AI热榜 我与《黑客新闻》的关系很复杂。
该网站是最重要的极客新闻聚合器，也是该博客的主要流量来源。
与此同时，它也有相当数量的有毒评论，这使它成为对我的总体方向进行侮辱的可靠来源；如果你想尝尝，这篇文章被称为“淡化”和“过犹不及”。
该网站由极客运营并为极客服务，因此它无法免受技术趋势的影响。
例如，在 2018 年左右，它有相当多的故事集中在加密货币和 NFT 上。
也就是说，最近的转变让人感觉更加深刻：几乎每天，人们都感觉这个阵容主要是由人工智能撰写或评论的聚焦人工智能的故事。
这些图像显示了特别糟糕的一天，因此为了给出更诚实的评估，我还在 2026 年 2 月进行了更系统的调查，并在同年 6 月再次进行了调查。
2026 年 2 月原始调查 为了了解 AI 相关主题占据了 Feed 的比例，我对整个 2 月份每日排名前 5 的内容进行了抽样： 人工智能在 2 月 4 日和 2 月 12 日占据了 5 个席位中的 4 个，而且可以说还占据了 2 月 5 日的整个阵容（故事 #3 是人工智能供应商的海底营销）。
前 5 名中唯一没有 LLM 新闻的日子是 2 月 1 日（第一个 AI 故事排名第 7，然后排名第 9）、2 月 9 日（第一个排名第 8）和 2 月 25 日（AI 排名第 6、#9、#10）。
对于实验的第二部分——找出哪些故事可能是人工智能编写的——我利用了 Pangram。
Pangram 是一个非常好的、保守的模型，用于检测 LLM 生成的文本。
这些探测器在技术人员中名声不佳，但反对意见往往是基于过时的假设或彻底的误解。
为了使工具发挥作用，人工智能写作不需要以任何方式“不人道”。
当前一批法学硕士的默认声音是准确定性的，这就足够了：要求同一篇文章两次，你会得到风格相似的结果。
个人的举止与人类相似，但你的写作不太可能结合完全相同的一套。
我在这里多写一点。
为了验证结果，我还审查了所有标记的故事，我认为这些发现是有道理的；如果说有什么不同的话，那就是 Pangram 有一些漏报。
为了让您了解所标记的内容，请查看 2 月 19 日的第 3 篇报道（“AI 不是同事，而是外骨骼”）。
它有 500 多个点赞和 500 多个评论。
在我看来，它有很多危险信号。
2026 年 6 月更新数据 6 月份，为了捕捉更多细节，我使用纯黑色进行纯粹的 AI 探索（供应商公告、有关该技术的优点或缺点的专栏文章等），并为严重依赖 AI 但具有更广泛影响的故事绘制形状（例如 Instagram AI 支持代理帐户黑客攻击）。
和以前一样，与人工智能无关的故事（例如 RAM 价格上涨的报道）不会被标记。
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： Hacker News AI原文链接