时几乎没有相似源。

限定 “输出格式”。别让 AI 写标准的 “总分总”，可以说 “用‘问题 + 反常识解答 + 实操步骤’的结构，每部分不超过 3 句话”。格式一变，句子组合方式就和数据库里的文章不一样了。我试过让 DeepSeek 用 “对话体” 写产品测评，重复率直接降了 20%。

加入 “时效性细节”。比如写 2024 年的文章，指令里提一句 “必须提到 2024 年 3 月之后的某件行业大事，并分析它的影响”。AI 会基于已有信息推导这件事的影响，而推导过程是 “原创的”。

让 AI “承认不知道”。加一句 “遇到不确定的信息，直接说‘这部分数据暂未公开，根据经验推测可能是 XX’”。很多 AI 写文章会硬编常识性内容凑数，这些内容最容易重复。让它坦诚 “不知道”，反而能减少和已有内容的重合。

现在有种说法，“AI 写的内容过两年就没法过原创了”，这话半对半错。

检测工具确实在针对 AI 写作优化。比如知网最近更新的算法，能识别 “AI 特有的句式结构”—— 比如频繁用 “首先”“其次”（虽然我们现在不让用，但 AI 默认会用），或者观点之间缺乏 “个人化连接词”。但反过来，AI 也在学习 “更像人”。

DeepSeek 最近测试的 “思维链写作” 功能，会先在后台 “打草稿”，记录思考过程，再根据这个过程写文章。这种带着 “思考痕迹” 的内容，检测工具很难判断是不是原创。ChatGPT 也在训练 “加入随机错误”—— 就像人写文章会偶尔用词不当，这种 “不完美” 反而让内容更像原创。

说到底，过原创的核心永远不是 “用不用 AI”，而是 “有没有真正的创作价值”。哪怕你全手动写，如果只是把别人的观点换个说法，照样过不了；如果 AI 能帮你表达独特的思考、独家的信息，那它就是个好工具。

所以啊，别纠结 “ChatGPT 和 DeepSeek 能不能过原创”，多花心思琢磨你的 Prompt。让 AI 成为你的 “表达助手”，而不是 “内容搬运工”，这才是破局的关键。

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