AI馴服人類第一步：教人重新說英語？

最近，越來越多的媒體發現：說話的方式，越來越像ChatGPT了！

這不是模仿，而是「入侵」。

潛移默化之中，人類被AI「同化」：

AI不僅入侵了你的筆端，

還悄悄占領了你的大腦。

最終，從你口中傾瀉而出！

說英語的小心了！

ChatGPT正給你洗腦

最新的arxiv預印給出了驚人的結論：ChatGPT可能正在悄悄改變我們的用詞習慣。

無論你覺得它方便，還是感到不安，ChatGPT都已悄然成為寫作、搜索甚至日常對話的常駐嘉賓，一點點重塑我們的語言和思維方式。

此同時，網絡上掀起了熱議：

是否能通過「破折號」這類細節，一眼識破AI寫的內容？

答案或許正在改變。

然而，這項新研究卻給了出人意料的答案：「AI痕跡」正在變得越來越難以識別——因為人類的語言風格，正在越來越像ChatGPT。

研究人員發現，自ChatGPT推出以來，短短18個月，人們在日常交流中使用的所謂「GPT詞匯」（GPT words）飆升。

這是來自德國馬普人類發展研究所（Max Planck Institute for Human Development，MPIB）的最新的研究。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2409.01754

已有研究指出ChatGPT會影響人類的書面表達方式，但這一次，研究者想知道，AI的迅速普及是否也正在悄悄改變我們的「說話方式」。

為了這項研究，數百萬頁的電子郵件、文章、學術論文和新聞報道上傳到ChatGPT，進行潤色。

然后，研究人員分析AI更偏好的詞匯，比如「delve」「realm」「meticulous」等。他們稱這些為 GPT詞匯。

隨后，在超過36萬個YouTube視頻、77萬個播客片段中，他們追蹤這些詞匯的使用頻率變化，發現了驚人的上升曲線！

圖2：量化ChatGPT的詞匯偏好及其對人類交流的影響

（A）學術YouTube報告中「delve」一詞使用量的時間趨勢圖，顯示ChatGPT發布后該詞使用量顯著增加（與合成對照組相比p=0.010）

（B）ChatGPT詞匯偏好測量方法：通過對比人工撰寫文本與ChatGPT修改版本的詞頻分布，計算得出的對數比值（即GPT分數）可量化特定詞匯被ChatGPT偏好的程度

（C）由GPT分數測得的ChatGPT特征性詞匯（GPT詞匯集），不同版本ChatGPT對「delve」的強烈偏好具有一致性

（D）通過供體詞匯的凸組合構建具有相似發布前模式的合成對照組，用于推斷因果影響

這項最新的研究卻告訴我們一個有趣的事實：這些「AI口音」可能越來越難以發現——因為人類的說話方式，正在逐漸變得像ChatGPT。

即便排除同義詞和腳本化內容的影響，研究發現在英語口語中，GPT詞匯確實的使用率顯著攀升。

這項研究發人深省，但也有一些值得注意的限制。

首先，研究人員分析的數據來自特定的GPT模型：GPT-4、GPT-3.5-turbo、GPT-4-turbo和GPT-4o。這使得研究局限于這些特定版本的ChatGPT。

在未來幾個月和幾年中，OpenAI無疑會推出新的模型，而這些新版本可能會展現出新的語言使用形式和詞匯偏好。

因此，這項研究可能很快過時。

此外，目前還不清楚ChatGPT是否確實對更隨意的口語表達有影響，特別是考慮到研究人員從學術來源中獲取了大量數據。

而且，語言和詞匯的使用會隨著時間因多種因素而不斷演變；雖然ChatGPT可能在某種程度上對我們使用的詞匯變化有所貢獻，但重要的是要指出社會和文化中許多其他來源也促成了語言的變化。

「偽人」崛起

共同作者Levin Brinkmann對媒體解釋過：「AI技術存儲的語言模式，正在反哺人類思維。人類天生會相互模仿，但主要針對那些知識淵博或德高望重的人。我們更傾向于復制他們的語言行為?！?/span>

Levin Brinkmann：馬克斯·普朗克人類發展研究所研究員，專注于研究機器與人類社會日益深化的融合進程。他采用復雜系統理論、機器學習與實驗社會科學方法，探究人機混合系統的演化規律。他獲得計算社會科學博士學位，以及哥廷根大學物理學碩士學位

換言之，人與AI之間正在形成一種文化反饋循環：我們使用書面文本訓練AI，AI將統計重構后的文本回傳給我們，而我們捕捉到這些模式后，便開始無意識地模仿它們。

研究指出，越來越多人將AI視為文化權威，這使得「最初基于人類數據訓練的機器，在形成自身文化特征后，可量化地重塑人類文化」。

Brinkmann強調：

「delve」只是冰山一角，其他高頻GPT詞匯還包括：

「underscore」（強調）、「comprehend」（理解）、「bolster」（支持）、「boast」（擁有）、「swift」（迅速）、「inquiry」（調查）、「groundbreak」（開創性）……

圖3（a）:高頻GPT詞匯出現頻次與合成對照組的線性回歸分析。圓點表示月度聚合頻次，趨勢線標注以虛線標記的轉折時點。如「comprehend」（理解）、「boast」（擁有）、「swift」（迅速）等詞匯與「delve」類似，均呈現顯著增長

圖3（b）：詞匯的GPT分數（x軸）與其使用趨勢變化幅度（y軸）的關聯性。柱狀圖表示后驗分布的95%高密度區間，插圖中陰影區域為高斯過程回歸的95%置信區間。聚焦前20個GPT詞匯（插圖最右側），可觀測到一組年增長率約25%-50%的詞匯

盡管這項研究主要聚焦在詞匯層面，但許多研究人員已經注意到，AI的影響正逐步滲透到語氣當中——

比如說話變得更長、更有條理，同時情緒表達也被削弱。

康奈爾大學的研究發現，在聊天中使用智能回復會讓人們更有合作意識，也能增進彼此的親密感，因為使用者傾向于選擇更正面、更有情感的語言。

然而，一旦人們察覺對方可能在用AI，反而會覺得對方不夠誠懇，從而態度變得更強硬。關鍵并不是對方真的用了AI，而是那種「懷疑」的感覺。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41598-023-30938-9

正如該研究合著者、康奈爾大學信息科學副教授Malte Jung所說，我們是根據語言特征來判斷他人，而真正影響我們印象的，是那些語言本身的性質。

Malte Jung的研究旨在探討群體和團隊中的人際互動動態，以及這些動態如何受到機器的影響

康奈爾理工學院信息科學教授Mor Naaman指出，這種「AI既改善溝通又引發猜疑」的矛盾現象，折射出更深層的信任危機。

Mor Naaman是康奈爾大學科技校區、雅各布斯技術與康奈爾研究所及康奈爾安·鮑爾斯計算與信息科學學院的教務長事務副院長，同時也是Don and Mibs Follett信息科學教授。他專注于技術、媒體等交叉領域的課題。他在斯坦福大學InfoLab獲得了計算機科學博士學位。此外，他還曾效力于籃球隊，作為職業籃球運動員參賽

他提出在AI溝通中，人性喪失的三重信號：

第1層信號：人性。那些笨拙、結巴的語氣，才是「我真的在說話」。

第2層信號：用心。不是復制粘貼，而是花時間打下每一個字。

第3層信號：能力。真正的個性，是用真實語言展現幽默、情緒與深度。

你說的話里，藏著你是誰；一旦AI代言，我們也許就不再是「自己」。

Naaman認為，AI中介溝通的未來在于重建并強化這些信號，因為AI不僅改變語言，更重塑思維。

在約會軟件上，當AI能替你展現幽默時，個人資料中的「幽默」還有何意義？

他最擔憂的是從語言到思維的主體性喪失：「我們不再表達真實想法，而是表達AI幫我們組織的內容...我們會越來越被其說服?！?/span>

他警告，若失去這些信號，人類將只信任面對面交流——甚至不信任視頻通話。

AI偏愛英語「倫敦腔」？

當AI悄然定義何為「得體」語言時，信任危機更趨復雜。

加州大學伯克利分校研究發現，AI偏好「標準英語」：

當用戶嘗試用新加坡英語、黑人英語等表達時， AI的反饋常常失真、夸張，甚至令人不適。

這不僅是語言問題，更關乎文化的尊重。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2406.08726

一位說新加坡英語的網友評論道：「回復里夸張的新加坡式英語讓人尷尬?！?/span>

研究表明AI不僅偏愛標準美式英語，還會通過壓制其他方言來貶低使用者。

這種機制不僅固化對族群的錯誤認知，更扭曲了「正確」英語的標準。

因此這不僅關乎保護語言多樣性，更關乎守護那些真正建立信任的不完美特質。

當周圍人都開始說「正確」英語時，我們將失去那些結巴表達、地方俚語和非常規短語——這些正是脆弱性、真實性和人格的信號燈。

我們正處在分岔路口，矛盾重重：

學術界抵制「delve」等用詞、人們刻意避免AI腔等反彈現象，顯示人類可能自我調節對抗同質化；

AI系統本身或將更具表現力和個性化，從而緩解當前的「AI腔」問題；

而最深層的風險并非語言趨同，而是對人類思維與表達自主權的喪失。

AI正在入侵我們的潛意識。它正在暗中改寫我們的語言基因，操縱著人類最本能的交流密碼！這場悄無聲息的精神殖民會將人類帶向何方？

細思極恐的是，我們甚至還沒意識到自己正在被改造。語言學家發出緊急警告：必須立即監控AI對人類社會全方位的文化滲透，否則后果不堪設想！