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维基百科揭秘：如何识别 AI 写作的技巧

维基百科揭秘：如何识别 AI 写作的技巧
近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，越来越多的文本出现在互联网上，让人难以判断其是否为 AI 生成。 为了帮助公众识别 AI 写作，维基百科编辑们开展了一项名为 “AI 清理项目” 的工作，制定了一份关于 “AI 写作迹象” 的详细指南。 这份指南为识别 AI 生成的内容提供了实用的参考。
11/21/2025 3:11:48 PM
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维基百科公开“AI写作识别指南”：这些套路暴露了AI的“语言指纹”

维基百科公开“AI写作识别指南”：这些套路暴露了AI的“语言指纹”
你是否曾读到一段文字，总觉得“这不像人写的”?直觉或许没错——但真正识别AI生成内容，不能靠猜“delve”“underscore”这类所谓“AI高频词”。 近日，维基百科编辑团队公开其内部使用的《AI写作识别指南》，首次系统性揭示大语言模型（LLM）在行文中的“行为指纹”，为公众提供了一套可操作、有据可依的AI文本鉴别方法。 自2023年启动“AI清理计划”（Project AI Cleanup）以来，维基百科编辑们每天面对数百万条编辑提交，积累了海量AI写作样本。
11/21/2025 11:51:07 AM
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维基百科人类访问量同比下降8%：AI摘要和社交媒体改变信息获取习惯

维基百科人类访问量同比下降8%：AI摘要和社交媒体改变信息获取习惯
维基基金会的Marshall Miller在最新博客文章中披露，维基百科的人类页面浏览量同比下降了8%。 这一数据是在更新机器人检测系统后发现的，新系统识别出5月和6月的异常高流量主要来自于专门设计用来规避检测的机器人。 Miller将流量下降归因于"生成式AI和社交媒体对人们获取信息方式的影响"。
10/20/2025 11:32:10 AM
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AI 摘要与社交媒体双重夹击:维基百科人工流量骤降8% 敲响警钟

AI 摘要与社交媒体双重夹击:维基百科人工流量骤降8% 敲响警钟
长期以来被誉为“互联网绿洲”的维基百科，正面临着来自生成式人工智能和社交媒体的严峻挑战。 维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）的马歇尔·米勒(Marshall Miller)在一篇新博客文章中揭示，维基百科的人工页面浏览量同比下降了 8%。 米勒指出，基金会更新了其机器人检测系统，发现此前5月和6月期间的异常高流量大部分来自试图逃避检测的机器人，这表明真实的流量下滑趋势令人担忧。
10/20/2025 10:17:02 AM
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维基百科因 AI 聊天机器人流量下降，担忧可持续发展

维基百科因 AI 聊天机器人流量下降，担忧可持续发展
维基百科运营方维基媒体基金会近日表示，由于越来越多用户通过 AI 聊天机器人和搜索引擎直接获取维基百科上的信息，导致其人类访问流量显著下降。 这一现象引发了基金会对维基百科未来可持续发展的担忧。 维基媒体基金会的高级总监 Marshall Miller 在官方博客中指出，虽然人们以新的方式获取知识是受欢迎的，但 AI 工具和社交平台在使用维基百科内容时，应该鼓励用户访问维基百科本身。
10/17/2025 4:16:47 PM
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维基百科编辑总结识别 AI 写作的关键特征

维基百科编辑总结识别 AI 写作的关键特征
近年来，人工智能技术的发展为我们带来了许多便利，但同时也引发了关于其生成文本的准确性和可信度的讨论。 特别是在学术界，AI 生成的文字常常被视为一种捷径，但这种捷径的潜在问题不容忽视。 维基百科作为一个以信任和人类可靠性为基础的平台，明确禁止 AI 撰写的文章，并在编辑之间整理出了一份清单，列出了能够揭示 AI 写作特征的语言 “迹象”。
8/25/2025 9:37:14 AM
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维基百科编辑强烈反对后，基金会叫停 AI 摘要计划

维基百科编辑强烈反对后，基金会叫停 AI 摘要计划
科技媒体 404Media 昨日（6 月 11 日）发布博文，报道称在维基百科编辑们的强烈反对下，维基媒体基金会（Wikimedia Foundation）宣布暂停测试 AI 文章摘要功能。
6/12/2025 2:01:59 PM
故渊
​维基百科发布 AI 训练数据集，旨在阻止爬虫抓取

​维基百科发布 AI 训练数据集，旨在阻止爬虫抓取
维基百科近日宣布，将通过与谷歌旗下的数据科学社区平台 Kaggle 的合作，发布一份专门优化用于人工智能模型训练的数据集。 这一举措旨在减少 AI 开发者通过爬虫程序抓取维基百科数据的行为，保护平台的带宽和服务器资源。 该数据集的内容包括英语和法语的结构化维基百科信息，具有良好的机器可读性，便于 AI 开发者进行建模、微调和数据分析。
4/18/2025 11:01:48 AM
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Meta FAIR 和 Samaya AI 团队利用 AI 提高维基百科的可验证性

Meta FAIR 和 Samaya AI 团队利用 AI 提高维基百科的可验证性
编辑 | 白菜叶可验证性是维基百科的核心内容政策：声明需要有引用的支持。维护和提高维基百科参考文献的质量是一项重要的挑战，迫切需要更好的工具来帮助人类完成这项工作。在这里，Samaya AI 和 Meta FAIR 的研究人员表明，可以借助由信息检索系统和语言模型提供支持的人工智能 (AI) 来解决改进参考的过程。这种基于神经网络的系统（这里称之为 SIDE）可以识别不太可能支持其主张的维基百科引文，然后从网络上推荐更好的引文。该团队在现有的维基百科参考资料上训练这个模型，因此从数千名维基百科编辑的贡献和综合智慧中
10/24/2023 11:25:00 AM
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