研究称 AI 在社交平台发的帖子仍易被识别，只因大模型不擅长情感表达

11 月 10 日消息，当前的 AI 已经在象棋、数学等领域超越了人类，且正在逐步渗透到编程、广告乃至心理治疗等行业。然而，研究人员认为，AI 仍有一个尚未突破的领域：在互联网上展现真正的恶意。

当地时间 11 月 9 日，据外媒 PC Mag 报道，苏黎世大学、阿姆斯特丹大学、杜克大学和纽约大学的最新研究表明，各种大语言模型生成的社交媒体帖子都“容易被区分”，且准确率达到 70% 至 80%，远高于随机猜测的结果。

从报道中获悉，研究人员测试了来自六个不同模型家族的九个开源大语言模型，“参赛选手”为 Apertus、DeepSeek、Gemma、Llama、Mistral、Qwen 以及一个大规模的 Llama 模型，分别在 Bluesky、Reddit 和 X 平台上进行对比。

项研究发现，平台上这些帖子显示的“毒性评分”是区分 AI 生成内容与人类生成内容的关键因素。简而言之，如果有人在你发布的帖子下回了一个特别尖锐或搞笑的评论，那很可能是人类写的。

研究人员表示：“这些结果表明，虽然大语言模型可以模仿在线对话的形式，但在捕捉对话的情感本质上存在困难：自发且充满感情的表达是人类互动的特点。”

研究人员指出，模型在某些特定情境下的表现尤其差劲。例如，在马斯克 X 的帖子下表达积极情感，或者在 Reddit 上讨论政*。总体来看，所有测试的 AI 模型在模仿 X 平台的帖子时表现较好，而在 Bluesky 上则稍显逊色，Reddit 则是三者中最具挑战性的，因为该平台的对话规范更加多样。

研究还表明，大语言模型更擅长模仿社交媒体帖子的技术性特征，比如句子长度或字数，而在表达情感方面则显得较弱。在所有三个平台上，AI 的回应“毒性”评分普遍低于人类的回复。

研究人员还发现，Llama-3.1-8B、Mistral-7B 和 Apertus-8B 等未经过人类指令微调的 AI 模型比经过微调的模型表现更好，这一结果表明过度校准训练引入了过于一致的风格，使得文本更机械化。

参考

• https://arxiv.org/pdf/2511.04195