编程智能体可拼接 AI 文本，绕过检测工具

研究人员于 2026 年 9 月 25 日发表论文，展示编程智能体如何从基础语言模型中拼接文本，以躲避 AI 检测系统。这个基于 Claude Opus 5 构建的智能体，所用词语中最多有 90% 来自一款名为 OLMo-2、拥有 320 亿参数的模型。在测试中，拼接后的回答成功绕过了两类检测器：一种流行的事后检测工具，其检出率从 77% 降至 24%；基于水印的检测则降至约 10%。

技术原理

此前的一些技巧会反复改写 AI 生成的文本，但往往会改变原意。不同的是，这种方法让智能体充当复制粘贴编辑器：它向基础模型索取大量短文本样本，再挑选最符合任务要求的片段——任务可以是创意写作、事实问答、健康问题或遵循指令。通过拼接这些片段，最终输出既切合主题、读起来也自然；而检测器看到的则是许多零散片段的组合，而非一段连续的 AI 生成文本。

影响与成本

这种方法有效，但成本高昂。由于智能体发送和接收的 token（文本的基本单位）远多于常规方式，每次查询的费用最高可达标准 API 调用的 30 倍。研究人员警告称，检测服务若想继续保持有效，就需要使用这类拼接文本进行训练。对普通用户而言，这项研究意味着，声称能够识别 AI 写作内容的工具，实际可靠性可能不如宣传所说。