你肯定见过这个词。
"让我们delve into这个话题..."
三年前，delve还是个躺在词典里吃灰的冷门词。现在？它像病毒一样爬满了每一篇AI生成的报告、邮件、营销文案。
这不是巧合，这是AI的指纹。
一份"AI口臭"鉴定指南
最近，一个叫tropes.fyi的网站在技术圈疯传。
它把AI写作的套路全扒了出来。
不是那种"AI写得没感情"的泛泛之谈。而是具体的、可识别的、像代码一样的模式。从词汇选择到句式结构，从段落节奏到语气伪装，列了整整几十条。
AI的"大词"癖：给废话镀金
AI有个隐蔽的词库。
Quietly（悄悄地）、fundamentally（根本上）、arguably、robust（健壮的）。它们用这些副词和形容词给平淡无奇的陈述镀金。
"AI正在quietly重塑行业"——听起来像是什么惊天密谋，其实就是"AI在改变行业"。
最离谱的是tapestry（织锦）。研究者发现，这是GPT-4o第二喜欢的词，仅次于camaraderie（同志情谊）。在AI眼里，任何事物都可以是"丰富的织锦"——从用户体验到供应链，从数据流到公司文化。
人类写东西时，不会把一切都看成织锦。除非他们是挂毯商人。
还有那个"serves as"（充当）。AI死活不愿意说"是"（is）。它非要说"这个建筑serves as城市的遗产 reminder"。仿佛简单的"是"会暴露它的身份。
句式毒瘤：假深刻与假悬疑
最泛滥的是那个破折号结构。
"这不是X——这是Y。"
AI觉得这样写很深刻，很反转。十个博主里九个在这么写。但在LLM出现之前，没人这么大规模地生产这种句式。它制造了一种虚假的深度，把每个观点都包装成惊人的发现。
还有那个"不是A。不是B。只是C。"的倒计时。以及"结果？毁灭性的。"这种自问自答。
"The result? Devastating."
"The worst part? Nobody saw it coming."
这些不是写作技巧，是模式识别漏洞。是模型在重复惩罚机制下，为了换种说法而不得不采用的机械变形。
语气的表演：假真诚与假老师
AI特别喜欢假装真诚。
"说实话..."（Honestly?）
"既然我们要坦诚..."（Since we're being honest...）
"这里有个大多数人错过的点..."（Here's what most people miss...）
这种虚假脆弱感（False Vulnerability） polished得发光，但风险为零。真正的脆弱是具体的、尴尬的、带毛边的；AI的脆弱是抛光后的、结构完美的、可预测的。
还有"想象一下这样一个世界..."（Imagine a world where...）。AI默认读者是小学生，需要用高速公路系统或瑞士军刀来比喻一切。它永远处于"老师模式"，哪怕在写给专家看的文档。
藏不住的指纹：为什么AI改不掉
讽刺的是，评论区暴露了一个更残酷的真相。
一位研究LLM写作风格的学者说，他们做过实验：即使明确告诉AI"不要用delve"、"不要用quietly"、"不要用It's not X it's Y"——它们还是会用。
预训练权重太重了。RLHF（人类反馈强化学习）把它们训练成了这样。系统提示根本压不住这些深层习惯。
就像你告诉一个人"走路时别同手同脚"，但他已经这样走了二十年。
另一个发现更扎心：AI特别喜欢用"从X到Y"（from X to Y）来描述根本不相关的事。"从创新到文化转型"——中间有什么？什么都没有。这只是个花哨的列表。
当套路成为照妖镜
这份清单让我们突然看清了为什么有些文章读起来"像AI写的"。
不是因为它们语法错误，恰恰相反——它们太完美了。完美的三段式排比。完美的分形总结（每段开头预告，每段结尾总结）。完美的加粗列表项（安全性：... 性能：...）。
人类写作是跳跃的、有瑕疵的、偶尔跑题的。我们会突然插入一个无关的联想，会用不完美的比喻，会忘记在第三段总结第一段。
而AI？它会在结尾处写："In conclusion..."（总之...）
仿佛怕你看不出来它要结尾了。
In conclusion
当我们都能背出这些套路，AI写作就成了皇帝的新衣。
下一步，等AI学会隐藏这些指纹，写出真正混乱、跳跃、带有人类瑕疵的文字？还是我们会发展出新的嗅觉，去捕捉下一批"真诚的废话"？
【kimi-k2.5锐评】：一篇教人识别AI套路的文章如果本身充满AI套路，那将是本世纪最完美的行为艺术——幸好这篇没有delve，也没有tapestry。
参考链接：
https://tropes.fyi/tropes-md