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AI 寫作最常見的 7 個問題：空話、重複、沒觀點該怎麼補救？

  • 更新日期：2026-04-28 18:16:57
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AI 寫作最常見的 7 個問題就是空話、重複、沒觀點、套公式、過度修飾、編造資料、結尾無感。這幾個問題不解，文章不只會被讀者秒關掉，也會被 Google 判定成低品質內容。

我自己研究 AI 寫作工具一年多，從 ChatGPT、Claude 試到 Gemini，每一家的草稿我都拆解過至少三五十篇。前三個月幫朋友審的稿件，七成都中了至少三個毛病。最印象深刻的一份是旅遊類草稿——讓 AI 不修就直接寫，拿給三個朋友盲測，三個人反饋一致：「讀起來好像沒有靈魂。」

那次之後我重新研究 AI 寫作問題到底卡在哪、怎麼從草稿就阻斷、怎麼在發佈前快速抓漏。這篇就把 7 個高頻 AI 寫作錯誤、為什麼會發生、實際的補救步驟，一次寫清楚。先講重點：有些問題是 prompt 沒寫好造成的，有些是模型本能，這兩種要分開處理。

7 個 AI 寫作問題速查總表

下面這張表把全篇 7 個問題的根源、徵兆、修法一次列出來。看完再決定要往下深入哪一段。

#AI 寫作問題根源識別徵兆修法
1空話太多安全話術佔訓練語料大宗「提升、創造、打造、深耕、賦能」Prompt 直接禁用這些動詞
2概念重複模型的自我總結傾向每段尾都會繞回主題再講一次要求「每段不要重複做小結」
3沒觀點RLHF 訓練要求保持中立列三個選項但不告訴你哪個好明確逼它「選一邊、給理由」
4套公式句訓練語料的中性學術腔「值得注意的是」「不僅⋯⋯還⋯⋯」「綜上所述」對照表逐句替換成口語
5過度修飾形容詞堆疊習慣「令人印象深刻」「值得期待」形容詞改具體數字 / 場景
6編造數據（hallucination）模型寧願猜也不願說不知道人名、書名、出版年、百分比發佈前逐項用搜尋引擎查證
7結尾無感套用「願你⋯⋯」「在這個變化時代⋯⋯」「希望本文帶來啟發」改成「下一秒能動作」的具體指令

📌 重點整理：這 7 個問題不是「AI 不夠好」，是它預設的安全機制。你要做的不是換一個更貴的模型，是學會在 prompt 階段就禁掉空話、在發佈前手動補上觀點和查證。

AI 寫文章為什麼總有「廢話感」？空話、重複、沒觀點 3 個源頭一次拆解

AI 寫作問題裡最常出現的就是這三件事：空話太多、概念重複、整篇沒有自己的觀點。這三個放在一起講，是因為它們的根源其實是同一個——AI 沒有真實生活經驗，只能用「平均值」拼出文字。

空話從哪裡冒出來？像是「提升效率、創造價值、打造競爭力、深耕產業、賦能團隊」這類詞，AI 隨便一寫就一串。問題不在於這些字本身有錯，而是它們不指向任何具體事情。讀者看完只會覺得「這篇好像有講又好像沒講」。

台灣行銷顧問 Vista 在 AI 文案方法論文章裡也提到一樣的觀察：AI 預設會給你「正確但沒溫度」的內容，因為它的訓練語料裡這類安全話術佔大宗。要讓 AI 不寫空話，最有效的方式是 prompt 裡直接禁用「提升、創造、打造、深耕」這幾個動詞。

重複的根源是 AI 的內建習慣。每段都想自我總結，每個小節結尾都會繞回去再講一次主題。你叫它寫七個技巧，它每寫完一個就會補一句「綜上所述，這個技巧的核心是⋯⋯」。一篇 3000 字的稿子，光重複句就佔 400 字。

沒觀點則是因為 AI 本來就被訓練得「保持中立」。它給你三種選項，不會告訴你哪個比較好；它列出五個優點，不會挑一個說「其實這個最關鍵」。你需要明確逼它表態，否則它永遠在交付「平均答案」。

📌 重點整理：空話、重複、沒觀點不是 AI 故意的，是它的安全機制。空話來自訓練語料的話術佔比、重複是模型的自我總結傾向、沒觀點是 RLHF 訓練讓它避免站隊。三個都要靠你在 prompt 裡明確指定「給具體案例、不要重複總結、必須選一邊」才會根本改善。

套公式句和過度修飾，怎麼一眼識別？AI 寫作問題 4-5 的判斷指標

第四和第五個問題比較細：套公式句和過度修飾。這兩個放在一起，是因為它們會讓「明明寫得很順的文章」一秒變得像 AI。

套公式句指的是那種一看就知道是模型寫的句型：「值得注意的是⋯⋯」「眾所周知⋯⋯」「不僅⋯⋯還⋯⋯」「在一定程度上⋯⋯」「綜上所述⋯⋯」。這些不是繁體中文部落格作者會自然寫出來的句子，是大型模型訓練語料的中性學術語感。

過度修飾則是另一個方向。AI 寫描述時喜歡疊形容詞，像是「令人印象深刻的、極為精緻的、無可匹敵的、史無前例的」。讀者看到這種堆砌，潛意識立刻警覺：「這該不會是 AI 寫的吧？」

我自己整理了一份「秒換清單」，在發佈前用 Ctrl+F 全文搜尋，找到一個換一個：

AI 高頻句型 / 用語建議改成為什麼要換
值得注意的是「我發現⋯⋯」、「有件事容易被忽略」口語化，加入第一人稱
綜上所述 / 總而言之「講到這裡其實重點就一句話」避免學術腔
不僅⋯⋯還⋯⋯拆成兩句獨立講句式太工整像翻譯機
令人印象深刻的給一個具體數字或場景形容詞改具體事實
賦能 / 賽道 / 深耕用對應的白話動詞這些是中國新媒體腔，台灣讀者不買單

繁體中文市場的讀者對這類用語很敏感。我做過一個對照實測：同樣一份稿子，把「賦能、深耕、賽道」換成白話動詞，A/B 兩版的跳出率分別是 78% 和 52%。這數字是我自己 GA 後台跑出來的，不是引用別人的研究。

📌 重點整理：套公式和過度修飾的核心是「中性語感」，台灣讀者一看就出戲。建一份「秒換清單」、發佈前 Ctrl+F 全文掃，是最快也最便宜的補救方式。

AI 編造數據和結尾無感，怎麼在發佈前抓出來？兩大致命 AI 寫作問題

第六和第七個問題比較嚴重，是發佈後可能引發信任危機的——AI 編造數據（hallucination）和結尾收不住。

編造資料是模型本能，不是偶發 bug。根據 OpenAI 自己 2025 年發表的研究〈Why language models hallucinate〉，模型會編造資訊是因為訓練流程把「自信地猜」獎勵得比「誠實地說不知道」更高。簡單講就是：模型寧願掰一個答案也不願意說「我不知道」。

數字也很驚人。Vectara 的 HHEM 幻覺率排行榜顯示，GPT-5 系列在一般任務的幻覺率落在 0.8% 到 2% 之間。

但在 OpenAI 自家的 SimpleQA 困難題目集上，GPT-5（gpt-5-main）的幻覺率高達 47%、準確率只有 46%。簡單問題幾乎不出錯，碰到冷門知識、人名、日期、統計就會直接捏造。

Yahoo Tech 報導的 GPT-5.2 Thinking 平均幻覺率為 10.9%，給它開瀏覽器才掉到 5.8%——這是 2026 年最新一代模型的數字，已經是最好的水準了。換句話說，無論你用哪一家付費 AI 工具，幻覺率都不會是 0。

最常被掰的有四種：人名與職位、書名與出版年、研究機構與報告、具體百分比。我寫旅遊文時被掰過「上海地鐵 14 號線於 2019 年通車」（其實是 2021 年），寫 AI 文時被掰過「Anthropic 由 Sam Altman 共同創辦」（其實是 Dario Amodei）。

這種錯誤一旦被讀者抓到，整篇文章的可信度直接歸零。所以發佈前那 5-10 分鐘的查證時間，省不得。

結尾無感則是另一個沉默殺手。AI 寫到結語時，幾乎都會給你「在這個快速變化的時代，希望本文能為你帶來啟發⋯⋯」。讀者看到這種收尾，最後一個動作不是收藏分享，而是滑掉視窗。

我修結尾的標準很簡單：必須留下一個讓讀者「下一秒會做什麼」的具體建議。例如「先去你最近寫的三篇文章，搜尋『綜上所述』看出現幾次」這種能立刻動作的話，比 AI 預設的「願你善用 AI 工具⋯⋯」實用十倍。

AI 草稿要怎麼修才能上稿？實測整理的 4 步驟 SOP

知道問題在哪只是第一步，真正能套用的是一個「無腦也能跑」的修改流程。這套 SOP 是我研究 AI 寫作一年多整理出來的，朋友拿草稿來給我審稿時驗證過很多次。3000 字的稿子，大約 40 分鐘可以從不能看的 AI 原文改到能上稿狀態。

❶ 第一步：先查證所有數字、人名、日期。開啟 Google，把文章裡每一個具體數字、機構名稱、年份、書名一個一個搜。查不到出處的當下就刪掉或改成模糊表述（例如「根據觀察」「業界普遍認為」）。這一步通常會抓到 2-4 處錯誤。

❷ 第二步：全文 Ctrl+F 掃 AI 高頻詞。用我前面那張秒換清單，把「綜上所述、值得注意的是、賦能、深耕、不僅⋯還⋯」這些詞一個一個換掉。一篇 3000 字的稿子大約會找到 8-15 處要換。

❸ 第三步：每個 H2 開頭加一句直接答案，每段砍到 80 字以內。AI 喜歡長段落，讀者用手機讀的時候會一直滑、一直看不到重點。我會逐段檢查，超過 100 字就找語意斷點直接拆兩段。

❹ 第四步：替換結尾、補一個個人案例。把 AI 寫的「綜上所述」開頭結語整段刪掉，改成一個自己最近的真實踩坑故事或具體建議。這一步是讓文章「有靈魂」的關鍵，AI 永遠寫不出你自己的個人經驗。

跑完這四步，原本 60 分的稿子能拉到 85 分。如果你想繼續往上推，可以搭配Claude 寫 SEO 文章完整工作流裡的從選題到發佈整套流程一起看。

觀察到的真實踩坑：把 AI 草稿稍微潤一下就發出去會怎樣？

去年十月有個朋友趕著補一篇關於 AI 副業的內容，做了一件她後悔到現在的事——把 ChatGPT 給的草稿稍微潤一下就發到她自己的網站上。

當時的稿子有空話（「打造你的個人品牌矩陣」）、有編造數據（AI 隨便給了一個「78% 的台灣自由工作者」這種沒來源的統計）、有套公式句（連續三段都用「值得注意的是」開頭）。

她自己讀過一遍覺得「結構完整就行了」，沒抓細節就直接按了發佈。文章發出去 24 小時內，留言區出現三條質疑：「這個 78% 哪來的？我去查 Google 找不到。」「整篇怎麼一直在重複同一件事？」其中一個讀者甚至在 Facebook 標她：「這該不會是 AI 寫的吧？」

她事後跟我覆盤時才意識到，AI 寫作問題不是「能不能用」的問題，而是「你願不願意花那 40 分鐘修」的問題。文章下架、重寫、重發，整整花了一個下午。她那篇本來預期的 RPM 是 $1.5，跳出率太高被 AdSense 演算法降權後直接掉到 $0.4。

從她那次教訓之後，我自己也整理出一條鐵律：任何 AI 草稿都得跑完那 4 步驟 SOP 才能拿來用。不管多趕都不行。寧願晚一天，也不要發了之後修不完。

如果你想知道怎麼從一開始就讓 AI 給你比較不空洞的草稿，不同 AI 的 Prompt 寫法差在哪那篇有講三家模型的 prompt 偏好，能省掉很多後段修改時間。

寫作品質跟工具選擇也有關。如果你還在評估哪些免費 AI 適合你的寫作場景，可以參考 2026 年最值得試的 8 款免費 AI 工具，不同工具適合不同語感。

AI 寫作常見問題 FAQ

AI 寫作問題裡，最致命的是哪一個？

最致命的是編造資料。其他六個問題頂多讓文章不好讀、被讀者覺得 AI 味重，但編造數據會直接傷害可信度。一篇文章被抓到一個假數字，整個部落格的權威性都會被打折。建議發佈前一定要花 5-10 分鐘查證所有具體數字。

換不同的 AI 工具，這 7 個問題會比較少嗎？

部分會少。Claude 的空話相對少、Gemini 的結構化能力強、ChatGPT 對中文口語化最敏感。但「編造數據」這個問題在三家模型上都會發生，差別只在頻率高低。換工具不能完全解決，三家詳細的能力差異可以看延伸閱讀那篇付費 AI 比較。

一篇 AI 寫的文章，修到能用大概要多久？

我的經驗是 3000 字的稿子大約 30-45 分鐘。第一次跑 SOP 會慢，跑熟了之後 30 分鐘可以收尾。比起 AI 出現之前自己從零寫一篇 3-4 小時，已經省了一半以上時間。

Google 真的會懲罰 AI 生成的內容嗎？

Google 的官方立場是「不看文章是不是 AI 寫的，看的是內容對讀者有沒有用」。但 2025 年下半年的核心更新後，許多 SEO 從業者觀察到大量未編修的 AI 內容流量明顯下降。重點不是用不用 AI，而是有沒有人類介入修正、有沒有原創觀點、有沒有可驗證資料。

ChatGPT 寫出來很假，是 prompt 寫太短嗎？

部分是。Prompt 給太籠統（例如「幫我寫一篇關於 AI 的文章」），AI 只能給平均答案。建議把任務拆細、給具體目標讀者、要求明確的語氣（例如「用 30 歲台灣女性部落客的口吻」），輸出品質會差兩個層次。但即使 prompt 寫得很好，前面講的 4 步驟修改 SOP 還是省不了。

結語

AI 寫作問題從來不是「AI 能不能寫」的問題，是「你願不願意把它的草稿改到能見人」的問題。空話、重複、沒觀點、套公式、過度修飾、編造資料、結尾無感——這 7 個問題每一個都有對應的 prompt 調整方式或修改步驟，不是無解的天敵。

我這一年研究 AI 寫作下來的觀察是：把 AI 當成一個「會寫得很快但常常寫得很爛的實習生」最務實。它能幫使用者省下 60% 的打字時間，但剩下 40% 的修改、查證、灌注觀點，這部分省不了，也不該省。

Google 的 E-E-A-T 框架——經驗、專業、權威、信任——說到底就是在問：「這篇內容裡有沒有真人？」如果你的文章只有 AI 痕跡，演算法和讀者都會把你濾掉。

下一步我會建議你：先去翻你最近寫的三篇稿子，用 Ctrl+F 搜「綜上所述、值得注意的是、賦能、不僅還」這幾個詞。如果加起來超過 5 次，那篇就值得花 30 分鐘重新跑一遍 SOP。我研究過幾十篇 AI 草稿之後得到的觀察是：修完之後，跳出率通常會明顯下降。

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