OpenAI 自己都受不了 AI 味了。

9 月 5 日，给 GPT-6 Astra 的官方开发者文档里出现了一页叫”个性与写作风格”的内容，开头直接一句 “Avoid using slop words”——避免使用垃圾词。后面跟着一长串具体词汇和句式，还配了几条”不许用”的规则。

这是大模型厂商第一次成体系地把 AI 味写进黑名单。清单不算长，但每条都精准命中你我每天都在 AI 输出里看到的东西。

一、官方禁了哪 8 类词

按官方文档原文，禁的是这些：

1. 结论式收尾句。

“Conclusion:” 开头、”In short:…”（简而言之）、”The simplest mental model is:…”（最简单的心理模型是）。官方原话：别用总结式收尾句。

2. 高频动词套话。

“delve into”（深究）、”promote”（宣传）、”leverage”（撬动/利用）。这些词在 AI 生成内容里的密度，高到官方专门点名。

3. 提示性过渡。

“it’s worth noting”（值得注意的是）、”what’s important is”（重要的是）。这类词的作用只有一个：让句子听起来像在发表重要观点，实际没增加信息。

4. 自问自答格式。

“Question? Answer” 这种自己提问自己回答的格式。官方说得很直接：不要用。

5. 假对比句式。

“This isn’t about X. It’s about Y”（这不是关于 X，而是关于 Y）、”X, not Y” 或 “X—not Y”。官方给的理由很妙：这是”向用户提供了一个他没要求的替代选项”。

6. 强调词。

“really”、”truly”（真的、确实）。删掉它们，句子意思完全不变，还更干净。

7. 自创复合词。

官方举了两个例子：”exact-head checks”、”editorial-row layouts”——这种硬造出来的连字符形容词，是 AI 味的重灾区。

8. 模糊限定和固定过渡。

含糊的限定词、套话式转折、以及”我不会做什么”这种否定式陈述。官方要求：直接说你打算做什么，别绕。

社区还整理了一份扩展版（非官方原文，供参考）：unlock、navigate、embrace、elevate、revolutionize、groundbreaking、game-changing、robust、landscape、paradigm、ecosystem、journey、roadmap、”in this digital age”、”at the end of the day”、”think outside the box”。看着眼熟吧？都是 AI 营销稿流水线产物。

资料图：AI生成

二、为什么 AI 这么爱说套话

禁词清单好用，但先搞懂它为什么存在，你才不会用偏。

大模型的训练数据里，”听起来权威”的表达密度极高——论文、新闻稿、企业文档都爱用这类词。到了 RLHF（人类反馈强化学习）阶段，标注者更倾向于给”流畅、自信、结构完整”的回答打高分。两个机制叠加，模型就学到了一个隐性规则：

用这些词，输出更像”正经答案”。

“不是 A 而是 B”为什么特别顽固？因为它自带转折和”深刻感”，信息量却接近于零。模型发现这种句式容易拿高分，就越用越多，直到变成 AI 味的标志性结构。

OpenAI 封禁这些词，还有一个实操层面的原因：

提示词里一旦出现这些词，模型会把它当成”该输出样板文”的信号。

你在 prompt 里写”请深入探讨”，模型就真的给你来一段空洞的”深入探讨”。黑名单是双向的：既管模型输出，也提醒你别在提示词里埋雷。

三、删词治标，结构治本

先把丑话说在前面：把上面 8 类词全删干净，AI 味可能还在。因为 AI 味主要在结构，不在词汇。

你回想一下自己删过的 AI 味重灾区：排比句、均匀节奏、每段都是”观点+解释+例子+总结”、结尾强行升华。这些没有一个靠禁词能解决。

Anthropic 在 Claude 的官方提示词指南里给过一句更狠的：”只要存在字面直白的表达方式，就绝不要借用浮夸的隐喻。” 意思是别让模型用比喻撑场面，直说。

OpenAI 官方文档也给了正面要求，值得直接抄进你的 system prompt：

– 默认用清晰、简洁的段落，每段只讲一个主要观点 – 列表只用于真正并列、顺序或方便比较的信息 – 用熟悉的词、具体的例子、精准的动词 – 优先主动语态和直接陈述 – 主要观点放在前面，再展开细节 – 让每句话承接前一句 – 重要的地方展开写，给出足够证据

四、3 条可直接复制的提示词模板

以下模板来自官方文档或按官方要求整理，可以直接粘进 system prompt 或对话里。

模板 1：去 AI 味写作风格（中文版）

用清晰、简洁的段落写作，每段只讲一个主要观点。

不要使用这些词和句式：delve、leverage、值得注意的是、

重要的是、简而言之、归根结底、不是A而是B、真正地、确实。

不要用总结式收尾句，不要自问自答。

用熟悉的词、具体的例子、精准的动词，优先主动语态。

主要观点放在开头，再展开细节。结尾停在事实或判断，不要升华。

模板 2：治”AI 爱追问”（Astra 特有毛病）

Astra 比上一代更爱反问澄清，有时该继续的地方它停下来。官方推荐的写法：

从指令和对话上下文中推断用户的意图和任务范围。

把”你能不能…””我想…””帮我…”当作行动指令，而不是提问邀请。

独立推进任务直到完成。除非动作明显有破坏性或不可逆，否则不要停下来问。

先做出一个具体、可审查的结果，再请求用户批准。

模板 3：调试 prompt（定位 AI 跑偏的源头）

Astra 对上下文很敏感，AGENTS.md 之类文件里一句模糊指令就可能让它跑偏。让它自证：

如果某个指令让你停下来请求许可、暂停、留下未完成的工作，

或偏离了用户的意图，请指出你读到的具体文件，引用相关指令原文，

并简要说明它如何适用。区分文件里的明确规则和你的个人解读。

收尾

把这件事放在更大的背景里看：OpenAI 给自家最强的模型立”去 AI 味”规矩，说明 AI 味不是玄学，是可枚举、可修正的工程问题。它来自训练数据、被 RLHF 放大、由提示词触发——每一个环节都有解。

对普通写作者和开发者，这张清单的用法很简单：写完 AI 生成的内容，扫一遍；写提示词的时候，先自查一遍。删词治标，改结构治本，两条腿一起走。

清单收藏好，下次调 prompt 的时候翻出来用。

想继续看的话，下期我打算用这份清单实测一轮：同一段提示词，带禁词和不带禁词，GPT-6 的输出差多少。到时候见。