问题不在于成员使用 AI，而在于写作变得免费，阅读依然昂贵。一篇写出来毫无成本的帖子，照样要消耗其他所有人的注意力，而社区正是这种失衡最先显形的地方。
几乎每一份就此写下的规定，都栽在同一个地方：它想管的是内容是怎么写出来的，而不是它值不值得被读。
你分辨不出来，而且尝试分辨本身就会造成伤害
先从这一点讲起，因为后面的一切都建立在它之上。
检测工具并不可靠，而且它们出的错并不随机。它们会标记母语不是英语的写作者、文风正式的人、行文精确的自闭症成员，以及任何使用模板的人。一个照着检测器的输出去处理问题的社区，冤枉的无辜成员会不成比例地集中在这些群体里，而每一次错误指控，都会让你失去一个什么都没做错的人。
你自己的直觉也好不到哪里去。有把握地认出机器写的文字，是几乎没人具备的能力——包括那些确信自己具备的人；正因如此，本文余下的部分谈的都是你能观察到的行为，而不是你无从查证的作者身份。
真正出问题的到底是什么
把真实的不满说清楚，因为“这看着像 AI 写的”其实是三个不同问题的代称，而它们各自需要不同的解法。
只有量，没有担当。有人在一小时里，就自己毫无涉猎的话题连发六条长回答。问题不在文笔，而在于这些内容背后没有人。
说得笃定，其实是错的。一个流畅、结构完整、听上去很有道理的答案，偏偏是错的。这比一眼就看得出的烂答案更糟，因为要有内行才看得出问题，而新手最容易信。
注水。一段话能说完的事写了四段，回答之前还要先把问题复述一遍。成员读到这类内容会觉得不被尊重，哪怕说不出具体是为什么。
四种方针
其中只有一种，经得起真实社区的考验。
| 方针 | 它能抓到什么 | 它让你付出什么 |
|---|---|---|
| 一刀切禁用 AI | 可靠抓到的东西为零——这条规则根本无法执行 | 那些用它来翻译或润色的诚实成员 |
| 要求主动声明 | 只抓到自觉的人，而他们本来就不是问题所在 | 代价很小，但作用也很小 |
| 使用检测工具 | 误报，而且集中落在母语不是英语的写作者身上 | 信任，以及那些被你错怪的成员 |
| 评判投入与担当 | 你真正反感的那种行为 | 版主的判断力，这才是真正的代价 |
第四种是唯一既有效又公平的做法，而且它还有一个好用的特性：它本来就一并覆盖了敷衍应付的真人帖子，而那类帖子早在这一切发生之前就已经是个问题了。
真正管用的检验：他们答得上追问吗？
担当是可以观察的，作者身份不是。
如果有人发了一个很详细的答案，却回答不了“为什么要这么做，而不是那么做”，那这篇内容在真正要紧的意义上就不属于他——不管它是谁写的。一个用模型起草了答案、但确实理解其中内容的人，会轻松应对追问，而这样的人不是你的麻烦。他甚至可能是你社区里更好的那批成员之一。
这条检验还有个好处：它可以公开写出来，而其他几条不能。你可以把“要能为自己发的内容负责”写进社区行为准则，却没法把“别写得像机器”写进去。
禁用 AI，最先被禁掉的是你的非母语成员
这个后果是可以预见的，却一直被忽视。
对一个用第三语言写作的成员来说，模型就是“能参与”和“只能沉默”之间的分界。对有阅读障碍的人是这样，对任何要在自己专业语域之外写作的人也是这样。禁用 AI 的规定，会在赶走第一个恶意发帖者之前，先把这些贡献一并抹掉，因为恶意发帖者根本不看规则。
如果你的社区跨越多种语言，就把借助工具让表达更通顺当作正当行为，并且明确说出来——否则你的规则实际上悄悄变成了“要么用地道的英语发帖，要么别发”，而这正是运营多语言社区里讨论过的那种结果。
把发帖的成本，稍稍抬高一点
结构性的解法，是去要求那些模型没法自己凭空提供的东西。
需要具体细节的提问方式——你试过什么、结果如何、你有哪些限制——才能催生出只有真正有过这段经历的人才写得出的回答。泛泛的问题只会招来泛泛的答案，从来如此；如今的洪水只是把这一点摆到了明面上。
让回复比发帖更受褒奖。一个推崇数量的社区就会得到数量，而数量如今是免费的。一个让所有人都看得见“把难题答好的人被重视”的社区，得到的帖子会更少，但更好——具体做法见社区互动策略。
如果它就是垃圾信息，就按垃圾信息处理
社区主理人口中的 AI 问题，有相当一部分其实是老问题换上了新的流畅外衣。
推广帖、外链农场，还有横跨九个不相关的空间连发内容的账号，不管是人写的还是模型写的，都是垃圾信息。这些是简单情形：按规则处理，不需要任何判断，也完全不必去纠结作者是谁——自动化真正帮得上忙的地方，见社区的 AI 审核。
把这些先剥离出来很重要，因为剩下的、真正含糊的帖子会少很多，少到一个人读得完。
用同一把尺子要求自己
主理人也会用模型写公告，而且成员在这里更容易看出来，因为他们熟悉你说话的样子。
标准和你要求他们的那条一样：你得为它负责。一份由机器起草、但你改过、并且确实认同的更新，没问题。一份由机器起草的道歉，就不行，原因在如何做好线上社区审核里讲过——道歉的全部价值，恰恰在于那些字是一个人自己选的。
永远不要让模型替你回答成员的直接提问，还当作是你自己答的。万一答错了，这个答案怎么算都在你头上，而你等于把信任花在了一段自己都没读过的文字上。
把规则写成关于行为的条款
三行就能覆盖几乎所有情形，而且没有一行提到 AI。
只发你能为之负责、也能就此展开讨论的内容。不要刷屏——几条经过思考的帖子，胜过许多条随手发的。不是你亲身经历的事，就别说成是你的经历。这样写出来的规则，对一个把帖子注水的人和一个把内容粘贴过来的人一视同仁，而这恰恰是对的，因为社区感受到的本来就是同一件事。
如果你还想要一种主动声明的风气，那就让它停留在社交层面，而不是强制执行：有人顺口提一句模型帮他起草过，这是件健康的事；去盘查他提没提，就不是——想有意识地把这种做法引入社区，见如何在社区里使用 AI。
结论
别再试图辨认机器写的文字了，因为你辨认不出来，而这种尝试伤得最重的，恰恰是那些什么错都没犯的成员。
按“发帖的人能不能为它负责”来评判内容，把明显的垃圾信息当垃圾信息处理，提出需要真实细节才答得了的问题，并且用同一把尺子要求自己的公告。能平稳走过这一关的社区，会是那些本来就看重担当而不是产出的社区——其余的，早在任何东西能批量生成文字之前，就已经经不起廉价文字的冲击了。