【当AI开始改变人类说话的方式：一项28万视频的实证研究】我们一直担心AI能否通过图灵测试，结果人类自己先“没通过”了。马克斯·普朗克研究所的团队分析了来自两万多个学术机构YouTube频道的约28万个演讲视频转录文本，得出一个令人深思的结论：ChatGPT发布后，人类的口语表达正在向AI靠拢。研究发现，那些被识别为ChatGPT偏好的词汇，比如delve、realm、meticulous、adept，在ChatGPT发布后的18个月内，使用频率分别增长了48%、35%、40%和51%。而在ChatGPT发布前的同等时间窗口内，这些词汇并没有出现类似的增长趋势。更值得注意的是，一个词越是ChatGPT的“专属风格”，它在人类口语中的增长速度就越快。研究团队还手动审查了50个包含delve一词的视频样本，发现58%的使用场景是即兴发言而非照稿朗读，这意味着这种语言模式的转变已经渗透到了自发性表达中。这项研究揭示了一个我们此前忽视的文化传播闭环：我们花了大量精力让AI对齐人类，却没意识到人类也在悄然对齐AI。语言作为一种社会现象，本就在感知、内化和再生产的迭代中不断演化。人们会无意识地调整自己的语言以融入社会环境。而现在，LLM已经成为这个环境中的新成员。当我们用ChatGPT润色文章、当我们阅读越来越多AI生成的内容，这些语言模式就在潜移默化中被我们吸收。有人说这是“人类版的模型坍塌”。AI领域一直担忧用AI生成的内容训练下一代AI会导致多样性丧失，但如果人类自己的语言也在趋同，那我们还能为AI提供多少“无偏见的新鲜数据”？也有人提出不同视角：语言从来都在变化，我们早就不说维多利亚时代的英语了。只要我们表达的是自己的思想，词汇的演变本身并不可怕。但问题的关键或许不在于用了哪些词，而在于我们是否正在为算法优化自己的表达。当清晰度开始压倒个性，当“要点式思维”成为默认模式，我们失去的可能不只是几个词汇的多样性。这项研究聚焦于学术语境，但类似的模式很可能正在更广泛的交流场景中发生。当下一代孩子从小就与AI语音助手对话、用AI批改作业，他们的语言会被塑造成什么样子？我们曾以为图灵测试是让机器变得像人，没想到结果是人变得像机器。arxiv.org/abs/2409.01754
