AI生成内容检测的核心原理是通过分析文本特征来识别机器生成痕迹，‌关键检测维度包括语义连贯性、词汇重复度、语法结构规律性和统计特征偏离度‌。目前主流技术通过比对人类写作与AI模型的输出差异实现判别。

1. ‌语义连贯性分析‌
   人类写作通常存在自然的逻辑跳跃和话题转换，而AI生成文本往往呈现过度平滑的语义衔接。检测模型会评估段落间主题关联强度，异常连贯的文本可能被判定为机器生成。部分高级检测器还能识别出AI特有的"一本正经胡说"现象——表面流畅但缺乏实质信息的内容。

2. ‌词汇使用特征检测‌
   统计显示，AI模型倾向于重复使用某些中高频词汇（如"值得注意的是""综上所述"），而人类写作的词汇分布更离散。检测工具通过计算词频分布、罕见词比例及搭配习惯，建立词汇指纹库进行比对。GPT-3生成的文本中"however""moreover"等转折词出现频率可达人类作者的3-5倍。

3. ‌语法结构规律性‌
   虽然AI能生成语法正确的句子，但其句式结构往往呈现可量化的规律性。检测系统会分析句子长度波动、被动语态占比、从句嵌套深度等指标。实验数据显示，人类写作的句子长度标准差比AI文本高40%-60%，这种波动差异成为重要判据。

4. ‌统计特征异常值‌
   通过测量文本的困惑度(perplexity)和突发性(burstiness)指标：人类写作通常表现出更高的信息熵和随机性，而AI文本在概率分布上更接近训练数据的平均值。最新检测模型已能识别ChatGPT等模型特有的n-gram概率分布模式，准确率可达92%以上。

随着生成式AI持续进化，检测技术也在同步升级。建议使用者交叉验证多个检测指标，同时注意最新大模型已开始模拟人类写作的不完美特征。当前没有100%可靠的检测方法，需结合内容实质性判断进行综合评估。