AI 幫我抓的錯字，抓到了我自己的口頭禪
原來我不是在寫作時才有這些口頭禪。我這個人講話就是這樣。
2. 錯誤清單裡的那面鏡子
我後來想，為什麼這件事會讓我這麼震撼。原因大概有兩層。
第一層是「意外」。我以為 AI 只是幫我抓錯字，結果它順便幫我抓了整個語言人格。這種感覺很像你請人來家裡修水管，結果對方順手幫你做了全身健康檢查，還告訴你膽固醇偏高。你本來只想處理一個小問題，卻被迫面對一個大問題。
第二層是「誠實」。錯字這種東西，別人看到通常會睜一隻眼閉一隻眼，因為改別人的錯字很麻煩，還可能傷感情。但 AI 不會。它沒有社交壓力，沒有「這樣講會不會太直接」的顧慮，它就是把統計結果攤開來給你看。這種誠實有點刺人，但也因此特別有用。
我把那份清單截圖存了下來，檔名取叫「我的語言照妖鏡」。後來每次寫完稿，我都會拿出來對照一下。不是要自己完全不用那些詞，而是至少要知道：我又來了。
「錯字是技術問題，口頭禪是人格問題。AI 幫我修的是前者，照出來的是後者。」
二、口頭禪是怎麼被 AI 抓出來的？
講到這裡，應該有人會問：AI 到底怎麼辦到的？它又不懂中文的語感，怎麼知道「其實」用太多次？它憑什麼判斷「某種程度上」是口頭禪而不是必要修飾？
這些問題我後來花了一點時間研究，也問了幾個做 NLP（自然語言處理）的朋友。答案其實不複雜，但背後藏著一個很重要的觀念轉變。
1. AI 不懂人情，但它懂統計
先講一個常見的誤解：很多人以為 AI 抓口頭禪，是因為它「理解」了語意。其實不是。至少目前主流的語言模型，在處理這類任務時，靠的主要是統計與模式比對，而不是真正的語意理解。
它的邏輯大概是這樣：
換句話說，AI 不是「聽懂」你在說什麼，而是「看出」你怎麼說。它像一個超級有耐心的統計學家，把你寫的每個字都數過一遍，然後告訴你：你的語言有一座山，這座山叫「其實」。
2. 高頻詞與語言慣性的資料化
這裡有一個很關鍵的觀念：口頭禪之所以是口頭禪，不是因為它錯，而是因為它「自動化」了。
我們講話和寫字的時候，大腦會走捷徑。遇到需要轉折的地方，就自動插入「其實」；遇到需要緩衝的地方，就自動插入「某種程度上」；遇到需要收尾的地方，就自動插入「說到底」。這些詞本身沒有問題，問題是它們出現的時機太固定、頻率太高，高到變成一種語言反射，而不是有意識的選擇。
AI 做的，就是把這種「自動化」資料化。它不管你是有意識還是無意識，它只看結果：這個詞出現了幾次、在哪裡出現、跟什麼一起出現。然後它給你一張表，讓你自己看。
我那時才明白，為什麼 AI 抓口頭禪比抓錯字更有價值。錯字是「你知道自己錯了但沒看到」，口頭禪是「你根本不知道自己一直在做」。前者是注意力問題，後者是意識問題。AI 幫我抓錯字，是幫我補注意力；AI 幫我抓口頭禪，是幫我補意識。
3. 那些我自己從未察覺的口頭禪標籤
除了前面提到的那幾個，AI 還幫我抓出了一些更隱微的口頭禪。這些詞我自己完全沒感覺，但被列出來之後，我一看就認了。
例如「某種程度上」。這個詞在我文章裡出現的頻率極高，而且幾乎都出現在我準備下判斷之前。我後來發現，這是我的一種「避險語言」——我不想把話說死，所以先加一個「某種程度上」當緩衝。問題是，用太多次之後，整篇文章會變得很軟，讀者會覺得你什麼都沒說清楚。
又如「不是不能，而是」。這是我很愛用的對比句型，聽起來很有邏輯，但用多了會變成一種套路。AI 指出，我在一篇文章裡用了五次這個句型，其中有三次其實可以直接講結論，不需要先鋪一個「不是不能」的假對立。
還有「這件事情是這樣」。這句是我的口語習慣，寫文章時也會不自覺跑出來。它本身沒錯，但它經常用在段落開頭，變成一種「我要開始解釋了」的信號。問題是，讀者不需要這個信號，他們需要的是解釋本身。
最讓我意外的是「你懂我意思嗎」。這句話我以為只會出現在口語，結果它也會偷偷跑進我的書面文字裡，通常出現在我對某個論點不太有把握的時候。AI 把它標出來的那一刻，我有一種「被看光」的感覺。原來我心虛的時候，語言會自己露餡。
三、口頭禪背後：思考的慣性與寫作的惰性
抓到口頭禪是一回事，理解它為什麼存在是另一回事。我後來花了不少時間反思這件事，越挖越覺得，口頭禪不只是語言問題，它其實是思考問題和寫作問題的綜合體。
1. 口頭禪不只是語病，是思考的捷徑
我們常把口頭禪當成一種語病，好像它只是講話不乾淨。但我後來發現，口頭禪更像是思考的捷徑。
大腦在處理複雜概念時，會傾向使用現成的模板。這些模板可以是詞彙、句型、甚至是整段論述結構。口頭禪就是其中最表層的一種。當我說「某種程度上」的時候，我其實是在用一個現成的緩衝模板，代替「我現在要把這個判斷說得更精確」這個思考動作。當我說「說到底」的時候，我是在用一個現成的收尾模板，代替「我現在要統整前面的論點」這個思考動作。
問題是，模板用多了，思考就懶了。你會開始依賴這些詞來撐住文章的結構，而不是真正去處理論點之間的關係。久而久之，文章看起來很順，但其實很空。
AI 抓出口頭禪的那一刻，等於是把這條捷徑標示出來，讓我知道：你又在抄近路了。
2. 當 AI 比朋友更誠實
這裡要講一個有點尷尬的觀察：為什麼這些口頭禪，我的朋友、編輯、同事都沒有告訴我？
原因很簡單，因為告訴別人「你口頭禪很多」是一件很麻煩的事。它不像改錯字，改錯字可以說「這裡有一個錯字」，乾淨俐落。但說「你一直在講『其實』」就涉及人格評價，很容易讓人覺得你在批評他。多數人會選擇不說，或者委婉地說「你最近寫的東西好像有點…嗯…」。而這種委婉，通常等於沒說。
AI 沒有這個問題。它不會顧慮你的感受，也不會擔心破壞關係。它就是根據統計結果，告訴你「這個詞出現 14 次」。這種誠實很冷酷，但也因此特別珍貴。
我後來跟一個朋友聊到這件事，他說了一句讓我印象很深的話：「以前我們需要一個敢說真話的朋友，現在我們需要一個敢說真話的 AI。」我笑了，但也有點感慨。因為這代表，我們身邊願意說真話的人，可能比我們想像的少。
「AI 不會顧慮你的自尊，所以它看得見你的盲點。人有時太體貼，反而讓你一直看不見自己。」
四、AI 趨勢下的語言自我覺察
從那次經驗之後，我開始把 AI 當成一個「語言健檢工具」，而不只是「錯字修正器」。這個轉變，剛好搭上這幾年 AI 寫作工具的發展趨勢。我想談三個觀察，這三個觀察不只是我個人的心得，也反映了整個 AI 趨勢正在往哪裡走。
1. 從「校對工具」到「寫作教練」
最早的 AI 寫作工具，功能很單純：檢查拼字、文法、標點。後來進化到可以建議用詞、調整語氣、甚至重寫句子。現在呢？它開始可以分析你的寫作風格、指出你的慣性、給你個人化的改進建議。
這個轉變很重要。因為它代表 AI 從「被動修正」變成「主動診斷」。以前的校對工具是等你寫完，幫你抓錯；現在的寫作教練是在你寫的過程中，就開始觀察你的模式，然後告訴你「你這樣寫，讀者可能會覺得…」。
我自己的經驗是，這種「教練型」AI 工具，對寫作者的幫助遠遠大於「校對型」工具。因為錯字改完就沒了，但口頭禪這種東西，你如果沒有意識到，它會跟著你一輩子。AI 把它指出來，等於給了你一個改變的起點。
2. 人機協作的新邊界：接受建議，還是我行我素？
不過，這裡有一個很實際的問題：AI 說你有口頭禪，你就一定要改嗎？
我的答案是：不一定。但你要知道自己在做什麼。
有些口頭禪是個人風格，改了反而失去味道。例如某些作家愛用「說真的」開頭，那是他的語氣，不是語病。有些口頭禪是領域慣例，例如學術寫作裡的「值得注意的是」，那是社群默契，不是懶惰。AI 不會分辨這些脈絡，它只會根據統計告訴你「這個詞很多」。
所以真正的關鍵不是「改或不改」，而是「知道或不知道」。你可以在知道的前提下，選擇保留某個口頭禪，因為你知道那是你要的效果；你也可以在知道的前提下，選擇改掉它，因為你發現它其實在拖累你的表達。最糟的狀態是：你不知道，然後它一直控制你。
這是我認為人機協作最重要的邊界：AI 負責讓你看見，你負責決定怎麼做。AI 不該幫你決定風格，但它可以幫你看清風格的代價。
3. 語言的多樣性會不會被 AI 磨平？
講到這裡，我想談一個比較大的擔憂。如果大家都用 AI 來檢查口頭禪，會不會每個人的文章都變得越來越像？
這個擔憂不是沒有道理。因為 AI 的建議通常是往「標準化」的方向走：減少重複、避免填充詞、讓句子更精簡。如果所有人都照做，那確實可能出現一種「AI 腔」——乾淨、精準、但沒有個性。
但我後來覺得，這件事沒那麼悲觀。原因有兩個。
第一，AI 的建議是「選項」，不是「命令」。你可以接受，也可以拒絕。真正的風險不在 AI 給建議，而在使用者無腦全盤接受。只要寫作者還保有判斷力，語言多樣性就不會被磨平。
第二，AI 抓口頭禪這件事，其實是在幫我們「看見多樣性」。因為當你知道自己有哪些慣性，你才有機會去選擇：哪些要保留、哪些要改、哪些要刻意打破。這種自覺，反而會讓語言更有層次，而不是更單一。
所以我對這件事的看法是審慎樂觀。AI 會改變我們的寫作習慣，但它不一定會消滅我們的語言個性。關鍵還是在人。
五、我怎麼用 AI 抓自己的口頭禪：一套實用流程
講了這麼多反思，最後我想分享一套我自己實際在用的流程。這套流程不複雜，也不需要什麼高深工具，任何有基本 AI 寫作工具的人都可以試試看。
1. 建立「口頭禪清單」
第一步，先讓 AI 幫你建立一份「口頭禪清單」。做法很簡單：把你過去三個月到半年的文章、貼文、工作文件，挑個五到十篇，丟進 AI 工具，請它做高頻詞分析。
提示詞可以這樣下：
請分析以下文章的用詞習慣，列出出現頻率明顯偏高的詞彙與短語，並標註它們出現的次數與常見位置（例如段落開頭、轉折處、結論前）。請特別注意那些「不影響語意但反覆出現」的填充詞。
跑完之後，你會得到一份清單。這份清單就是你的「語言健檢報告」。我建議把它存下來，命名為「我的口頭禪清單」，之後每次寫完重要文章，就回來對照一下。
我自己的清單目前有 11 個詞，前三名是「其實」、「某種程度上」、「說到底」。這三個詞我沒有全部戒掉，但我現在寫的時候會特別注意：如果一段裡出現兩次以上，我就會停下來想一下，是不是可以用更精確的表達取代。
2. 三種提示詞與三個檢查層次
除了建立清單，我還會用三種不同的提示詞，做三個層次的檢查。這三個層次分別是「頻率層」、「結構層」和「語氣層」。
頻率層提示詞：
請計算這篇文章中，以下詞彙的出現次數：其實、某種程度上、說到底、換句話說、你懂我意思嗎。並告訴我哪些詞的頻率明顯偏高。
這個層次最簡單，就是數字。它幫你快速掌握「我又來了」的嚴重程度。
結構層提示詞：
請分析這篇文章中高頻詞出現的位置。它們是否集中在段落開頭、句子轉折處、或結論之前？這樣的分布是否影響文章結構的清晰度？
這個層次看的是「模式」。它幫你判斷口頭禪是不是在扮演某種結構角色，例如「轉折信號」或「收尾信號」。如果是，你就可以思考：這個結構角色是不是可以換一種方式達成。
語氣層提示詞：
請分析這篇文章的語氣，是否因為某些重複詞彙而顯得猶豫、心虛、或過度緩衝？如果有的話，請指出具體段落，並建議更直接的表達方式。
這個層次最深，看的是「人格」。它幫你檢查口頭禪是不是在洩漏某種心理狀態，例如不確定、想討好、或不敢下判斷。這個層次的建議不一定都要照做，但它可以讓你更認識自己的寫作人格。
3. 從抓到改：三個月語言健檢紀錄
最後分享一點我自己的紀錄。我從那次經驗之後，開始做「語言健檢」，頻率是每個月一次，連續做了三個月。簡單記錄一下變化：
第一個月：「其實」從平均每篇 14 次降到 8 次，「某種程度上」從 9 次降到 5 次。做法很笨，就是每次寫完之後，用 AI 跑一次頻率分析，然後手動刪掉一半。刪的時候很痛苦，因為有些句子刪了會覺得「怪怪的」，但多數時候讀者根本感覺不到差別。
第二個月：我開始不是「刪」，而是「換」。例如把「其實」換成更精確的轉折詞，把「某種程度上」換成具體的程度描述。這個階段比較花時間，但效果更好，因為它不是消極地減少，而是積極地提升表達精度。
第三個月：我發現自己開始「事前察覺」。也就是說，在寫的當下，我就會注意到「我又要說其實了」，然後即時調整。這個階段最神奇，因為它代表口頭禪從「無意識」變成「有意識」，雖然還沒完全戒掉，但至少我拿回了主控權。
三個月下來，我的文章變短了，但資訊密度變高了。有讀者回饋說「你最近的東西讀起來比較俐落」，我沒有說破原因，但心裡知道：這是 AI 幫我抓口頭禪的功勞。
六、結語：AI 抓錯字，人抓自己
寫到這裡，我想回到最初那個晚上。那時我盯著 AI 給我的錯誤清單，心裡想的是：「它怎麼知道我這麼多？」現在我明白了，它不知道我，它只是把我自己藏在文字裡的模式，攤開來還給我。
AI 幫我抓的錯字，抓到了我自己的口頭禪。這件事的意義，遠大於「少寫幾個其實」。它讓我意識到，寫作不只是把想法變成文字，它還是一個不斷暴露自己的過程。你怎麼轉折、怎麼緩衝、怎麼收尾、怎麼心虛，全部都會留在文字裡。以前沒有人幫你看，現在 AI 幫你看。
但 AI 再厲害，它也只是一面鏡子。鏡子不會幫你改變，它只會讓你看見。真正要動手的，還是你自己。
所以我常跟朋友說：AI 抓錯字，人抓自己。錯字交給 AI，沒問題；但口頭禪這種東西，AI 只能幫你抓到，改不改、怎麼改、要不要保留，終究是你自己的事。而這個「自己的事」，恰恰是 AI 時代寫作者最珍貴的能力。
因為當 AI 越來越會寫，人類寫作的價值，就不再是「寫得正確」，而是「寫得像自己」。而「像自己」的前提，是你得先知道自己長什麼樣子。AI 幫我看見了我的口頭禪，我看見了，然後我選擇。這個過程，就是我這幾年學到最重要的一件事。
如果你也好奇自己的口頭禪是什麼，不妨今晚就試試看。把最近寫的東西丟進 AI，請它幫你數一數。你可能會發現，它抓到的不是錯字，而是你自己。
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