AI 內容並非平均分布在整個網路

AI 訊號的增加在不同網域之間並不一致。到 2026 年，約每 10 個 .com 頁面就有 1 個帶有相關跡象；.org 頁面約為 4.6%，而 .edu 與 .gov 頁面則各約 1%。

換句話說，AI 介入網頁內容的現象雖然日益普遍，卻不是所有類型網站同步出現同等程度的變化。商業網站的相關比例較高，教育與政府網域則相對低得多。

模型如何判斷「像 AI 寫的」？

Open Pangram 並不是在文章裡尋找某個固定的「AI 指紋」，而是綜合評估一組在人類文字與 AI 文字之間出現頻率不同的語言模式。Pew 提到的例子包括：較常使用破折號、英語中的牛津逗號（Oxford comma）、偏向 AI 的詞彙，以及「不是 X，而是 Y」這類負向平行句式。

這些特徵只能算是機率訊號，不能當作確定的作者身分證明。人類作者同樣可能使用這些寫法，而 AI 生成的文字也可能經過人工大幅修改。因此，研究結果較準確的說法是「帶有 AI 撰寫或實質 AI 編修的跡象」，而不是「有多少網頁完全由 AI 寫成」。

研究有哪些限制？

首先，Common Crawl 主要涵蓋公開可存取的網頁，因此需要付費訂閱或登入才能查看的網站，很可能在樣本中代表性不足。

其次，樣本中只有約 10% 至 15% 的頁面具備可使用的發布日期欄位。這意味著 35% 是針對一個非隨機的「有日期頁面子集」計算，不能視為所有 ChatGPT 上線後網頁的普遍比例。

此外，研究只分析英語網頁文字，不包括圖片、影片、非英語內容，也不能代表整個網際網路。

AI 偵測工具本身也可能出現誤判，包括把人類文字誤認為 AI 生成的假陽性，以及漏掉 AI 文字的假陰性。即使工具在特定測試中表現良好，外部評估結果仍會受到文章類型、文字長度與所測試模型影響。

與「機器流量超過人類」是同一件事嗎？

Pew 的結果顯示，網路不只是存在 AI 生成內容，而是近期發布的公開文字愈來愈可能經過 AI 介入。這項變化也與 Cloudflare 報告的另一項網路趨勢同時出現：2026 年 5 月，該公司的網路上非人類流量超過人類流量。

但兩者測量的對象不同。Cloudflare 的數據是自動化請求與機器人流量，並不是 AI 撰寫網頁的比例；Pew 則是在分析網頁文字中的 AI 作者或編修跡象。

把兩項研究放在一起看，可以說網路正愈來愈由自動化系統生產、抓取與互動。然而，現有證據仍不足以宣稱 AI 已取代人類作者，或人類已不再是網路使用的主體。更穩妥的結論是：人類主導的網路，正逐步變成一個由人與自動化系統共同塑造的網路。

AI 內容並非平均分布在整個網路

AI 訊號的增加在不同網域之間並不一致。到 2026 年，約每 10 個 .com 頁面就有 1 個帶有相關跡象；.org 頁面約為 4.6%，而 .edu 與 .gov 頁面則各約 1%。

換句話說，AI 介入網頁內容的現象雖然日益普遍，卻不是所有類型網站同步出現同等程度的變化。商業網站的相關比例較高，教育與政府網域則相對低得多。

模型如何判斷「像 AI 寫的」？

Open Pangram 並不是在文章裡尋找某個固定的「AI 指紋」，而是綜合評估一組在人類文字與 AI 文字之間出現頻率不同的語言模式。Pew 提到的例子包括：較常使用破折號、英語中的牛津逗號（Oxford comma）、偏向 AI 的詞彙，以及「不是 X，而是 Y」這類負向平行句式。

這些特徵只能算是機率訊號，不能當作確定的作者身分證明。人類作者同樣可能使用這些寫法，而 AI 生成的文字也可能經過人工大幅修改。因此，研究結果較準確的說法是「帶有 AI 撰寫或實質 AI 編修的跡象」，而不是「有多少網頁完全由 AI 寫成」。

研究有哪些限制？

首先，Common Crawl 主要涵蓋公開可存取的網頁，因此需要付費訂閱或登入才能查看的網站，很可能在樣本中代表性不足。

其次，樣本中只有約 10% 至 15% 的頁面具備可使用的發布日期欄位。這意味著 35% 是針對一個非隨機的「有日期頁面子集」計算，不能視為所有 ChatGPT 上線後網頁的普遍比例。

此外，研究只分析英語網頁文字，不包括圖片、影片、非英語內容，也不能代表整個網際網路。

AI 偵測工具本身也可能出現誤判，包括把人類文字誤認為 AI 生成的假陽性，以及漏掉 AI 文字的假陰性。即使工具在特定測試中表現良好，外部評估結果仍會受到文章類型、文字長度與所測試模型影響。

與「機器流量超過人類」是同一件事嗎？

Pew 的結果顯示，網路不只是存在 AI 生成內容，而是近期發布的公開文字愈來愈可能經過 AI 介入。這項變化也與 Cloudflare 報告的另一項網路趨勢同時出現：2026 年 5 月，該公司的網路上非人類流量超過人類流量。

但兩者測量的對象不同。Cloudflare 的數據是自動化請求與機器人流量，並不是 AI 撰寫網頁的比例；Pew 則是在分析網頁文字中的 AI 作者或編修跡象。

把兩項研究放在一起看，可以說網路正愈來愈由自動化系統生產、抓取與互動。然而，現有證據仍不足以宣稱 AI 已取代人類作者，或人類已不再是網路使用的主體。更穩妥的結論是：人類主導的網路，正逐步變成一個由人與自動化系統共同塑造的網路。