不知道留子们有没有发现，那些被教授一眼揪出 “像 AI 写的” essay，往往不是写得烂，而是 “太完美了”。 人类写东西时会犹豫、会突然蹦出个不那么 “标准” 的词，这些看似 “不完美” 的 “小 bug”，恰恰是区分 “真人写的” 和 “机器写的” 核心。所谓 “带点小 bug”，根本不是让你故意写错别字或犯逻辑错误，而是主动留一点 “人类思考的痕迹”。这些痕迹在 AI 眼里是 “不规整”，在教授眼里却是 “真实感”。 分享 3 个我亲测有效的 “可控小 bug”： 1. 别让立场太绝对 AI 写议论文时，观点往往像钉死的钉子：“我认为 A 正确，因为 123”。但真人写的时候，会带点 “思考过程的残留”。 比如写 “线上教学的利弊”，别直接说 “线上教学效率更低”，可以加一句：“一开始我觉得线上教学更灵活，但查了 3 个班级的出勤率数据后，发现低年级学生更容易走神 ”这种 “AI 很少会写。 2. 用词留一点 “口语惯性” 比如写文献综述时，别硬用 “该理论具有普适性”，可以说 “这个理论在多数案例里都行得通，不过我看到有篇 2023 年的论文说，在 XX 场景下可能不太适配”—— 带点 “随口补充” 的感觉，反而像真人在梳理文献时的碎碎念。 3.  别让论证太 “丝滑” AI 的论证链条永远是 “因为 A，所以 B，因此 C”，顺得像滑梯。但人类写的时候，会有 “突然卡壳又想起来” 的瞬间。 比如分析案例时，别直接写 “案例 A 证明了 XX 理论”，可以加一句：“说到这里突然想起，之前看的案例 B 和这个有点像，但仔细对比发现，它俩的核心变量不一样 —— 这点得特别说明一下，不然容易混淆”。 其实这些 “小 bug” 的核心，是让文字带上 “思考的温度”。我之前用 Ace Essay 改一篇 essay 时，特意试了它的 “轻微改写” 模式，它不会把我的初稿改得 “天衣无缝”，反而会帮我加几句 “这里可能需要再查下数据”“换个角度想的话…”，改完 AI 检测率从 70% 降到 18%。所以别再死磕 “怎么把句子改得更完美” 了 —— 偶尔留个 “小破绽”，反而更容易得高分。