—
▋ 防止 AI 寫出「機器味」
打開 Facebook/ Threads。
讀兩句。
三個字：「AI 味」。
「總結來說」「首先、其次、最後」「這是一個……的過程」「不是… 而是」——
這些句子像是被複製貼上的模板。
問題在於：它太會「取悅」你了。
──
▋ 機器感的兩大根源
① RLHF 過度修正
工程師用「人類回饋強化學習」微調 AI。
但人類評分者愛給「完整、有禮貌、解釋詳盡」高分。
於是 AI 學會用冗詞包裹簡單答案。
② 注意力機制副作用
Transformer 架構讓模型擅長邏輯連結。
過度承上啟下，確保語意連貫——代價是大量過渡句。
每句話都在「等一下，我還沒講完」。
寫作本質是觀點。
AI 抹平所有稜角，同時抹殺了讀者的閱讀動機。
它是一個怕出錯的下屬。
洋洋灑灑，卻遲遲不敢下定論。
AI 廢話，介乎於「理解不夠深」與「怕說錯話」間。
要解決廢話問題，關鍵不在於讓它寫多。
在於給它「限制」。
──
▋ 五個 Prompt 技巧打破罐頭慣性
*技巧一：否定式約束*
直接列出「禁語清單」，告訴 AI *不要怎麼說*，而非只告訴它要怎麼說。
Prompt 範例：
> 「撰寫時請禁止使用：『總結來說』、『首先／其次／最後』、『不僅如此』、『這是一個……的過程』。禁止開場問候語，禁止結尾呼籲行動。直接進入重點。」
這個 Prompt 會移除的信號：
* 
「總結來說，這些策略將幫助您…」
「總結來說，這些策略將幫助您…」* 「值得注意的是…」
「值得注意的是…」* 「此外…」「更重要的是…」
「此外…」「更重要的是…」技巧二：調整寫作節奏
AI 預設每句長度都差不多，讀起來像機器運轉。
人類寫作會長短交錯，有思考的停頓感。
Prompt 範例：
> 「請調整句式結構：使用 60% 短句（10 字以內）與 40% 長句交錯。禁止連續寫三句相同長度的句子。」
原理：這打破 AI 的等長步調，產出類似人類思考時的停頓感。
技巧三：砍掉「陳述 + 解釋」結構
AI 最愛的套路：先講一個觀點，然後下一句解釋剛才那句，再下一句用不同方式重述。
Prompt 範例：
> 「禁止「先說一句結論、下一秒解釋」的結構。如果後句只是重述前句，刪掉它。每句話必須帶來新資訊。」
實例對比：
AI 原本會寫：「遠距工作正在興起。它允許員工在任何地方工作。這種趨勢正在改變傳統上班模式。」
限制後的版本：「疫情後，遠距工作從例外變成常態。有些人從此再也不進辦公室。」
技巧四：影子角色
與其叫它扮演「專家」，不如賦予它「文風」。
Prompt 範例：
> 「請模仿《XXX》雜誌的冷峻、充滿科技感且略帶諷刺的口吻撰寫。禁止使用激勵性質的語言，例如『太棒了』『振奮人心』『遊戲規則改變者』。」
原理：特定媒體或作者風格擁有獨特的語彙庫，能壓過 AI 原本的罐頭語彙庫。
其他可參考的影子角色：
* 《數碼時代》——數據導向、簡潔、不拖泥帶水
技巧五：場景化敘事
禁止 AI 使用抽象形容詞，強制它寫出具體的「畫面」。
Prompt 範例：
> 「描述這項技術的優點時，禁止使用：『效率極高』、『革命性』、『非常便利』、『大幅提升』。請用具體情境展示效果，寫出具體的人物和場景。」
實例對比：
AI 原本會寫：「這款軟體效率極高，能革命性地提升您的工作流程，非常便利。」
限制後的版本：「以前整理報表要兩小時，現在點三下就完成。午餐時間終於不用加班了。」
──
▋ *維基百科的 AI 味黑名單*
這些詞一出現，幾乎可以斷定是 AI 所寫：
* Delve（深入研究）—— 最被濫用的詞
* Testament（見證、證明）——「這是……的見證」
* Pivotal（關鍵的）——任何轉折點都被稱為「關鍵」
* Intricate（錯綜複雜的）——描述任何設計或歷史都用
* Nuanced（細緻入微的）——內容明明很薄也要用
* Showcase（展示）——「展現品牌承諾」
* Landscape（格局）——「數位行銷格局」
* Foster（培養）——「促進創新」「培養團結」
以及這些句型：
* 「不僅 X，也 Y」——硬把平凡事物包裝成深刻
* 「從 X 到 Y」——X 和 Y 常常根本不相關
* 「重要的是……」——像在教新手怎麼思考
* 「總結來說……」——小作文強行昇華
──
▋ Prompt 技巧 + 20% 微調
掌握這五個 Prompt 技巧，能讓 AI 產出更像人寫的文字。
但專業人士的價值，在於最後 20% 的微調：
* 語境微細捕捉
* 堅持品牌骨架
* 共感讀者情緒
在演算法時代，讓文字守住表達主體性及深度。
▌收藏起來，下次用 ChatGPT 前，先把這五個限制貼上去試試。
