這種情況已經愈來愈常見了，像是花了半小時精修一封信，主管卻回你「這是不是 AI 寫的？」；或是在 LinkedIn 發了一篇用心整理的觀察文，底下留言卻寫「感覺很像AI文」。
在「AI 垃圾內容」（AI slop）氾濫的網路世界，讀者對千篇一律的 AI 語氣愈來愈敏感，甚至養成了「抓包 AI」的閱讀習慣，不自覺在字裡行間尋找蛛絲馬跡。
許多寫作者為了不被誤認是 AI 生成，開始刻意在書寫中避免特定的標點符號。然而，《經濟學人》（The Economist）2026 年一份比對 5 萬 5940 句、120 萬字文本的調查，推翻了大家對 AI 生成的迷思，破折號根本不是 AI 寫作的鐵證。真正讓 AI 文字露餡的，是那種「太過乾淨、沒有呼吸感」的特徵，也就是標點符號用得太少。
經濟學人比對 5 萬 5940 句，破折號迷思被推翻
《經濟學人》針對 2026 年的 AI 寫作狀態展開調查，將自家文章與 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini、xAI 的 Grok 生成的同題版本逐句比對，樣本還納入《紐約時報》（The New York Times）、《華盛頓郵報》（The Washington Post）等媒體文章，以及 1950 年至 2022 年間出版的知名小說內文，合計比對 5 萬 5940 句、120 萬字。
破折號或許是最容易辨認的 AI 寫作特徵，不少作者因此刻意把這個符號從自己的文章裡刪掉，擔心讀者一看到就認定作品出自 AI 之手。
然而，根據《經濟學人》的比對結果，受測的主流模型中，只有 Claude 使用破折號的頻率比人類作家高。ChatGPT 曾是破折號重度使用者，如今用得比其他模型都少，甚至遠低於人類作家的使用頻率。
AI 生成的真正破綻：標點用太少、句子拉太長
《經濟學人》指出，標點符號用得少，才是更可靠的 AI 判斷依據。大型語言模型使用逗號、分號、括號的頻率都低於人類，傾向堆疊超長句子，連接詞如 and，是它們用得最多的字。
AI 生成文字向來被認為囉唆冗長，《經濟學人》的報告進一步發現，這些模型使用冷僻詞彙與科學術語的頻率高於人類，也偏好多音節詞與名詞化用法，例如把動詞「nominalize」轉成名詞「nominalization」，同時愛用「不是 X 而是 Y」的句型與三段式列舉，讓寫出的句子長度缺乏變化，段落讀起來整齊劃一。《經濟學人》也提到，這些模型正持續用人類寫作內容訓練，未來 AI 產出的破綻只會愈來愈難抓。
除了統計上的比對，愈來愈多寫作者也開始用自己的方式，證明文字背後有真人。
作家開始故意留錯字，拒絕三段式列舉
小說家蘿拉．布魯克．羅森（Laura Brooke Robson）在 2025 年動筆寫作《愛情是一種演算法》（暫譯，原文為 Love Is an Algorithm）時，格外小心不讓自己的文字看起來像 AI 生成。
書中講的是交友軟體共同創辦人丹尼（Danny），與一名不願讓科技替她決定感情與創作的音樂人伊芙（Eve）之間的愛情故事。羅森為此寫出許多她自認在 LLM 出現前不會嘗試的句子，例如模稜兩可的比喻，或是繞比較遠的路，只為了不用破折號或三段式列舉。
「我發現自己寫得比較不機械化了，」羅森說，「我會有種想犯小錯的衝動，像是對讀者眨眼，證明文字背後有一個真人。比方說，如果我自創一個詞呢？如果我在標點上做點出人意料的事呢？」
羅森並非唯一特例，從新聞、評論、創意寫作，到熱衷發文的 LinkedIn 用戶，愈來愈多寫作者正朝同一套反 AI 文風靠攏。這套寫作風格主要透過「否定」成形，刻意避開破折號、被動語態、三段式列舉、「不是 X 而是 Y」句型等明顯的 AI 慣用手法，同時把「特異獨行」當成寫作最高原則，倚靠具體的第一人稱經驗與古怪的比喻，證明文字背後有真人耗費心力寫成。
羅森認為，「AI 完全可能觸發一場文學反文化運動」、「文學小說可能會進一步走向怪異、小眾，商業小說則會被個人化風格占據」。
LinkedIn 上線檢舉鈕，圍剿 AI 垃圾內容
《TechCrunch》報導，微軟（Microsoft）旗下的 LinkedIn 在 2026 年 7 月 30 日宣布新增「看起來像 AI 垃圾內容」檢舉鈕，讓用戶可以直接標記疑似 AI 生成的貼文。
除了檢舉鈕，LinkedIn 這次還有三項配套動作，一是導入新的分類器判斷貼文品質，二是在發文者的頁面私下提醒貼文因過度使用 AI 而顯得不夠真實，三是撤下原本用 AI 幫用戶寫貼文的「強化貼文」功能，改推出只負責校對、不改變用戶語氣的新工具。
LinkedIn 產品長哈里．斯里尼瓦桑（Hari Srinivasan）表示，公司同樣面臨 AI 垃圾內容的困擾：「大家來 LinkedIn 是為了跟真實的人連結，分享真實的觀點、想法與專業。」
從經濟學人的比對來看，破折號已經不是判斷 AI 生成的唯一標準，標點用得夠不夠多才是現階段的判斷依據。作家用故意留錯字對付 AI、LinkedIn 用檢舉鈕對付 AI，方法雖然不同，換個角度看，針對的其實是同一個問題：「文字愈來愈難分辨是誰寫的」。
Clickhole 網站作家傑西．麥蓋瑞（Jessye McGarry）的說法或許最貼切：不管人類搞出什麼表面上的反制風格，AI 都能模仿，唯一真正反制 AI 的風格，就是好的寫作本身。
下次再被說「這篇是不是 AI 寫的」，與其急著刪掉破折號，不如回頭檢查，你的文字，是不是也開始「太乾淨」了？
資料來源：WIRED、Fast Company、TechCrunch；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
