我们标定了 100 段语料：最「好猜」的文字，是真人写的

先把结果摆在桌上。我们把 100 段带出处的语料逐段喂给一个 GPT-2 系探针小模型，数每段里有多少词落在它预测的前 10 名。真人写的套路网文，中位 68.6%；我们在反套话纪律下打磨出来的 AI 小说成品，59.7%；五家大模型的直出续写， 56.8%。

越是人写的，越好猜。越是机器直出的，越猜不中。这个顺序把市面上大半「AI 检测」工具的立身假设踩了个对穿。

「太好猜就是 AI」这条判据是怎么来的

2019 年，哈佛 NLP 和 MIT-IBM Watson 实验室发布了 GLTR：用 GPT-2 给一段文字逐词打分，实际出现的词落在模型预测的前 10 名就标红，1000 名开外标青。那个年代这招真管用：机器文本是模型从自己的概率分布里采样出来的，天然大面积飘红； 人类写作充满模型没料到的选词，青色斑驳。后来 GPTZero 把同族思路做成了商业检测器，核心信号就是困惑度加波动度： 文字太「顺」、太可预测，就判 AI。教师后台里那个「AI 率 92%」的百分比，多数就是这么算出来的。

判据的成立依赖一个前提：机器写的比人写的好猜。这个前提在 2019 年是事实。我们想知道它在 2026 年还剩多少。

实测怎么设的

五组语料，每组 20 段、每段中文 300–500 字（英文 1100–1600 字符），全部带出处：

探针是文字 X 光浏览器里跑的同一份权重：中文轨是 6 层蒸馏版中文 GPT-2（q8 量化，73MB），英文轨是 DistilGPT-2（81MB）。离线标定和浏览器版同一运行时家族，2026 年 7 月 25 日跑完。两个读数： top-10 命中率（实际的词落在模型预测前 10 名的比例）和困惑度。段与段独立打分，给分位数，不做任何加权。

倒挂

两种语言方向一致：人写的比 AI 写的好猜。中文侧三组的排序尤其扎眼——真人网文不光中位最高， 整条 p10–p90 区间（64.1%–70.9%）都压在大模型直出（51.7%–60.6%）上方。困惑度同样倒挂：按老判据， 困惑度 26.3 的真人网文该被判成机器，147.4 的英文 AI 小说该被判成莎士比亚再世。

两句诚实话。第一，区间有重叠：真人组里最难猜的一段（《后宫甄嬛传》的一段，57.8%）比 AI 成品组里最好猜的一段（66.2%）低了 8 个多百分点，所以拿单独一段文字问「这是谁写的」，这把量尺给不出答案：组级统计才有形状， 单段没有。第二，英文公版经典的「好猜」有背书效应：这五本书大概率就在探针模型的训练语料里，它不是在猜，是在背。 中文侧没有这层干扰，倒挂反而更干净。

量尺没坏，量错了东西

探针模型量的从来就是一件事：这段文字离它 2019 年前后的训练分布有多远。变化发生在量尺两头。

一头是模型变了。今天的大模型经过指令微调和偏好训练，输出分布早就漂离了 2019 年的网络文本，而我们取的直出续写又是零修饰的原始产物， 在旧量尺下自然处处「意外」。另一头更有意思：真人套路网文，恰恰是旧分布最浓的那部分。中文探针的训练语料就是中文互联网文本， 起点番茄式的句式是它的母语。工具里有个现成的演示：把「嘴角勾起一抹」贴进去，悬停在「抹」字上，弹层显示模型的第一押注是「丝」， 概率 65.6%——它押的不是这位作者的用词，是整个网文语料库的肌肉记忆。「勾起一抹」和「勾起一丝」，两句套话在互相竞争。

所以「好猜」翻译过来是「像 2019 年的互联网」，从头到尾都和「谁写的」没有必然关系。2019 年两者恰好相关，判据搭了顺风车； 2026 年相关性翻了面，顺风车翻了。这也解释了为什么 OpenAI 自家的 AI 文本分类器 2023 年 7 月就因准确率过低下线，也解释了误伤为什么总是砸向同几类人：写类型文的、文笔顺的、把某种文体练进肌肉的。

他们的共同点是离某个语料分布近。仅此而已。

剩下的用处，反而更实在

判决权收回之后，这台 X 光机还剩三件事，件件比「判 AI」实在。照模板腔：我们手写了一段把套话浓缩到极限的演示文本， 工具里扫出 71.4% 一猜就中、困惑度 17.3，比真人网文组的九成段落都「好猜」。套话和复读逃不出这面镜子， 这也是它对写作者的真实价值：满屏红的段落，就是你顺拐的段落。换贴《这条守则有死味》的第一章开头，57.0%， 落回 AI 成品的标定带内。同一把尺子，量出来的是模板密度，与作者身份无关。

再就是看个新鲜：悬停任何一个词，你能看到一个语言模型在那个位置押的前 5 名和各自概率。「下一个词的概率分布」这个被说烂的概念， 第一次变成肉眼可见的东西。三条标定区间直接画在结果卡里，你的文字落在哪条带上，自己看。

工具在 /labs/text-xray，全程浏览器本地跑：点扫描后下载一次 73–81MB 的量化模型进浏览器缓存，之后逐词打分在你的设备上完成，文字不上传，断网也能扫。300–500 字的段落，扫描本身不到一秒。

最后交代量尺的边界：标定语料一共 100 段，探针只有一个，这是一份口径公开的量尺，不是真理。谁用别的语料、 别的探针复测出相反的顺序，欢迎来打我们的脸——口径都写在这篇里了，工具是现成的。