當人類寫作和AI生成開始互相傳染

你是否注意到，社交媒體上、公眾號上、播（博）客上、甚至還有印刷出來書報上，出現了大量讀起來通順悅耳、自圓其說、但總給人感覺有些不對勁的文字。在英語世界里，有人在X平臺上評論：“讀起來就像是一個宅男用Wifi和字典寫出來的，缺乏感官體驗，不夠真實。”

倫敦作家Sam Kriss最近撰文，有關“人工智能生成的寫作，一種如此怪異、而又怪異得如此可辨識的聲音。它為什么把話說成那樣？要是越來越多的公共語言都交給這位無處不在的全能寫手，我們會變成什么樣？”

原文標題為《全能作家》（Omniwriter），我們摘譯了部分內容。如下：

人工智能生成的作品，曾經是科幻作品中的遙遠回響，但在如今這個數字時代，它卻已經無處不在：從小說、新聞到社交媒體評論，AI生成的文字越來越普遍。

社交媒體平臺Instagram已在其評論系統中集成了人工智能：在你想要在別人的自拍下面留下評論時，你無需自己去原創，而是可以讓 Meta AI 用它的語言替你表達。你可以選擇“搞笑”、“支持”、“隨意”、“荒誕”或“表情符號”模式。在“荒誕”模式下，你不會說“看起來不錯”，而是說“你太鋒利了，我被你的氣場割傷了”。此外，幾乎所有主流電子郵件客戶端現在都提供類似的服務，郵件中雜亂無章的信息可以瞬間被“翻譯”成流暢的人工智能語言。

這是一場洶涌的浪潮。然而，它卻令人不安。如果把人工智能生成的文字比喻成歌曲，那么聽起來似乎每一句話都在唱歌，但卻唱得有點走調。

雖然人工智能能夠交付你想要的任何東西，但實際內容本身其實并不出色，但不得不說，它確實很有辨識度。從隨機文本補全器，到如今存在于每個人手機中的各種智能助手，人工智能發展出了自己獨特的說話方式。比方說，人工智能寫作總是使用破折號，并且總是說“這不是X，而是Y”。

這與人工智能的訓練方式有關。在人工智能的訓練數據中，破折號更可能出現在被標記為“結構良好、高質量散文”的文本中。人工智能是靠統計學運作的。如果這種標點符號在高質量寫作中出現得更頻繁，那么一種寫出高質量寫作的方法就是——絕對地、徹底地、浸淫在這種標點符號中。

這種現象用技術術語來說叫“過擬合”，而人工智能經常這么干。

人工智能還對“三句式”結構極度著迷。人類作家早就知道，把話說成三段聽起來更有力也更有節奏感，但人工智能卻以一種真正的狂熱抓住了這一點。

以一個在 Facebook 和LinkedIn 上病毒式傳播的感人故事為例，故事開頭如下：

她24歲。剛大學畢業。 他3個月大。被放在一個盒子里，留在醫院外，附上一張紙條： “對不起。請愛他。” 沒人來接他。 沒有家人。沒有電話。只有沉默。 新聞上叫他“以利亞寶寶”。但大家都以為他最終會進入寄養系統。 除了她。 瑞秋沒打算當媽媽。她只是在醫院托兒所做志愿者。但當她第一次抱起他，他的小手抓住她的手指不放。她的心也抓住了她。 社工說她太年輕。太單身。太沒經驗。 她告訴他們： “我可能沒有丈夫。我可能沒有錢。但我有愛。”

短短200多個字里出現了三組三句式。讓人工智能不再說“這不是X，而是Y”，幾乎是不可能的事。如果你讓它寫故事，它會更變本加厲地使用“沒有X。沒有Y。只有Z。”這種看起來更文學性的三板斧句式。

機器寫作還有一個嚴重的缺陷：它們永遠無法真正體驗世界。正是因為這一點，許多最好的寫作技巧對人工智能來說是遙不可及的。

在《到燈塔去》的開頭，弗吉尼亞·伍爾夫描述她的一個角色俯瞰蘇格蘭海岸：“她面前是一大盤蔚藍的水域。” 我喜歡這個比喻。人工智能永遠寫不出這樣的句子。沒有哪個人工智能曾站在一個巨大的、被風吹拂的景色前享受它，或者坐下來饑腸轆轆地盯著一堆食物看。它們永遠無法理解這兩種體驗之間那種微小而奇特的相同之處。

人工智能對世界的所有理解，都來自大量詞語中的統計相關性。因為沒有現實世界的錨點，它的所有感官語言最終都會附著在非物質的東西上。人工智能只能把“悲傷”比作“金屬味”，把“星期四”寫成“嘗起來像幾乎星期五”。由于缺乏真實體驗，人工智能把所有感官都指向抽象：情緒永遠“披”在句子上，咖啡店里“松節油與夢想同味”，卵石“攜帶曾是巨石的幽靈”。 它們只能把概念一層層堆疊，直到轟然倒塌。

人工智能在過去幾年里一直在觀察和模仿人類，抓取整個星球的數據來咀嚼、消化和吐出，可實際上，人類也是AI的模仿者。

馬克斯·普朗克人類發展研究所最近的一項研究，分析了超過36萬個 YouTube 視頻，這些視頻由真實學者發表的即興演講組成。研究發現，人工智能語言正越來越多地從人類口中說出。我們越多地接觸人工智能，就越無意識地學會它的語言，然后進行傳播。人類開始“像AI”一樣說話，AI再爬取人類新文本——這似乎完成了某種閉環。

破折號，你以前只會在文學作品中看到它，而不是政治家在網上發布的公開聲明中。現在情況不再如此。

當美國總統特朗普下令向洛杉磯部署國民警衛隊時，卡馬拉·哈里斯在公開聲明中回擊道：“本屆政府的行動與公共安全無關——它們是為了煽動恐懼。”也許下個月，喬·拜登也對他曾經的對手發表強硬言論：“共和黨的預算法案不僅魯莽——而且殘忍。”奇怪吧，兩位說話風格迥異的政治家，竟然用完全相同的寫作風格。更不尋常的是，拜登和哈里斯竟然與一位在網上發表聲明的警察局長使用了完全相同的修辭方式：“發生在辛辛那提第四街的事件不僅僅是‘一場打斗’。它是秩序、體面和責任的崩潰——被視頻拍下，并被人群歡呼。”

人類也學會了人工智能對名字的偏好。如果你讓人工智能為你寫一篇科幻故事，它有個奇怪的習慣，會把主角命名為“Elara Voss”。男性角色則通常叫“Kael”。如今，亞馬遜上有數百本自費出版的書籍，主角無一例外都叫Elara Voss 或Elena Voss；而在2023年之前，這樣的書一本都沒有。

人工智能還真的很喜歡“delve”（深入探討）這個動詞。這一點是可以用數學衡量的：研究人員查看了生物醫學論文數據庫PubMed上的摘要，發現自從我們把大量寫作任務交給機器后，一些詞的出現頻率開始上升。“delve” 是一個極端案例，尤其是其變體“delves”——2022年，該詞在每萬個PubMed摘要中大約出現一次；到2024年，該詞的使用量激增了2700%。

但是，2024年當投資人保羅·格雷厄姆在網上發帖說，“我注意到它用了‘delve’這個詞”，卻立即引發了強烈反對。就像那些以喜歡破折號為身份標志的人一樣，“delve”的支持者們也憤怒了——這個原本更常在尼日利亞使用的詞匯，被人工智能偷偷帶到了原本不屬于它的地方。

九月底，星巴克開始關閉其在北美的一系列門店。這些門店的窗戶上都貼著同一張紙條：“我們知道這可能很難接受——因為這不只是任何一家店。它是你的咖啡館，是你日常節奏的一部分，是回憶被創造的地方，是我們與伙伴之間多年來建立有意義聯系的地方。”

我想我知道那張紙條是誰寫的，你也是。每一天，另一家大公司、政府官員或你的遠房親戚都在選擇用這種聲音對你說話。這就是世界現在的聲音。這就是一切選擇說話的方式。混合隱喻和空洞的真誠。非個人化卻過于矯飾。我們正在挖掘孤獨的回聲。我們正在展開遺憾的筆觸。我們正在說出有意義的意義。

https://www.nytimes.com/2025/12/03/magazine/chatbot-writing-style.html