观点网讯：9月1日，马里兰大学与Google DeepMind联合发布一项名为StoryScope的研究，针对英文虚构故事，量化揭示了AI与人类在叙事结构上的核心差异。研究者先从Books3中取出1.0272万篇人类创作的短篇小说，再反推写作题，分别交给Claude、DeepSeek、Gemini、GPT和Kimi重写，算上原作共得到6.1608万篇平均约4753词的故事。

研究提炼出304项叙事特征，涵盖人物主动性、冲突升级、支线设置、时间跳跃等十个维度，但不记录具体用词和句长。仅凭这些叙事特征，分类器区分人类与AI故事的macro-F1达到93.2%，表明AI即使更换表面措辞，故事骨架仍可能暴露其身份。

数据显示，AI叙述者有77%的概率亲自解释主题，人类作品为52%；AI让人物借对话讨论人生道理的比例为59%，人类仅34%。此外，79%的AI故事没有支线，人类作品为57%；69%的AI故事中主角会做出明确决定并成为故事闭环的钥匙，人类作品为46%。在情绪表达上，AI有81%的概率通过身体反应和隐喻描写情绪，人类仅38%。

研究者还发现，24.7%的人类作品进入“最罕见的10%”，而AI作品只有7.1%，显示AI故事在叙事上更趋同质化。为测试去AI味处理的效果，研究者给278篇Gemini故事删去陈词滥调、冗余解释和华丽废话后，依靠叙事结构的识别成绩仅从95.5%降到93.9%，说明叙事特征比表面文风更难掩盖。

但研究仅针对英文虚构故事，结论不适用于非虚构或所有AI内容。

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