40+ 个暴露 ChatGPT 的词语和短语

在2024年，PubMed收录的生物医学论文中，至少每八篇就有一篇带有AI辅助的词汇特征，而在一些国家和期刊中，这一比例超过了五分之二。没有人需要承认任何事情。少数正式、略带戏剧性的词语已经替它们自己作了供认，它们在同一篇摘要中一起出现的频率，远高于偶然所能解释的程度。

暴露 ChatGPT 的词语并不罕见。它们是普通、正式的英语，只是被使用得稍微过于频繁，而且以一种谨慎的作者很少会在同一段中堆叠起来的方式组合出现。下面是完整的实用参考, 40多个词语，按它们通常出现的位置整理，并附上谨慎的编辑会用来替代每个词语的表达。其中一些已经足够有名，因而自带声誉。大多数并非如此，之所以能从读者眼前溜过去，正是因为单独看时，没有哪一个词语显得可疑。其背后更广泛的机制，为什么这种情况会发生，属于配套文章的内容, 这里的重点是这份清单本身。

为什么这些词语会暴露 ChatGPT

语言模型通过一次又一次地选择统计上最可能的下一个词来构造句子，这一过程发生在一个旨在显得胜任而非独特的系统中。这种习惯会体现在词语选择、句子节奏、标点和结构上，TextPulse 的AI写作模式指南对此有完整说明。词语选择只是读者最先注意到的层面，因为它最容易在页面上指出来。

词语选择之所以值得单独列出，原因只有一个, 它是可以核查的。读者不需要检测器订阅，就能注意到某一段同时依赖五六个正式、信息量低的词语。统计它们，是任何人在读完这份清单一次所需的时间内都能学会的技能。句子节奏和标点在本网站的其他部分已有较长篇幅讨论, 词汇是唯一一个只要给予注意就能回报读者的层面。

暴露 ChatGPT 的词语完整清单

下面的列表包含超过四十个条目，按每个词语通常出现的位置分组, 即学术和研究写作、商业和职业写作、过渡性套话，以及那些在段落结尾处收束却并未真正说明什么的缓和语。大约一半可追溯到一项关于生物医学摘要的大型研究, 其余则来自非正式记录，例如某检测供应商对超过一千万词 ChatGPT 输出的自有扫描，或一项 2025 年 11 月的分析, 该分析统计到短语 "notable works include" 在 AI 生成文本中的出现频率约为其正常水平的 120 倍，而 "today's fast-paced world" 约为 107 倍。两类来源值得分别了解, 经同行评审的 1500 万篇摘要样本与某位分析师对聊天机器人输出的扫描，其分量并不相同, 下文对此并不假装相同。

Word or phrase	Where it clusters	What a careful writer uses instead
delve (into)	Academic	查看，审视
underscore / underscores	Academic	指出，表明
showcase / showcasing	Academic	呈现，展示
intricate	Academic	复杂的，详细的
meticulous	Academic	仔细的，周密的
comprehensive	Academic	全面的，完整的
notably	Academic	尤其是
crucial	Academic	重要的，关键的
exhibited	Academic	显示了
multifaceted	Academic	多方面的
encompasses	Academic	涵盖，包括
facilitates	Academic	有助于，允许
elucidates	Academic	解释了
discernible	Academic	可见的，清晰的
underpinning	Academic	支撑的
insights	Academic	发现，观点
within	Academic	在
across	Academic	在，贯穿于
particularly	Academic	尤其
noteworthy	Academic	值得提及的
leverage	Business	使用
utilize	Business	使用
streamline	Business	简化
elevate	Business	改进，提高
unlock	Business	开启，使成为可能
seamlessly	Business	顺畅地，无需额外步骤地
cutting-edge	Business	新的，最近的
robust	Business	稳健的，可靠的
innovative	Business	新的
results-driven	Business	有效的
actionable	Business	可用的，实用的
groundbreaking	Business	新的，原创的
transformative	Business	重大的，显著的
state-of-the-art	Business	最新的，最先进的
additionally	Transition	此外，而且
furthermore	Transition	此外，而且
moreover	Transition	此外
in order to	Transition	为了
due to the fact that	Transition	因为
a wide range of	Transition	若干，或实际数量
today's fast-paced world	Hedge / closer	写出实际年份或领域
notable works include	Hedge / closer	列出两到三项最重要的作品
aims to explore	Hedge / closer	考察，检验
it is worth noting	Hedge / closer	直接陈述这一事实
plays a vital role in	Hedge / closer	对...很重要，塑造
serves as a testament to	Hedge / closer	表明，证明
boasts	Hedge / closer	拥有，包括

“Delve” 上方恰好只出现一行，除此之外别无其他：它已经是这份完整列表中记录最充分的词，如果在正文中重复说明这一点，就会挤占另外四十六个词的篇幅。比起逐目阅读整张表，更快的检查方法是将草稿通过 TextPulse 的 免费 AI 词语清理器，它会自动标记这类密度。

一个示例

取一个同时包含表中四个条目的句子：“This comprehensive study aims to explore the multifaceted challenges that underscore the pivotal role of policy in modern research.” 每个词都是真实的，每个分句也都符合语法，而这正是问题所在。人工编辑会把它删减成类似这样的句子：“This study looks at how policy shapes research, and why it matters.” 没有任何事实被删去，消失的只是填充内容。

哪一类词最能暴露问题？

学术语体提供了最清楚的证据。在一项对 2010 年至 2024 年间发表的 15.1 million PubMed abstracts 的研究中，"underscores" 到 2024 年时上升到其预期频率的大约 14 倍，"showcasing" 则接近 11 倍。连普通词也发生了变化："potential"、"findings" 和 "crucial" 都变得明显更常见，这只是因为起点更高，所以尽管这种上升是真实的，按原始比率看起来幅度更小。同一研究团队还指出了一组十个本来并不起眼的连接词，其中包括 "additionally"、"comprehensive"、"notably" 和 "within"，它们作为一个整体变得在统计上不寻常：单独看其中任何一个都没有意义，但在同一篇 abstract 中出现四个或五个就有意义了。

同样的模式也出现在生物医学之外，只是不同学科的强度不同。对 2020 年 1 月至 2024 年 2 月间 arXiv、bioRxiv 以及 Nature 系列期刊上大约 951,000 篇论文的另一项分析显示，LLM 参与的可能性在计算机科学中高达 17.5%，而在数学和 Nature 组合刊群中则更接近 6.3% 的上限。人文学科的导师和计算机科学的导师所看到的这些词的背景出现率并不相同，在把任何单篇论文视为离群值之前，这一点值得记住。篇幅较短的论文，以及来自经常发布预印本作者的论文，也更常呈现这一模式，这与一个简单解释相符, 这些词节省时间，而时间压力在各学科之间并不均匀分布。

上文所述的商业和职业类表述记录得较为宽泛，但同样清晰可见。在前面提到的 2025 年 11 月那项分析中，"Aims to explore" 的出现频率大约是其正常水平的 50 倍，而求职信、LinkedIn 摘要和新闻稿则往往聚集 "streamline"、"elevate" 和 "results-driven"。一位在下午阅读 40 封几乎一模一样的求职信的招聘经理，比任何研究测量得都更快地注意到这一点，这也是为什么在任何人真正开始统计之前，招聘人员就已经在轶事层面描述这种模式。以上内容都不能证明某封求职信是由聊天机器人起草的。它只能证明，公司写作的词汇与语言模型倾向使用的词汇高度重叠，而这一点在 ChatGPT 出现之前就已经成立，只是在某个工具开始一次性生成如此多内容之后，才变得更容易被识别。

这个列表如何持续变化

这个列表并不是固定不变的。Wikipedia 自己用于识别机器写入新增内容的编辑指南，由每天都会回退这类编辑的志愿者维护，正实时追踪这一风格的变化。其 2023 年到 2024 年年中这一波，重点集中在 "boasts"、"crucial"、"pivotal" 和 "tapestry" 等词上。到 2025 年中期，同一指南追踪的是另一组词，包括 "align with"、"fostering" 和 "showcasing"，而更朴素的词，如 "enhance" 和 "highlighting"，所承担的比重比一年前那些更花哨的词更大。所有这些都不是由中央统一协调的。

一个在某一时刻冻结下来的列表很快就会过时，原因正是如此。真正经得起检验的是其背后的习惯, 也就是正式词汇，且使用频率略高于应有水平，而不论今年具体流行的是哪些词。

这些词能证明是 ChatGPT 写的吗？

不能。一个在截止期限压力下谨慎写作的人，一个为了稳妥而使用正式词汇的非英语母语者，以及一个在写作课上被教过这些确切词语的学生，都可能写出一段在这份列表上得分很高的文字，而身边并没有任何聊天机器人。把上表当作不当行为的证据，是一种会让谨慎写作者被错误指控的错误，而且有必要明确指出这是错误，而不是默默重复它。TextPulse 自己的产品之所以存在，正是因为相反的问题同样真实, 一段真正的人类写作，如果不巧在一个段落里集中出现了其中几个词，也可能被卷入一场本不该发生的审查。

统计检测器依赖的是一种相关但完全不同的信号，这一点在 TextPulse 关于AI 检测器如何工作的文章中已有说明，而 TextPulse 自己的 AI humanizer 会根据眼前文本计算一个估计的 Human Score，而不是给出任何检测器的裁定。像这样的词表只是人类判断的起点，不是替代品。TextPulse 其余的免费工具集合涵盖了其他层面, 节奏、标点和结构，适用于检查整篇草稿的人，而不只是某一个段落。

一个动词在这份列表中的占比超过其他任何动词，而模型为何会倾向使用它已另行说明。标点也会暴露同样的问题，而使用破折号的习惯也有单独页面。

下次当一段文字感觉有些不对时，不要只找一个同义词就以为已经修正。相反，应当检查密度, 两三个这类词真正发挥作用，属于正常写作，四五个词完全没有发挥作用，则是明显信号，而这种差异，任何读者都可以学会在不先借助检测器的情况下看出来。