和 AI 聊了兩年多，人類說話 ChatGPT 味越來越重了？

最新研究結(jié)果顯示，還真是。

佛羅里達州立大學(xué)的研究團隊花了兩年時間，分析了 ChatGPT 發(fā)布前后的非腳本化口語錄音，在 2210 萬個詞的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)像“delve”、“intricate”這些學(xué)術(shù)寫作詞高頻出現(xiàn)在人們?nèi)粘Ｕf話中。

也就是說，口語化的“總之，咱這方案還有點問題?！闭f出來可能變成了 ——

“綜上所述，該方案存在優(yōu)化空間?！?/p>

還有調(diào)皮的網(wǎng)友給出了一個要素過多的典型案例。

話不多說，咱還是先來看看研究是怎么做的。

學(xué)術(shù)寫作詞在日常說話中高頻出現(xiàn)

這是一項關(guān)于“AI 是否在悄悄改變?nèi)祟愓f話方式”的研究。

首先，研究背景很實在：現(xiàn)在，不管是寫論文還是寫作業(yè)，像“delve”、“intricate”這些偏學(xué)術(shù)的詞用得越來越多了，很多人覺得這是因為大模型總愛用這些詞。

那么問題來了：

這些變化到底是因為人們直接抄 AI 寫的內(nèi)容，還是因為 AI 真的影響了人類自己的語言習(xí)慣，讓大家不自覺就說起了這些詞？

為了找到答案，佛羅里達州立大學(xué)的研究團隊從美國流行的科技、科學(xué)類播客里，扒了 10 萬條錄音、2210 萬個詞的隨口聊的無腳本對話。

他們把這些內(nèi)容分成兩撥：2022 年 ChatGPT 出來之前（主要是 2019-2021 年）和之后（2023-2025 年），專門盯著那些 AI 愛用的詞，看人類在聊天時用這些詞的頻率有沒有變。

結(jié)果顯示，2022 年之后，這些 AI 相關(guān)詞的使用頻率確實有明顯上升，比如“surpass”（超過）、“align”（對齊）這些詞用得比以前多了不少；

但作為對比的普通同義詞，比如“delve”的同義詞“explore”、“investigate”使用頻率沒什么明顯變化，有的增有的減，很均衡。

這就說明人類聊天時的用詞，確實在慢慢向 AI 的用詞習(xí)慣靠攏，越來越學(xué)術(shù)了……

不過研究也沒把話說死，還提到了幾個關(guān)鍵問題：

第一，雖然這些詞用得多了，但沒法確定就是 AI 直接導(dǎo)致的，說不定這些詞本來就在慢慢流行，AI 只是推了一把；

第二，這個研究只盯著科技播客，聽這些播客的人本來就常接觸 AI，所以結(jié)果可能不代表所有人；

第三，播客里偶爾也有廣告或提前準(zhǔn)備的問題，雖然這些內(nèi)容占比很少，但仍可能會影響數(shù)據(jù)。

最后，研究還提了點對滲透效應(yīng)的深層擔(dān)憂：如果 AI 用詞習(xí)慣會悄悄滲透到人類語言里，那萬一 AI 有不好的傾向，會不會連帶著影響人類的想法？

在 10 月即將舉行的第八屆人工智能、倫理與社會會議上，該研究會作為會議的一部分發(fā)表在 AIES 論文集中。

由于大模型能力的飛速發(fā)展，現(xiàn)在越來越難分清一段文字是人類寫的還是 AI 寫的，這也給研究語言本身帶來了麻煩。

為了證明自己沒用 AI，網(wǎng)友們也給出了一些“小妙招”：有時會用一些小錯誤暗示別人自己并沒有使用 AI。

所以你最近有沒有說過 AI 詞匯呢？

論文地址：

• https://arxiv.org/abs/2508.00238

參考鏈接：

• [1]https://news.fsu.edu/news/education-society/2025/08/26/on-screen-and-now-irl-fsu-researchers-find-evidence-suggesting-chatgpt-influences-how-we-speak/

• [2]https://news.ycombinator.com/item?id=45045500

本文來自微信公眾號：量子位（ID：QbitAI），作者：聞樂

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