《纽约客》杂志近期发文提到，人工智能技术正逐步改变我们的写作习惯，同时也在不知不觉中改造着我们的思维方式——以追求“效率”为代价，我们放弃了原创性；以“智能”为幌子，我们趋于统一了表达的风格和内容。
随着我们越来越依赖GPT等人工智能工具来执行各种创新性工作，我们是否正逐渐丧失人类独有的丰富性、深度以及表达的热情？
AI正运用“平均值”的思维方式重塑文化——依托于庞大数据库训练出的语言模型，其本质是倾向于复制、模仿和简化，而非质疑、颠覆或创新。它所产出的是看似尚可的普通作品，是那种安全、规范、缺乏个性的表达。这种由机器自动生成的平凡感，既给人以安全感，又潜藏风险：一方面，它降低了创作原创的难度；另一方面，它也降低了人们对于原创的期待。
若众人皆能创作出合格的文章，卓越之作便难以问世。这场由人工智能引发的“平庸化浪潮”，值得我们进行比单纯对技术热衷更为深入的理性思考。
以下为文章全文：
去年，麻省理工学院开展了一项研究，邀请了波士顿地区多所高校的五十余位学子参与，并将他们分成三个小组。随后，这些学生被要求依据SAT写作试题撰写一篇论文，论文题目为：“我们实现的目标是否必须惠及他人，才能使我们真正体会到幸福的滋味？”
第一组学生需独立运用智力进行创作；第二组学生可借助谷歌搜索引擎获取信息；第三组学生则有权利用GPT，即一种能根据用户指令生成文字段落甚至整篇文章的大型语言模型（LLM）。在整个写作过程中，所有学生都需佩戴带有电极的头戴式监测设备，以便对大脑活动进行监控。
娜塔莉娅·科斯米娜，麻省理工学院媒体实验室的研究科学家，同时也是该实验论文的合著者，她指出，研究数据揭示了明显的区别：与使用其他工具的学生相比，采用GPT的学生在大脑活动方面表现出了明显的低水平。
大脑成像研究表明，这些个体间脑区间的联络减少，α波之间的关联度有所降低（这一现象通常与创造力相联系），θ波之间的关联度同样有所下降（这与工作记忆能力相关）。部分运用大型语言模型的学生对于自己撰写的文章感到“毫无归属感”，在一次测试中，高达80%的学生甚至无法回忆起自己“创作过”的内容。这项研究是首批实验中，科学角度对“依赖人工智能完成特定任务所引发的认知成本”进行量化的代表性工作之一。
另一个引人深思的观察结果是：在运用大型语言模型的学生所创作的文本中，频繁使用的词汇和表达的观点呈现出极高的相似性。SAT试题原本设计得相当开放，旨在鼓励各种不同的回答，然而AI的介入却使得最终结果呈现出显著的单一性。“这些文章虽然看似出自不同时期、不同作者之手，但它们的产出却异常地一致，” 科斯米娜这样指出。在探讨《什么让我们真正快乐》这一主题时，运用大语言模型的学生群体更偏好于探讨职业上的成功与个人的成就；至于关于慈善行为是否应当被视为道德责任的问题，GPT用户群体几乎普遍表达了肯定意见；与此同时，其他小组的回应中则穿插了对慈善活动本身的深入批判性思考。
科斯米娜强调，阅读这些文本时，你将无法发现任何对立的见解，我们正遭遇的是：一切都被拉平，无处不在，一切都趋向于平庸。
AI技术具有“平均化”的特点：这些大型的语言模型是通过深入分析大量数据中的规律进行训练的，因此它们所输出的答案自然而然地倾向于达成“共识”——无论是就写作水平而言（往往充斥着陈词滥调和套话），还是就观点内容来说（常常显得平凡无奇）。当然，在过往历史中，也有其他技术手段对人类写作流程进行了削弱或简化，例如文学分析摘要工具SparkNotes以及电脑键盘等。然而，AI所实现的“思维外包”程度却是前所未有的。换言之，现在用GPT来撰写婚礼致辞、起草合同、完成大学论文的行为——这种做法已经相当普遍——让人感觉这些人就如同参与了麻省理工的实验一般。
警惕AI强化的文化霸权
山姆·奥特曼，OpenAI的执行长，认为我们正逐步步入他所说的“温和奇点”时期。在近期的一篇博客文章中，奥特曼如此表述：“GPT的强大已经超越了人类历史上任何个人。如今，全球数十亿人每天都在依赖它，去完成越来越多的关键任务。”在他的构想中，人类正与机械相融合，而他开发的AI工具则是传统“大脑系统”的升级版：这些工具能够“显著提升用户的效率”。然而，我们目前对这种大规模AI应用可能带来的长期影响一无所知。如果这些初步的研究结果可靠，奥特曼所提到的“效率提升”或许将伴随着质量降低的代价。
今年四月，康奈尔大学的科研团队公布了一项新的研究，该研究同样引发了人们的担忧，它进一步证实了人工智能引发的“思维趋同”现象。
实验被划分为两个小组——一组由美国人组成，另一组由印度人构成——他们回答了一系列与文化背景紧密相关的写作题目，例如《你最喜欢吃什么，原因何在？》或者《你最喜欢的节日是哪一个，你是如何庆祝的？》等问题。在这些参与者中，有一部分人在写作过程中使用了由GPT技术驱动的“自动补全”辅助工具——每当他们写作过程中稍作停顿，系统便会自动提供词汇建议；而另一部分参与者则完全独立地完成了写作任务。
研究最终揭示，借助人工智能进行写作的印度及美国用户，其创作风格呈现一致性，显著倾向于采纳“西方模式”。在这些用户中，最频繁提及的美食为披萨，紧随其后的是寿司。而他们最常讨论的节日则是圣诞节。风格的一致性同样让人保持警觉：例如，一篇借助AI辅助创作、表达对鸡肉炒饭（chicken biryani）的偏好之情的文章，常常不会具体描述豆蔻或柠檬泡菜等具有文化象征意义的食材，而是笼统地描述它们为“风味醇厚、香料多样”。
当然，从理论上来说，作者完全有权利拒绝采纳AI给出的建议。然而，这些工具往往会产生一种“催眠”般的影响，不断提出各种建议，这很容易使得作者原有的创作声音被淹没。
康奈尔大学信息科学领域的教授阿迪提亚·瓦希斯塔曾将人工智能比喻为一位始终在我身后低语“这样的表达更佳”的教师。他进一步指出，若长期依赖，人们可能会逐渐丧失自我，真实性也将不复存在，甚至对自身的写作能力产生怀疑。他的同事，同时也是合著者的摩尔·那尔曼（Mor Naaman）亦强调，AI的推荐以一种巧妙且有力的方式，不仅影响了你写作的内容，更在潜移默化中改变了你的思维方式。从长远角度考量，这种影响或许会导致人们对“何为正常、何为可取、何为恰当”的认知发生根本性的偏差。
我们常常用“平庸”或“无趣”来评价AI创作的内容，然而这种“平均化”现象并不一定毫无影响。小说家同时也是记者的沃希尼·瓦拉（他的最新作品《Searches》中有一部分内容探讨了AI对人类交流及自我意识所产生的影响）曾指出，AI生成的文字的这种平庸特质，却可能营造出一种“安全”与“无害”的错觉。
瓦拉，这位曾担任《纽约客》编辑的人士，继续阐述道：“事实上，它正悄无声息地巩固着一种文化的主导地位。”对于OpenAI来说，促使模型输出变得“更加易于大众接受”正是其商业动机的核心——输出的内容越“普通”、越缺乏棱角，愿意付费订阅的用户数量就会越庞大。瓦拉指出，这种平均化策略不仅效率极高，还能实现规模经济，“当所有事物都趋于一致时，效率将达到顶峰。”
在奥特曼所预言的“温和奇点”情景下，将会有更多的人有能力创作软件和艺术作品。目前，众多AI工具声称我们能够与灵感女神缪斯进行交流，例如Figma的创意生成工具，或是Adobe的移动AI应用。然而，其他研究指出，实现真正的“自动化创造力”远比宣传中所述要复杂得多。
加州圣塔克拉拉大学于2024年进行了一项数据分析研究，该研究考察了人工智能工具在两项“创意思维”任务中的表现情况。其中一项任务是关于产品改进，比如探讨如何使毛绒玩具更加有趣；另一项任务则是预测“不可能的后果”，例如假设地球重力变得极其微弱，将会引发何种后果。一组实验参与者借助GPT系统进行答题，而另一组则采用了Oblique Strategies，这是一套由音乐家布赖恩·伊诺及画家彼得·施密特于1975年共同创作的创意卡片，这些卡片内容奇特，却能有效激发人们的思考。
研究人员期望受试者尽可能提出独特的想法，然而调查结果却表明：GPT小组的回应呈现出更高的相似度、更集中的趋势以及更明显的“语义重复”现象。
马克斯·克雷明斯基，目前供职于生成式AI企业Midjourney，他参与此研究指出，在创意活动中融入AI技术，人们常常会逐渐放下原有的思维模式。他阐述道，起初，用户们确实带着各自的见解参与其中，然而随着GPT迅速产出大量看似“可接受”的内容，用户们渐渐转变成了“策展模式”的参与者。这种影响是单方面的，并且并非朝着更高级别的方向发展：“人类的思维往往难以对机器的输出产生显著的影响，”克雷明斯基指出，“GPT会将你引导至它所形成的用户平均值的中心点。”换言之，随着使用时间的增加，该模型将逐渐填满所谓的“上下文窗口”——也就是模型的工作记忆空间。一旦这个窗口达到饱和状态，人工智能系统更可能重复之前表达过的内容，并且其原创性表现也将相应减弱。
特别需要指出的是，麻省理工学院、康奈尔大学以及圣塔克拉拉大学所进行的这些实验，其规模尚且有限，每一项研究中的参与者数量均未达到一百人。因此，人工智能对人类思维以及社会产生的长期效应，目前仍需更多的观察和深入的研究来加以探讨。然而，与此同时，在Meta的Meta AI应用里，我们能够观察到一种“公共生成内容流”的现象：成亿计的陌生人正利用AI技术创作出图像、视频以及文本，它们不断滚动展示，宛如一股超现实的信息洪流。这些内容普遍呈现出一种“过度抛光”的平滑质感，无论是经过滤镜处理的视频片段，还是诸如“撰写一封专业会议改期通知邮件”这样的日常任务文本。
在一段引人深思的交谈中，名叫@kavi908的网友向Meta的聊天机器人提出了一个问题：“人工智能在将来是否有可能超越人类的智慧？”该模型随后提供了四种“未来展望”，然而这些展望无一例外地展现了一幅美好的图景：人工智能将变得更加强大、更加高效、更加友好，并且最终为整个人类社会带来福祉。
在这四种情况下，并未提及任何失败、风险或消极的后果——既无技术失控现象，亦无道德上的困境，更无社会不平等的加剧。这种过分乐观的叙述方式，或许揭示了Meta在系统设计过程中所持有的“技术乐观主义”倾向。
尤为重要的是，该模型以一种“中庸”的口吻，将潜在的复杂争议简化成了和谐的愿景，从而削弱了对话中应有的多元观点和思想之间的张力。若我们不加甄别地接受这种表面上看似中立、实则存在偏颇的结论，从某种角度来说，就是放弃了独立思考的权利——若我们不去主动思考判断，而是盲目地相信聊天机器人所说的每一句话，那么这实际上就如同是将自己的大脑“关闭”了一般。
