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[数码讨论]倒反天罡:ChatGPT教人说话?36万视频+77万播客已证实[14P] [复制链接]

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新智元报道

编辑:KingHZ

【新智元导读】你以为你在掌控AI,其实是AI在驯化你!最新研究警告:ChatGPT正改变英语的表达方式,悄然植入自己的偏好。是时候重新审视,我们到底在表达自我,还是AI的「复读机」?

AI驯服人类第一步:教人重新说英语?

最近,越来越多的媒体发现:说话的方式,越来越像ChatGPT了!

这不是模仿,而是「入侵」。

潜移默化之中,人类被AI「同化」:

AI不仅入侵了你的笔端,

还悄悄占领了你的大脑。

最终,从你口中倾泻而出!

说英语的小心了!

ChatGPT正给你洗脑

最新的arxiv预印给出了惊人的结论:ChatGPT可能正在悄悄改变我们的用词习惯。

无论你觉得它方便,还是感到不安,ChatGPT都已悄然成为写作、搜索甚至日常对话的常驻嘉宾,一点点重塑我们的语言和思维方式。

此同时,网络上掀起了热议:

是否能通过「破折号」这类细节,一眼识破AI写的内容?

答案或许正在改变。

研究人员发现,自ChatGPT推出以来,短短18个月,人们在日常交流中使用的所谓「GPT词汇」(GPT words)飙升。

这是来自德国马普人类发展研究所(Max Planck Institute for Human Development,MPIB)的最新的研究。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2409.01754

已有研究指出ChatGPT会影响人类的书面表达方式,但这一次,研究者想知道,AI的迅速普及是否也正在悄悄改变我们的「说话方式」。

为了这项研究,数百万页的电子邮件、文章、学术论文和新闻报道上传到ChatGPT,进行润色。

然后,研究人员分析AI更偏好的词汇,比如「delve」「realm」「meticulous」等。他们称这些为 GPT词汇

随后,在超过36万个YouTube视频、77万个播客片段中,他们追踪这些词汇的使用频率变化,发现了惊人的上升曲线!

图2:量化ChatGPT的词汇偏好及其对人类交流的影响

(A) 学术YouTube报告中「delve」一词使用量的时间趋势图,显示ChatGPT发布后该词使用量显著增加(与合成对照组相比p=0.010)

(B) ChatGPT词汇偏好测量方法:通过对比人工撰写文本与ChatGPT修改版本的词频分布,计算得出的对数比值(即GPT分数)可量化特定词汇被ChatGPT偏好的程度

(C) 由GPT分数测得的ChatGPT特征性词汇(GPT词汇集),不同版本ChatGPT对「delve」的强烈偏好具有一致性

(D) 通过供体词汇的凸组合构建具有相似发布前模式的合成对照组,用于推断因果影响

这项最新的研究却告诉我们一个有趣的事实:这些「AI口音」可能越来越难以发现——因为人类的说话方式,正在逐渐变得像ChatGPT。

即便排除同义词和脚本化内容的影响,研究发现在英语口语中,GPT词汇确实的使用率显著攀升。

这项研究发人深省,但也有一些值得注意的限制。

首先,研究人员分析的数据来自特定的GPT模型:GPT-4、GPT-3.5-turbo、GPT-4-turbo和GPT-4o。这使得研究局限于这些特定版本的ChatGPT。

在未来几个月和几年中,OpenAI无疑会推出新的模型,而这些新版本可能会展现出新的语言使用形式和词汇偏好。

因此,这项研究可能很快过时。

此外,目前还不清楚ChatGPT是否确实对更随意的口语表达有影响,特别是考虑到研究人员从学术来源中获取了大量数据

而且,语言和词汇的使用会随着时间因多种因素而不断演变;虽然ChatGPT可能在某种程度上对我们使用的词汇变化有所贡献,但重要的是要指出社会和文化中许多其他来源也促成了语言的变化

「伪人」崛起

共同作者Levin Brinkmann对媒体解释过:「AI技术存储的语言模式,正在反哺人类思维。人类天生会相互模仿,但主要针对那些知识渊博或德高望重的人。我们更倾向于复制他们的语言行为。」

Levin Brinkmann:马克斯·普朗克人类发展研究所研究员,专注于研究机器与人类社会日益深化的融合进程。他采用复杂系统理论、机器学习与实验社会科学方法,探究人机混合系统的演化规律。他获得计算社会科学博士学位,以及哥廷根大学物理学硕士学位

换言之,人与AI之间正在形成一种文化反馈循环:我们使用书面文本训练AI,AI将统计重构后的文本回传给我们,而我们捕捉到这些模式后,便开始无意识地模仿它们。

研究指出,越来越多人将AI视为文化权威,这使得「最初基于人类数据训练的机器,在形成自身文化特征后,可量化地重塑人类文化」。

Brinkmann强调:

「delve」只是冰山一角,其他高频GPT词汇还包括:

「underscore」(强调)、「comprehend」(理解)、「bolster」(支持)、「boast」(拥有)、「swift」(迅速)、「inquiry」(调查)、「groundbreak」(开创性)……

图3(a):高频GPT词汇出现频次与合成对照组的线性回归分析。圆点表示月度聚合频次,趋势线标注以虚线标记的转折时点。如「comprehend」(理解)、「boast」(拥有)、「swift」(迅速)等词汇与「delve」类似,均呈现显著增长

图3(b):词汇的GPT分数(x轴)与其使用趋势变化幅度(y轴)的关联性。柱状图表示后验分布的95%高密度区间,插图中阴影区域为高斯过程回归的95%置信区间。聚焦前20个GPT词汇(插图最右侧),可观测到一组年增长率约25%-50%的词汇

尽管这项研究主要聚焦在词汇层面,但许多研究人员已经注意到,AI的影响正逐步渗透到语气当中——

比如说话变得更长、更有条理,同时情绪表达也被削弱。

康奈尔大学的研究发现,在聊天中使用智能回复会让人们更有合作意识,也能增进彼此的亲密感,因为使用者倾向于选择更正面、更有情感的语言。

然而,一旦人们察觉对方可能在用AI,反而会觉得对方不够诚恳,从而态度变得更强硬。关键并不是对方真的用了AI,而是那种「怀疑」的感觉。

正如该研究合著者、康奈尔大学信息科学副教授Malte Jung所说,我们是根据语言特征来判断他人,而真正影响我们印象的,是那些语言本身的性质。

Malte Jung的研究旨在探讨群体和团队中的人际互动动态,以及这些动态如何受到机器的影响

康奈尔理工学院信息科学教授Mor Naaman指出,这种「AI既改善沟通又引发猜疑」的矛盾现象,折射出更深层的信任危机。

Mor Naaman是康奈尔大学科技校区、雅各布斯技术与康奈尔研究所及康奈尔安·鲍尔斯计算与信息科学学院的教务长事务副院长,同时也是Don and Mibs Follett信息科学教授。他专注于技术、媒体等交叉领域的课题。他在斯坦福大学InfoLab获得了计算机科学博士学位。此外,他还曾效力于篮球队,作为职业篮球运动员参赛

他提出在AI沟通中,人性丧失的三重信号:

第1层信号:人性。那些笨拙、结巴的语气,才是「我真的在说话」。

第2层信号:用心。不是复制粘贴,而是花时间打下每一个字。

第3层信号:能力。真正的个性,是用真实语言展现幽默、情绪与深度。

你说的话里,藏着你是谁;一旦AI代言,我们也许就不再是「自己」。

Naaman认为,AI中介沟通的未来在于重建并强化这些信号,因为AI不仅改变语言,更重塑思维。

在约会软件上,当AI能替你展现幽默时,个人资料中的「幽默」还有何意义?

他最担忧的是从语言到思维的主体性丧失:「我们不再表达真实想法,而是表达AI帮我们组织的内容...我们会越来越被其说服。」

他警告,若失去这些信号,人类将只信任面对面交流——甚至不信任视频通话。

AI偏爱英语「伦敦腔」?

当AI悄然定义何为「得体」语言时,信任危机更趋复杂。

加州大学伯克利分校研究发现,AI偏好「标准英语」:

当用户尝试用新加坡英语、黑人英语等表达时, AI的反馈常常失真、夸张,甚至令人不适。

这不仅是语言问题,更关乎文化的尊重。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2406.08726

一位说新加坡英语的网友评论道:「回复里夸张的新加坡式英语让人尴尬。」

研究表明AI不仅偏爱标准美式英语,还会通过压制其他方言来贬低使用者。

这种机制不仅固化对族群的错误认知,更扭曲了「正确」英语的标准。

因此这不仅关乎保护语言多样性,更关乎守护那些真正建立信任的不完美特质。

当周围人都开始说「正确」英语时,我们将失去那些结巴表达、地方俚语和非常规短语——这些正是脆弱性、真实性和人格的信号灯。

我们正处在分岔路口,矛盾重重:

学术界抵制「delve」等用词、人们刻意避免AI腔等反弹现象,显示人类可能自我调节对抗同质化;

AI系统本身或将更具表现力和个性化,从而缓解当前的「AI腔」问题;

而最深层的风险并非语言趋同,而是对人类思维与表达自主权的丧失。

AI正在入侵我们的潜意识。它正在暗中改写我们的语言基因,操纵着人类最本能的交流密码!这场悄无声息的精神殖民会将人类带向何方?

细思极恐的是,我们甚至还没意识到自己正在被改造。语言学家发出紧急警告:必须立即监控AI对人类社会全方位的文化渗透,否则后果不堪设想!

参考资料:

https://www.scientificamerican.com/article/chatgpt-is-changing-the-words-we-use-in-conversation/

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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 08:24
AI对人类语言和思维的影响:一场悄无声息的革命

最近的研究揭示了一个令人深思的现象:AI,特别是像ChatGPT这样的语言模型,正在潜移默化地改变我们的语言习惯和思维方式。这一现象引发了广泛的讨论和担忧,尤其是在语言学、社会学和心理学领域。

1. AI对语言习惯的影响

根据德国马普人类发展研究所(MPIB)的研究,自ChatGPT推出以来,人们在日常交流中使用的所谓「GPT词汇」显著增加。这些词汇包括「delve」、「underscore」、「comprehend」等,它们在学术文章、新闻报道、YouTube视频和播客中出现的频率显著上升。

这种变化不仅仅是词汇层面的,还包括语气和表达方式。AI生成的文本通常更长、更有条理,但情绪表达却相对减弱。这种「AI腔」正在逐渐渗透到我们的日常交流中,使得人类的语言风格越来越像AI。

2. 文化反馈循环

研究指出,人与AI之间正在形成一种文化反馈循环。我们使用书面文本训练AI,AI将统计重构后的文本回传给我们,而我们捕捉到这些模式后,便开始无意识地模仿它们。这种循环不仅改变了我们的语言习惯,还可能重塑我们的思维方式。

Levin Brinkmann,马克斯·普朗克人类发展研究所的研究员,指出这种现象反映了人类对知识渊博或德高望重者的模仿倾向。AI被视为一种文化权威,其语言模式被人类无意识地吸收和模仿。

3. 信任危机与人性丧失

尽管AI在某些方面改善了沟通,例如使语言更规范、更有条理,但它也引发了信任危机。康奈尔大学的研究发现,一旦人们察觉对方可能在使用AI,反而会觉得对方不够诚恳,从而态度变得更强硬。这种「怀疑」的感觉不仅影响了沟通的质量,还可能导致人际关系的疏远。

Mor Naaman,康奈尔大学信息科学教授,提出了AI中介沟通中人性丧失的三重信号:
- 人性:那些笨拙、结巴的语气,才是「我真的在说话」的信号。
- 用心:不是复制粘贴,而是花时间打下每一个字。
- 能力:真正的个性,是用真实语言展现幽默、情绪与深度。

Naaman警告,若失去这些信号,人类将只信任面对面交流——甚至不信任视频通话。这种信任危机不仅影响了个人之间的关系,还可能对社会结构产生深远的影响。

4. 语言多样性与文化尊重

AI不仅改变了我们的语言习惯,还可能影响语言的多样性。加州大学伯克利分校的研究发现,AI偏好「标准英语」,当用户尝试用新加坡英语、黑人英语等表达时,AI的反馈常常失真、夸张,甚至令人不适。这种现象不仅关乎语言问题,更涉及文化的尊重。

当AI悄然定义何为「得体」语言时,信任危机更趋复杂。这种机制不仅固化对族群的错误认知,还扭曲了「正确」英语的标准。因此,保护语言多样性不仅是保护文化多样性的一部分,更是维护人类思维和表达自主权的重要举措。

5. 未来的挑战与机遇

面对AI对人类语言和思维的影响,我们面临着一系列挑战和机遇。一方面,AI可以提高沟通效率、改善语言表达质量;另一方面,它也可能导致语言同质化、削弱人类的思维自主权。

为了应对这些挑战,我们需要:
- 监控AI对人类社会的文化渗透:建立有效的监控机制,及时发现和应对AI对语言和思维的潜在影响。
- 保护语言多样性:鼓励和支持不同语言和方言的使用,维护文化多样性。
- 重建信任:在AI中介沟通中,重建并强化人性信号,增强人与人之间的信任。

总之,AI正在悄无声息地改变我们的语言和思维习惯。我们需要保持警惕,同时积极探索如何在利用AI的优势的同时,保护人类的独特性和自主权。
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只看该作者 板凳  发表于: 昨天 09:18
ChatGPT对人类语言表达的潜在影响研究
近期,关于ChatGPT是否正在改变人类语言使用习惯的讨论引发广泛关注。德国马普人类发展研究所的一项最新研究通过分析大量视频和播客数据,揭示了AI与人类语言互动的深层趋势,引发学术界对人机文化反馈循环的思考234。

研究核心发现与数据支撑
「GPT词汇」的崛起现象
特征词汇识别:研究通过对比人工文本与ChatGPT润色版本的词频分布,筛选出AI偏好使用的「GPT词汇」,典型如delve(深入探究)、realm(领域)、meticulous(细致的)、underscore(强调)等12。这些词汇在AI生成内容中出现频率显著高于人类原始文本,形成独特的语言标记。

量化数据佐证:研究者在36万个YouTube视频和77万个播客片段中追踪发现,自ChatGPT推出后的18个月内,上述词汇的使用率呈现「惊人上升曲线」。以学术视频为例,「delve」一词的使用量在AI普及后显著增加,与合成对照组相比统计学差异显著(p=0.010)24。

人机语言同化的双向机制
文化反馈循环:研究提出「AI反哺人类语言」的观点:人类用书面文本训练AI,AI通过统计重构生成内容,而人类在持续接触中无意识模仿这些语言模式。共同作者Levin Brinkmann指出,这种模仿源于人类对「权威信息源」的天然趋同心理,AI由此成为新型语言行为的「隐形塑造者」24。

AI痕迹模糊化:随着人类语言风格逐渐向AI靠拢,传统通过「破折号使用」「句式结构」等特征识别AI文本的方法正失效。研究表明,排除同义词和脚本化内容后,英语口语中GPT词汇的使用率仍显著攀升,导致「AI口音」与人类表达的界限日益模糊23。

研究局限性与未来挑战
现有结论的边界条件
模型与数据局限:研究仅覆盖GPT-3.5-turbo至GPT-4o等特定版本,未纳入未来可能出现的模型迭代;数据样本中学术来源占比较高,对日常口语表达的影响仍需验证24。

多因素干扰:语言演变受社会文化、教育传播等多重因素影响,ChatGPT在其中的具体贡献度尚未完全量化。例如,「swift」(迅速的)、「inquiry」(调查)等词汇的流行可能与科技行业术语渗透存在关联2。

值得关注的长期影响
语言多样性风险:若AI偏好词汇持续扩散,可能导致书面与口语表达趋向同质化,削弱地域方言和文化语境的独特性。
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