AI：你講話有點像AI。

最近，語言學家和研究者注意到一個令人關注的現象：人類口語正悄然向人工智能語言模型靠攏。詞源學家亞當·阿萊克西奇在近期TED演講中指出，人們越來越像ChatGPT一樣說話，使用如“delve”（鑽研）、“meticulous”（嚴謹）和“underscore”（強調）等詞彙的頻率異常上升。

這一觀察並非孤例。

柏林馬克斯·普朗克人類發展研究所研究員Hiromu Yakura領導的一項最新研究，通過分析超過74萬小時的音頻數據，提供實證支持。該研究涵蓋36萬場YouTube學術演講和77萬集播客節目，發現自ChatGPT 2022年底發佈以來，其偏好詞彙在人類口語中出現顯著增長。

最突出例子是“delve”。ChatGPT對這一詞彙的使用遠超人類常規習慣，如今它已從學術領域擴散至商業、教育和科技類內容。研究顯示，這些詞彙漲幅達25%至50%，甚至出現在非腳本化的隨意對話中。

研究者將此歸因於一個反饋循環：AI從人類數據學習，卻在訓練過程中形成特定偏差（如受外包標註員影響）；人類頻繁互動AI後，無意識模仿這些模式；新內容又反饋至AI訓練，形成強化閉環。

不過影響並非均勻。

人類模仿AI的現象在科技、商業、教育領域變化最劇烈，而體育、宗教類播客相對穩定，反映AI接觸頻率差異（我現在經常被人吐槽講話像AI）。

這一趨勢延伸至更廣文化領域。阿萊克西奇舉例，Spotify算法將數據簇定義爲“Hyperpop”風格，迫使音樂人迎合；TikTok上“Labubu”盲盒或“迪拜巧克力”等熱潮，常源於算法放大微弱信號，導致真實流行與“僞流行”難辨。（某位up名言：曲風都是狗屁！）

研究警示，若AI攜帶有特定價值觀，人類表達持續趨同，可能引發思維同質化風險，威脅文化多樣性和思想獨立。

最後，專家呼籲保持警惕：在日常表達中，自問這些詞彙或觀點是否真正源於個人經驗，而非算法影響。

只有自覺審視，方能在技術時代保留人類語言的獨特性和多樣性。

笑點解析：本文由人類模仿AI書寫後由AI潤色。

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