南加州大学团队近日在《自然·人类行为》发表了一项注定引发争论的研究：当大语言模型（LLM）成为普遍的写作助手，人类的语言多样性正在系统性萎缩。研究者横跨三项实验、七个数据集，分析了超过88万篇真实文本，给出了一组令人警醒的数字——当AI介入写作，文本的复杂度方差最高可收窄50%。
这篇论文题为《大语言模型时代语言多样性的萎缩》，它的核心发现一句话就能说清：语言是身份的指纹，而AI正在把这枚指纹抹平。
（论文地址：https://www.nature.com/articles/s41562-026-02550-0）
奥威尔在《1984》里写道：“我们正在把语言塑造成它的最终形态，那个形态，将是没有任何人说别的语言时的样子。”几十年后，这个预言似乎在应验，只不过动手的不是极权政府，而是你手机里的AI写作助手。
AI上线那天，写作风格开始“变平”
研究的起点，是2022年11月30日ChatGPT向公众开放的那一天。这是一次罕见的“自然实验”：一个影响数亿人的技术产品横空出世，前后对比，清晰分明。
团队选取了三类差异明显的真实写作样本：Reddit创意写作版块r/WritingPrompts的31.8万篇用户故事、美国社区新闻平台Patch的37.9万篇本地报道、以及arXiv上的计算机科学论文摘要（约8万篇）。时间跨度从2018年1月延伸到2024年11月（新闻样本截至2023年11月），几乎完整覆盖“前ChatGPT时代”与“后ChatGPT时代”。
他们先用高精度AI文本检测工具Binoculars逐月标记“疑似AI写作”的文本比例，再计算当月所有文本的“写作复杂度方差”，一个聚合词汇丰富度（辛普森指数、香农熵、类符形符比）、句法复杂度（平均依存句长）与罕见词占比的离散度指标，用来衡量“大家写得差得有多大”。方差越高，文字越千人千面；方差越低，越千篇一律。
结果指向一个方向，ChatGPT发布后，三个平台的写作复杂度方差都出现了显著的下滑。不过各平台的路径略有不同，在Reddit与arXiv上，显著的是发布后持续下滑的斜率（p<.001），且格兰杰因果检验表明，AI使用量的上升在时间序列上“领先”于风格趋同，指向的不是巧合，而是驱动；Patch新闻则相反，ChatGPT发布时出现即时骤降，但没有表现出明显的因果驱动。
不同平台“沦陷”程度有别：受影响最深的是Reddit，一个本该最鼓励个性与创意的社区；学术论文次之，AI让论文更“规范”，却也收窄了科学表达的多样性；新闻写作的萎缩相对温和。而且这种趋同是持续性的侵蚀，冲击分析显示，ChatGPT发布后的每一个月里，方差都在继续收窄，而不是发布初期跌一下便完事。
下图是论文的核心证据：红色曲线代表“被判定为AI写作”的文本占比，蓝色曲线代表“写作复杂度方差”。可以清楚地看到，2022年末ChatGPT发布后，蓝色曲线在三个平台上集体“跳水”，人类写作，开始肉眼可见地趋同。
ChatGPT发布前后，三个平台写作复杂度方差（蓝）与AI写作占比（红）的变化趋势。蓝色曲线在2022年末集体下行。
丢的是“人味儿”
整体趋势成立，那落到单篇文本上，AI到底“动”了哪里？研究者设计了一个贴近日常的受控实验：让人工智能当“文字编辑”。他们让GPT-3.5、Gemini、Llama 3等主流模型，用“润色”“改清晰”“压缩字数”“正式一点”等十余种提示词，去改写真实的Reddit帖子和arXiv摘要，几乎覆盖了普通人用AI改稿的全部日常用法。
先看好消息：AI很“听话”。在87%的文本中，改写版与原文的语义相似度都超过了0.95，核心信息、事实、结论基本原封不动，用AI润色并不会“跑题”。
再看“坏消息”：正是这种“忠诚”让问题隐蔽。改写之后，文本的写作复杂度方差显著收窄，幅度高达21%到50%（p≤.05），且无论换GPT-3.5、Gemini还是Llama 3，无论换哪种提示词，结果都惊人地一致。这不是某个模型的“个性问题”，而是这类“以最大概率预测下一个词”的模型与生俱来的倾向。
换句话说：AI在帮你“把话说得更明白”的同时，也在悄悄把所有人的表达推向同一个统计学上“最可能”的均值。因为LLM的本质是从海量语料里预测“最可能的下一个词”，它会本能地避开“罕见而有趣”的表达，偏爱“稳妥而平庸”的用法，一次次改写下来，个性化的边缘表达被滤掉，只剩下最大公约数。你用AI改得越多，你的句子就越像“AI会写的句子”。
还有个容易忽略的细节：语义相似度高并不意味着“内容没变”，而是“意思没变、腔调变了”。同样一句话，十个人本有十种说法，经AI润色后收敛成一两种“标准说法”；信息没有流失，流失的是个性。
原文与AI改写文本的语义相似度极高——87%的文本，改写版与原文的相似度超过0.95；内容保住了，风格却“扁平化”了。
你的文字里，藏着“你是谁”
语言心理学早已证实：一个人的用词习惯，就是他的“身份指纹”。从词汇选择里，能反推性别、年龄、性格、情绪，甚至政治倾向。过去几十年，研究者正是靠这套方法，从文字中诊断抑郁症倾向、识别网络暴力、评估候选人性格。
研究者把这一整套方法搬来检验AI，先在原始文本上训练好分类器，让它预测作者的年龄、性别、大五人格、共情水平、道德倾向等属性，再让同一批分类器去预测AI改写后的文本，并比较不同提示词的影响。结论是，无论怎么折腾，AI改写都在侵蚀身份信号，只是程度略有差别。
结果令人警醒：经过LLM改写后，个人特质的预测准确率平均下降了6%；其中“年龄组”受损最重，分类器的F1分数从0.351一路掉到0.260，判断作者年龄的能力明显下降，不过仍高于随机基线。也就是说，AI改写过的文字，越来越难让人看出“是谁写的、多大年纪、什么性格”。
更值得警惕的是偏差的方向。当预测发生错误时，改写后的文本更常被识别为“年长者、男性、政治自由派”的语言，AI不仅抹平差异，还在放大特定人群的特征，把所有人的表达往“主流”上拽。有意思的是，分类器并没有完全失灵：AI改写后的文本依然保留了一部分可预测的模式，只不过保留的是“主流群体”的模式，牺牲的是“少数派”的表达。
试想一个招聘场景：HR用AI工具筛选简历，原本能从字里行间读出“对方性格外向、共情力强”的信号，经AI润色后这些信号被弱化甚至扭曲，所有人都被推向了同一个“标准模板”。表面是效率提升，实则是把鲜活的人压缩成冰冷的平均值。
原文能被正确识别的个人特质，在AI改写后有多少发生了方向性偏移。年龄、党派、性别等信号的“指纹”正在被揉乱。
语言“变平”之后，我们还剩什么
语言学界有条老理论，“语言相对论”：语言的结构，会影响我们感知世界的方式。如果词汇被抹平、句式被统一，被压缩的或许不只是文采，还有思想的疆域。
论文用第三个实验从机制上做了拆解，他们复现了语言心理学中一批稳定的“词汇—心理特质”关联，比如男性作者更少使用社交与焦虑类词汇、外向者更爱用积极情绪词等等。但经过AI改写，这些关联并非全都幸存，有的被抹去，有的得以保留。例如“性别与负面情绪词”的关联就从显著（p=.001）变为不显著（p=.230），年轻人对未来的关注（p=.017）也在改写后消失（p=.322）；而外向性与积极情绪词的关联则安然无恙。
这意味着，我们正在失去从文字中读取人心的可靠通道。
这条通道曾经支撑着心理疾病的早期识别、招聘中的个性评估、个性化的内容推荐，乃至一个民族的语言文化传承。对医疗领域的冲击尤其值得警惕：不少研究正尝试用语言特征辅助抑郁症、焦虑症的早期筛查，患者无意间写下的文字可能是重要的诊断线索，但如果这些文字都被AI“统一处理”过，藏在措辞细节里的痛苦信号就会被悄无声息地抹去。论文直指这个风险：AI在提升“可读性”的同时，可能也在削弱我们对人类的“可读性”。
再往深处想，这还是一个关于“标准”的问题。当所有人都向同一个“最安全”的表达靠拢，方言、俚语、地域腔调、代际黑话这些“不标准”但鲜活的成分，都会在一次次润色中被悄悄删掉。语言是活着的生物，而AI可能正把它改造成流水线上统一规格的工业品。
好在，这不是一道无解的题。对个人而言，不妨在关键写作里保留“未经AI修饰”的版本；对产品设计而言，可以在“改得规范”和“保留个性”之间寻找平衡，比如提供“保留原味”的改写模式；对学界而言，则需要警惕那些混入AI痕迹的语料，别让它们悄悄污染后续研究的地基。
当然，研究也有边界——样本主要来自英文互联网社区，对AI文本的检测也存在误差，但研究者强调：无论数据来自哪里，只要LLM介入写作，语言多样性收缩的方向高度一致。
奥威尔的“新话”靠的是强制，AI带来的语言趋同却是自愿的。当你把每一段文字都交给同一个“最优解”，你写下的，究竟还是不是你自己？研究没有给出答案，但它把问题摆上了台面：在把键盘交给AI之前，我们或许该想想，自己到底想说什么、想怎么说。
这无关拒绝技术，而是关乎保留一种能力，用独一无二的声音，说出属于你自己的话。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech-news，编辑 | 焦燕）
顺阳网配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
