AI撰寫的內容無處不在，字面意義上的無處不在。

根據皮尤研究中心週四發布的一項研究，每10個英文網頁中就有一個顯示出明顯的AI撰寫跡象。如果將樣本範圍縮小到僅限於自2022年11月ChatGPT推出以來發布的網頁，該比例躍升至35%。

這些發現來自研究人員從Common Crawl網路檔案庫中提取了大約49萬個網頁，時間跨度從2021年1月到2026年7月，然後將這些文本透過Open Pangram這個AI偵測模型進行分析。

AI指紋的分佈並不均勻。.com網域顯示AI撰寫跡象的比例約為.edu或.gov網域的10倍，後者均接近1%，且約為.org網站（4.6%）的兩倍。

在2021年，這四種網域類型看起來幾乎相同。

皮尤如何發現機器撰寫的內容

該偵測器並非標記任何單一詞彙或片語，而是透過大量文本中的統計模式進行權衡。不過，自2023年以來，一些個別的標誌性特徵變得顯著更為普遍：常見的破折號（我們自己也很喜歡使用）現在出現的頻率大約是過去的兩倍，牛津逗號增加了63%，而AI偏愛的詞彙如「delve」（深入探討）、「interplay」（相互作用）和「testament」（證明）的出現頻率增加了一倍多。

「負面平行句」——例如「it's not just X, it's Y」（不只是X，更是Y）——自2023年以來增加了近三倍，儘管皮尤指出其整體而言仍然較為罕見。Decrypt先前也曾追蹤過這些相同的跡象，而韋氏詞典已於12月正式將「slop」（劣質內容）命名為其年度詞彙。

皮尤謹慎地指出這些限制：偵測模型可能在兩種情況下誤判個別網頁，「明顯的AI撰寫跡象」不代表該網頁完全由機器撰寫——其中許多文本可能只是AI輔助，而非完全由AI生成。

Open Pangram來自Pangram Labs，其偵測器也在今年的其他研究中發現，約9%的美國報紙文章（包括《紐約時報》等媒體的評論版）中存在AI生成的文本。

話雖如此，AI偵測未來可能會變得更容易，不是因為模式，而是因為底層技術。大型AI公司如Anthropic已經在開發模型層級的文本指紋技術，這將使AI文本更容易識別，同時最大限度地減少錯誤。

網域差距追蹤了發布者及其原因。學術和政府網站需要經過編輯審核、機構批准和較慢的發布週期；而.com網域則包羅萬象，從新聞編輯室到聯盟行銷內容農場，以人類編輯無法承受的速度大量產出網頁。

總體而言，趨勢線無論如何都相當陡峭：.com網域的AI撰寫率在五年內，從2021年1月的約1%攀升至2026年1月的9.35%。