问 HN：为 AI 生成文章添加标记

HN 目前的规则和版主反馈

• 生成式或经 AI 编辑的 评论 被禁止；软件加人工版主联合执行，但效果并不总是理想。
• 目前还没有针对 AI 撰写 文章 的明确规则，但版主认为社区对这类内容普遍持强烈怀疑态度，并会“打折看待”LLM 文风。
• 版主正在试验 AI 检测；一些合法评论会被自动删除，用户可以通过背书或发邮件将其恢复。
• 一个可能的变化是：举报帖子时要求注明原因（例如垃圾信息、离题、“genai”），而不只是一个泛化的标记。

拟议的 AI 标记/标签与过滤

• 建议包括：
  • 一个专门的“AI-generated”举报原因。
  • 可见标签，如 [AI] / [LLM]，甚至 [SLOP]。
  • 用户设置：隐藏带有大量 AI 标记的帖子。
  • 社区打标签，或者“not AI” / “handmade” 标记。
• 也有人提出浏览器端方案（uBlock 屏蔽列表、过滤 AI 域名或关键词的扩展）。

支持限制或标记 AI 生成文章的理由

• 许多人认为 AI 写的帖子是低成本的“slop”，破坏了隐含的投入平衡：如果作者自己没投入，读者为什么要投入？
• LLM 文风被认为公式化、夸张，而且常常不准确或出现幻觉，浪费读者时间。
• AI 作者身份会削弱讨论：不清楚人类真正知道什么，因此反馈和更深入的问题都变得毫无意义。
• 有人希望 HN 保持人与人之间交流的空间，并担心更广泛的“去人性化”和真实声音的流失。
• 标签能帮助明确想避开 AI 内容的读者，并保护有限的“认知带宽”。

反对 AI 标记 / 污名化与滥用风险

• 检测并不可靠；错误指控“AI slop”被视为侮辱且具有腐蚀性，已经在其他地方引发戏剧性争议。
• “AI-generated” 正逐渐成为一种用来否定作品或观点的蔑称，有时甚至没有证据。
• 用户指出其中存在能力歧视：AI 可能是 ADHD、读写障碍或英语有限者的辅助技术；一刀切的污名会边缘化他们。
• 如果标记会降低地位，那么诚实披露 AI 参与反而会受到惩罚；撒谎的人却会得利。
• 还有人认为 AI 只是拼写检查器或文字处理器之类的工具；他们在意的是信息量和严谨性，而不是工具链。

检测难题以及什么算“AI 生成”

• 人工判断并不一致；有些人很自信，另一些人也承认自己有很多误判。
• 专门的 AI 检测器也不可靠；帖子里提到既有假阳性，也有模型局限。
• 边界很模糊：
  • AI 作为编辑 vs 完整作者。
  • 纯人类文本中混入 AI 生成的插图或部分段落。
  • AI 辅助研究 vs AI 捏造引文。
• 有人认为，目前只有明显、未编辑的“LLM 口吻”最容易识别；未来模型和“humanizers”可能会进一步模糊界限。

HN 的投票、标记与社区动态

• 常规投票被认为不够，因为提交内容不能被踩，只能被标记。
• 一些用户已经会把看起来像 AI 的投稿标记为“不属于 HN”，尽管没有明确规则。
• 也有人担心，标记和踩票常被用来惩罚不受欢迎的观点，而不只是处理违规。
• 建议包括更丰富的投票系统（质量 vs 认同两个维度）以及更明确的关于何时可以举报/背书的指引。

关于 AI、写作与网页的更广泛思考

• 一派观点认为：只有质量重要；好文章就是好文章，不在乎来源。
• 另一派认为：作者身份和“证明投入”对信任、人际连接和地位都很重要；他们明确希望看到非 AI 写作。
• 有人预测，未来大多数网页内容都会变成 AI 生成；在那样的世界里，高质量的人类作品会成为稀缺信号。
• 这里存在一种张力：一方面拥抱 AI 作为强大的编程和写作助手，另一方面又要保留优化真实人类交流的空间。