所以，问题其实变得更具体了：既然这些表达模式已经被识别出来，我们有没有简单、通用、可以长期使用的解决方法？
在最近发布的 GPT-6 Astra 模型指南（Model guidance）中，OpenAI 专门设置了“个性与写作风格（Personality and writing style）”一节。
OpenAI 在这一节中分析了“AI 味”的来源，并列出了模型的默认表达倾向。
我们来看看这份分析和建议。
一、模型默认偏好格式化回答
经常使用 ChatGPT 写文章的朋友应该都有体会：ChatGPT 在表述观点时，特别喜欢分点、分段。
对于问答、任务清单或方法比较，这种方式很有效；但在科研论文的引言和讨论部分，以及项目申请书中，过度分点可能会削弱论证的连续性。
OpenAI 原文中写道：“GPT-6 Astra 倾向于使用列表、表格和 Markdown 格式，以便于快速浏览回复内容。如果您的应用需要格式较少的文本，请明确指定这一偏好。”
也就是说，模型偏爱格式化表达，是出于方便用户阅读的考虑，并不一定是模型智力不足所致。
二、模型默认提供较多细节，但不一定适配读者
另一个问题是“详略不得当”：ChatGPT 总会在回答一些简单问题时举出各种例子，却对复杂技术问题草草带过。
比如，上个月 OpenAI 宣布用 Astra 一口气攻克了 10 项数学难题。哥伦比亚大学副教授 Henry Yuen 在看完其中 Astra 对量子并行重复定理的证明后评价道：“证明铺垫绕了半天，但证明关键的一步被一笔带过，没有解释为什么这么走是对的。”
也就是说，ChatGPT 忽略了读者对推理过程的理解需求。
这一点在论文写作中同样重要。对技术内容和创新点的表述，关乎整篇文章的价值。这种模糊不清、让审稿人难以理解的表述，会降低论文的可信度。
OpenAI 也给出了这一问题的解决建议：
优先使用通俗语言，少用术语；
只有当技术细节有助于向用户阐明观点或说明你的工作时，才介绍到必要程度。
以清晰、连贯的方式沟通复杂概念，并根据用户提示和上下文所体现的背景知识水平调整写作深度。
三、模型可能重复使用“AI式”词语和句式
这一点最明显，比如“不是……而是……”、“值得注意的是”、“为……提供了新的视角”……
这类文章看多了，再看到类似表达，确实会让人有些生理不适。更别说经常审稿的人了。
OpenAI 列举了一些行话和套话，包括：Bottom Line:、delve、foster、leverage、it's worth noting、importantly、Question? Answer.、This isn't about X. It's about Y.、genuinely，以及 In short: 这类机械总结句。
这些词并非在所有语境中都有问题。OpenAI 真正指出的是：如果这些表达只是在重复强调、制造转折或包装结论，却没有增加信息，文字就会变得模板化。
总结
就像埋头工作却不汇报，功劳只会落到别人头上一样，论文写作也是这个道理。
只有善用 AI，突出文章的卖点，让评委读懂你真正想表达什么。 科研过程中的努力才不会被辜负。
我们按照 ChatGPT 的 AI 表述类型，整理了一份《科研论文去 AI 味指南》，包含针对各种 AI 表述类型的修正提示词。
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