大模型为何偏爱「不是 X 而是 Y」

The Atlantic 一篇分析指出，主流大模型在生成文本时会反复使用「不是 X，而是 Y」这类被称为「否定并行」（negative parallelism）的句式。这类结构在 AI 写作中的出现频率远高于人类文本，且至今未见减弱趋势。OpenAI 已表态正在尝试拓宽模型的表达方式。

什么是「否定并行」

「否定并行」指的是在同一个句子中先否定一个描述、再给出对立描述的修辞方式，例如「不是我们运气不好，是我们还不够努力」。这一修辞其实早有传统——莎士比亚《裘力斯·凯撒》中的名句、橄榄球教练文斯·隆巴迪的「赢球不是唯一的，它是唯一重要的」、披萨品牌 DiGiorno 的「不是外卖，是 DiGiorno」都属此类。它之所以被重新关注，恰恰是因为它在 AI 生成文本中出现得过于频繁。

文章梳理出至少三种主要变体：

• 加法型：Y 在 X 基础上补充、扩展，例如「不仅是私营银行的胜利，更是整个集团的胜利」。
• 替代型：Y 取代 X 成为首选描述，例如「目标从来不是某一个人，目标就是真相」。
• 排除型：典型结构为「没有 A，没有 B，只有 C」，在 AI 生成的虚构文本中尤其常见。

可被量化的「AI 腔」

这一现象并非只是观感。Barron's 报道称，企业沟通文本中该结构从 2023 年到 2025 年增长超过三倍。AI 检测工具厂商 Pangram 的研究人员估计，「Not just X, but Y」类句子在 AI 写作中出现的频率约为人类写作的三倍。Pangram 创始工程师 Elyas Masrour 表示，ChatGPT、Claude、Gemini 以及多个开源模型在不同程度上都依赖这一结构。

成因：训练数据与人类反馈

文章列出几种可能解释，但行业内部并无定论，连模型厂商自己似乎也尚未完全弄清。

• 训练语料中天然存在大量此类句式，模型在统计学习中自然倾向于复现。
• RLHF 阶段中，人类评分员可能倾向于给包含「否定并行」的回复打高分，因为这看起来更具洞察力和思辨感。
• 模型仍然以 token-by-token 方式生成文本，一旦开头被推向该模式，后续 token 的统计分布会进一步强化这一倾向（原文此处因截断未完，读者可自行查阅）。

模型厂商的态度

OpenAI 模型行为产品经理 Laurentia Romaniuk 在邮件中把这一结构称为「对比性措辞」（contrastive phrasing），并承认 ChatGPT 使用得过于频繁、显得模板化。她表示公司正努力扩展模型表达范围，同时建议用户通过「自定义指令」（custom instructions）自行调控。Anthropic 与 Google 则未回应采访请求。

Reddit 上关于 AI 写作的论坛中，用户已经在交流清洗该句式的方法，例如把 Claude 输出粘贴到另一个模型中，让其扮演「严格禁止使用『这不是 X，这是 Y』类表述」的校对编辑。

一个尚未解开的谜

文章最后抛出一个尚未有答案的问题：为什么所有主流大模型都如此偏爱这一种修辞结构？与「delve」被矫枉过正、ChatGPT 曾痴迷「哥布林」等已被干预纠正的「AI 腔」不同，「否定并行」至今未见任何一家厂商真正解决。它究竟是训练范式的某种结构性产物，还是评分员集体审美的副结果，目前仍是一个开放问题。