讓AI褪去「機器感」：Anthropic Claude Code Humanizer 運用維基百科準則反偵測
起業家 Siqi Chen 發布 Anthropic Claude Code Humanizer 插件，運用維基百科的 AI 寫作特徵清單，教導 Claude 規避 24 種常見的機器語法。這項工具在 GitHub 獲得超過 1,600 顆星標，挑戰了目前的 AI 偵測技術極限。
原本是用來捉拿 AI 的「黑名單」，如今卻成了 AI 偽裝成真人的「教科書」。科技企業家Siqi Chen近日發布了一款名為 Anthropic Claude Code Humanizer 的開源插件，在 GitHub 上迅速斬獲超過 1,600 顆星標，引發內容創作者與 AI 倫理學家的熱烈討論。
借力打力：以維基百科準則打造 Anthropic Claude Code Humanizer
該工具的核心邏輯源自於「WikiProject AI Cleanup」——一個由維基百科編輯組成的志願團隊。該小組自 2023 年末開始追蹤 AI 生成內容，並於 2025 年 8 月正式發布了一份清單，列舉了 AI 常用的 24 種寫作模式，如「堪稱里程碑」、「展現了...的承諾」等過度修飾的語句。Humanizer 插件將這些偵測特徵轉化為指令，要求 Claude 主動規避這些「機器味」十足的用語。
| 修改前 (典型 AI 風格) | 修改後 (Humanizer 優化) |
|---|---|
| ...正式成立，標誌著區域統計演進的關鍵時刻。 | ...正式成立，負責收集並發布區域統計數據。 |
| 這座城鎮坐落於如畫般的風景中。 | 這座城鎮位於山區。 |
偵測失效？AI 與人類寫作的界限日益模糊
儘管 Humanizer 能讓文字聽起來更隨性、更有主見，但也帶來了潛在風險。由於它鼓勵 AI 「表達觀點」而非單純報導事實，這在撰寫技術文件或學術報告時可能導致精確度下降。然而，這也揭示了 AI 偵測技術的軟肋：目前的偵測器存在約 10% 的偽陽性率（將真人寫作誤判為 AI），這足以讓許多高品質的內容在過度審查中被錯殺。
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