《經濟學人》分析大量文本後指出，破折號未必是人工智能寫作的可靠標記，真正異常反而是標點種類變少。
生成式人工智能普及後，不少讀者把破折號、特定套語或整齊段落視為「AI味」。然而，單一符號本來就是正常寫作工具，作者、編輯和媒體風格差異很大，以是否使用破折號判定文本來源容易誤傷真人作者。《經濟學人》比較人類文章與模型生成文本後發現，更有辨識度的不是某個符號突然增加，而是逗號、分號和括號等標點整體使用不足。
大型語言模型傾向產生語法完整、結構平滑的句子，並大量使用「和」等連接詞把意念串起來。句子可能較長，節奏卻較單一。人類寫作常因思考轉折、插入補充或引用不同聲音而出現更複雜標點。模型亦較少主動尋找專家引語，容易以概括性語句替代具名人物、原始文件和現場細節。
這些特徵只能作為風險訊號，不能單獨證明文章由AI生成。模型可以按指令模仿標點，人類也可能因寫作習慣而少用分號。若把風格統計變成懲罰工具，學生、非母語寫作者和使用輔助軟件的人尤其容易被誤判。
長句與連接詞使用更具辨識度
更可靠的做法是檢查寫作過程與證據鏈。編輯可要求作者提供採訪筆記、來源連結、版本紀錄和修改理由，並核對文章中的數字、引語及人物身份。AI檢測器往往只能輸出概率，且會隨模型更新失效，不應成為唯一判決。
對新聞機構而言，問題也不只是「誰寫的」，而是內容是否真實、可追溯和由人負責。AI可用於整理資料、轉錄或提出結構建議，但最終選題、核實、判斷和署名責任仍需由編輯掌握。若文章沒有直接來源，再像人類的標點也不能補足可信度。
這項研究對公眾的提醒是，不要把某種流行風格當作技術指紋。AI寫作會隨模型和提示快速改變，固定規則很快過時。與其追逐破折號等表面線索，不如培養對證據、語境和論證的敏感度；真正值得警惕的，是內容看似流暢卻缺少可核實細節。
對教育和招聘場景，同樣應避免以語氣或標點作單一判據。老師可以要求分階段交稿、口頭解釋和引用核對；僱主則可讓應徵者說明分析過程，而非依賴檢測分數。這些方法雖然較花時間，卻能評估真正理解。當AI成為普遍工具，制度的目標不應是尋找一個永遠有效的「抓包符號」，而是建立透明使用規則，以及在出錯時可追究的人類責任。（編輯部）
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