📌 原创性：不只是重复率那么简单
评估 AI 内容降重的效果，原创性是第一个要盯紧的点。很多人觉得看个查重报告就行，重复率低就是好。但真不是这样。有些 AI 改完重复率是下来了，可读着像天书，全是生僻词堆砌，这种就算重复率再低也没用。
真正的好改写，是在降低重复率的同时，能形成全新的表达逻辑。比如原文说 “人工智能技术在医疗领域的应用越来越广泛”，差劲的改写可能变成 “人工智能在医疗方面用得越来越多”，换了几个词，意思没大改，重复率降得有限。而好的改写会是 “当下，医疗领域正越来越多地接纳人工智能技术，从疾病诊断到药物研发，都能看到它的身影”，不仅换了说法，还扩展了语境，重复率自然降得明显，原创性也更高。
还要看是否有 “伪原创” 的痕迹。有些 AI 会把主动句改成被动句，或者随便换几个同义词，这种表面功夫骗不过深度查重，更骗不过读者的眼睛。好的 AI 改写应该是重新组织语言结构，甚至换一种叙事角度，让内容看起来像全新创作的。
📝 语句通顺度：读着顺才是硬道理
不管改得多有创意，语句不通顺一切白搭。我见过不少 AI 改写的内容，单个句子看没大问题，连起来读就别扭得很。比如前一句说 “天气很好”，下一句突然跳到 “他吃了一碗面”，中间没有任何衔接，这就是典型的不通顺。
判断通顺度有个简单方法：把改写后的内容大声读出来。如果读的时候需要停下来琢磨意思，或者觉得哪里卡壳，那肯定是有问题。好的 AI 改写会让句子之间衔接自然，逻辑连贯，就像人正常说话一样。
还要注意语法错误。有些 AI 为了追求新意，会造出一些不符合语法规则的句子，比如 “我在公园跑步的时候，看到了一只正在飞翔的狗”，这种常识性错误都改不出来，说明改写效果极差。通顺度不仅是语句流畅，还得符合基本的语言规范和逻辑。
🎯 核心信息保留：不能改得面目全非
降重不是改写的全部目的，更不能为了降重把原文的核心信息改没了。比如一篇讲 “高血压患者饮食注意事项” 的文章，核心信息是低盐、低脂、多吃蔬菜水果。如果 AI 改完变成了 “高血压患者要多运动”，这就完全跑偏了，就算写得再好也没用。
怎么判断核心信息有没有保留？可以把改写后的内容和原文的核心观点一条一条对比。比如原文列出三个要点，改写后是否还能清晰找到这三个要点，只是表达方式不同。就像做数学题，答案是 10，原文用 2×5，改写用 1+9，结果一样，过程不同，这才是合格的。要是结果都变了，那肯定是失败的改写。
有些 AI 会过度改写，把关键数据、专业术语都改了，导致信息失真。比如原文说 “某药物的有效率是 80%”，改成 “某药物效果不错”，这种模糊处理就是丢了核心信息，绝对要避免。
🎭 风格一致性：别一会儿严肃一会儿活泼
每种内容都有自己的风格，新闻稿要正式严谨，公众号文章可能轻松活泼，学术论文则必须专业规范。AI 改写必须保持这种风格的一致性，不能乱改。
比如一篇学术论文，原文用词准确、句式严谨。如果 AI 改写完冒出 “这事儿可太牛了” 这种口语化表达，就完全破坏了风格。反过来，一篇美食公众号文章，原文充满生活气息，改写成 “该食物具有较高的营养价值，其口感符合大众预期”，就显得太生硬了。
判断风格是否一致，可以从用词、句式、语气三个方面看。用词上，专业文章多专业术语，通俗文章多日常词汇；句式上，正式文章多长句复杂句，轻松文章多短句；语气上，议论文坚定，记叙文平和。AI 改写后的内容在这三方面和原文匹配，风格就没大问题。
🔍 实用性：改完得有用才行
改写后的内容得有实际价值，不能只是看起来漂亮。如果是一篇教程类文章，改完之后步骤混乱，读者照着做根本学不会，那改写就没意义。要是一篇产品介绍，改完读者还是不知道产品有啥用，那也是失败的。
实用性体现在能不能解决读者的问题。比如一篇 “电脑黑屏解决办法” 的文章，原文列了 5 个步骤，改写后步骤更清晰，语言更简单，读者一看就懂，照着做能解决问题，这就是实用的。要是改完步骤颠倒，还加了一堆无关的话，读者越看越糊涂，那肯定不行。
还要看有没有新增无用信息。有些 AI 为了凑字数，会加一些和主题无关的内容，比如写手机评测，突然插入一段电脑的介绍，这就影响了内容的实用性，属于画蛇添足。
🚫 无新增错误：别越改问题越多
原文可能本身没什么错误，要是 AI 改写后反而出现新的错误，那绝对是差评。这些错误包括语法错误、事实错误、逻辑错误等。
语法错误很常见，比如 “我吃了饭在昨天” 这种语序混乱的句子，或者 “他和她一起去，他很高兴” 这种指代不清的。事实错误更严重，比如把 “北京是中国的首都” 改成 “上海是中国的首都”，这种常识性错误会让内容的可信度瞬间归零。
逻辑错误也不能有，比如 “因为今天下雨，所以我要穿短袖”，这种因果关系混乱的句子，读者根本理解不了。判断有没有新增错误，需要仔细检查内容的每一个细节，尤其是涉及事实、数据、逻辑推理的部分。好的 AI 改写应该是减少错误，而不是制造错误。
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