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大型語言模型對人類口語溝通影響的實證研究

arXiv - Computers and SocietyHiromu Yakura, Ezequiel Lopez-Lopez, Levin Brinkmann, Ignacio de la Serna, Lara Kirfel, Prateek Gupta, Ivan Soraperra, Thomas F. Eisenmann, Dirk U. Wulff, Iyad Rahwan

研究證實 ChatGPT 的發布導致人類自發性口語中特定詞彙使用量激增，顯示人類正內化 AI 的語言模式。

AI 幫你先抓重點

AI 重點 1

語言模式的「文化回饋循環」正在形成

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
這打破了以往認為 AI 僅是工具的認知，揭示了 AI 訓練數據（人類語言）與 AI 生成內容（機器語言）之間形成了一個閉環，機器正在反向塑造人類的文化與語言演化。
AI 重點 2

語言同質化與文化影響力的隱憂

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
少數大型 AI 供應商的語言偏好可能導致全球語言的多樣性下降，這種潛在的文化同質化風險對於理解數位時代下的文化傳播與社會結構變化至關重要。

核心研究發現

  1. 1

    研究發現 ChatGPT 偏好的詞彙（如 delve, showcase, meticulous 等）在人類自發性口語中的使用頻率在 ChatGPT 發布後出現顯著且突然的增長。

  2. 2

    透過對 82 萬多集播客（Podcast）共計 73 萬小時的非腳本對話進行合成控制分析，證實了這種詞彙轉變與 ChatGPT 的發布具有因果關係。

  3. 3

    一項包含 496 名參與者的預註冊實驗證實，僅需與聊天機器人進行簡短互動，便會導致參與者在隨後的任務中採用 AI 的詞彙，且這種影響具有持續性。

對教育工作者的啟發

對於教育工作者而言，這提醒我們在 AI 普及的時代，學生可能在寫作與表達中不自覺地模仿 AI 的語調與詞彙。課程設計者應加強「批判性語言意識」的培養，引導學生辨識哪些是自身的思考表達，哪些是受 AI 影響的慣用語。此外，在評估學生的語言能力時，需意識到 AI 可能導致語言表達趨向單一化，應設計更多鼓勵原創性、多樣化表達與深度思辨的評量工具，而非僅關注詞彙的正確性或流暢度。

原始文獻資訊

英文標題：
Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication
作者：
Hiromu Yakura, Ezequiel Lopez-Lopez, Levin Brinkmann, Ignacio de la Serna, Lara Kirfel, Prateek Gupta, Ivan Soraperra, Thomas F. Eisenmann, Dirk U. Wulff, Iyad Rahwan
來源：
arXiv - Computers and Society
AI 摘要模型：
/models/gemma-4-26B-A4B-it
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