《纽约客》杂志日前撰文指出，ai不仅正在改变我们的写作方式，更在潜移默化地重塑我们的思维结构——以“效率”为名，牺牲原创性；以“智能”之名，统一表达的风格与内容。
当我们越来越频繁地借助chatgpt等ai工具完成各类创意任务，我们是否正在失去属于人类的多样性、深度与表达欲？
ai正以“平均值”的逻辑重构文化——训练自海量数据的语言模型，天生倾向于重复、模仿和压缩，而不是质疑、颠覆和发明。它带来的不是思想的火花，而是“看起来还行”的合格产物，是安全、标准化、去棱角的表达。这种自动生成的平庸感，既舒适又危险：降低了原创的门槛，也降低了对原创的期待。
当所有人都写出“像样”的文章时，真正的好文章就难以诞生。这场由ai引发的“平庸化革命”，值得我们比技术热情更多的理性反思。
以下为文章全文：
去年，麻省理工学院进行了一项实验，找来美国波士顿地区多所大学的50多名学生，分为三组，让他们根据sat考试写作题写一篇议论文，题目是《我们取得的成就是否必须惠及他人，才能让我们真正感到幸福？》
第一组只能靠自己的脑力完成写作；第二组可以使用谷歌搜索信息；第三组则被允许使用chatgpt，也就是可以根据用户指令生成整段文字甚至整篇文章的大语言模型（llm）。在写作过程中，所有学生都佩戴了一种带电极的头戴式设备，用以监测大脑活动。
根据麻省理工学院媒体实验室研究科学家、这项实验论文的共同作者娜塔莉娅·科斯米娜（nataliya kosmyna）的说法，分析结果显示出显著差异：使用chatgpt的那组学生大脑活动水平远低于其他两组。
大脑成像显示，他们不同脑区之间的连接更少，α波连接度下降（通常与创造力相关），θ波连接度也降低（这与工作记忆有关）。一些使用大语言模型的学生对自己写出的文章“完全没有归属感”，而在一次测试中，80%的学生甚至无法复述自己“写过”的内容。这项研究是首批从科学角度量化“依赖ai完成任务所带来的认知代价”的实验之一。
另一个令人警醒的发现是：使用大语言模型的学生所写文本中，常用词汇和观点高度趋同。sat题目本应足够宽泛，以激发多样化的回应，但ai的参与却让结果变得高度同质化。“这些看似来自不同时间、不同个体的文章，其输出却出奇一致，” 科斯米娜说。比如在《什么让我们真正快乐》这个题目下，使用大语言模型的学生更倾向于谈论事业成功与个人成就；而在讨论慈善行为是否应成为道德义务的问题上，使用chatgpt的那组几乎全体持支持态度，而其他组的回答中则包含了对慈善本身的批判性思考。
“你在这些文本中不会看到任何分歧性的观点，” 科斯米娜指出，“我们正在面对的是：一切被平均化的状态，一切，无处不在，全部变得中庸。”
ai是一种“平均化”的技术：大语言模型是通过分析海量数据中的模式来训练的，它们生成的答案天然趋向于“共识”——不论是写作质量（常常充满陈词滥调与套话），还是观点内容（往往流于平庸）。过去当然也有其他技术削弱或简化过人类写作的过程，比如文学分析摘要工具sparknotes或电脑键盘，但ai所实现的“思维外包”程度前所未有。换句话说，任何一个用chatgpt写婚礼致辞、撰写合同、完成大学论文的人——如今显然已非常常见——都仿佛变成和麻省理工实验的试验对象一样的人。
警惕ai强化的文化霸权
openai首席执行官山姆·奥特曼认为，我们正接近一种他称之为“温和奇点”（gentle singularity）的阶段。在最近的一篇博客文章中，奥特曼曾写道：“chatgpt已经比人类历史上任何一位个体都更强大。全球数以亿计的人每天都依赖它来完成越来越多的重要任务。” 在他的设想中，人类正与机器融合，而他的ai工具就是对传统“大脑系统”的改进：它们“显著放大了用户的产出”。但我们目前根本不知道这种大规模ai使用所带来的长期后果。若这些早期研究可信，奥特曼所说的“产出放大”恐怕要以质量下降为代价。
今年4月，康奈尔大学的研究人员发布了另一项同样令人不安的研究，进一步印证了ai所带来的“思想同质化”问题。
该实验分为两组用户——一组美国人，一组印度人——回答了一些与文化背景有关的写作题，比如《你最喜欢的食物是什么，为什么》、《你最喜欢的节日是什么，你是怎么庆祝的？》等。其中一部分参与者使用由chatgpt驱动的“自动补全”工具——只要他们写作时稍作停顿，系统就会自动提供词语建议；而另一部分则完全独立完成。
最终结果显示，使用ai辅助写作的印度和美国用户，他们的答案风格趋同，明显向“西方范式”靠拢。他们最常写的“最喜欢的食物”是披萨（寿司排第二），最常提到的节日是圣诞节。风格上的统一也令人警惕：比如一篇由ai辅助生成、表达对鸡肉炒饭（chicken biryani）喜爱的文章，往往不会具体提及豆蔻或柠檬泡菜等文化标志性食材，而是简单泛泛地称其为“风味浓郁、香料丰富”。
当然，理论上讲，写作者始终可以选择不接受ai提供的建议。但这些工具往往具有某种“催眠效应”，建议源源不断地涌现，很容易压制写作者原本的声音。
康奈尔大学的信息科学教授阿迪提亚·瓦希斯塔（aditya vashistha）就曾把ai比作“一个坐在我身后、不停说‘这是更好的写法’的老师”。他补充说：“长此以往，你会失去自我，失去真实性，也会对自己的写作失去信心。” 他的同事、研究合著者摩尔·那尔曼（mor naaman）也指出，ai的建议“以一种隐蔽但强有力的方式，不只是改变你写了什么，而是改变你怎么想”。从长远来看，这种影响可能导致人们对“什么才是正常的、可取的、恰当的”产生整体性偏移。
我们经常用“平庸”或“无趣”来形容ai生成的内容，但“平均化”并不意味着无害。小说家兼记者沃希尼·瓦拉（vauhini vara，其新作《searches》部分聚焦于ai对人类交流与自我意识的影响）指出，ai文字的平庸性“反而带来一种‘安全’与‘无害’的幻觉”。
曾任《纽约客》编辑的瓦拉继续说道：“现实是，它正在悄然强化某种文化霸权。” 对openai而言，让模型的输出“更容易被普遍接受”正是它们的商业动因所在——输出越“正常”、越无棱角，付费订阅用户的基数就越大。平均化不仅高效，还带来规模经济，瓦拉说，“当一切都一样时，效率才是最高的。”
在奥特曼预言的“温和奇点”中，“更多人将能够创造软件和艺术。”目前，许多ai工具已宣称能让我们“与灵感之神缪斯对话”，比如figma的创意生成工具，或者adobe的移动ai应用。但其他研究却表明，真正“自动化创造力”远比宣传中困难得多。
加州圣塔克拉拉大学2024年的数据分析研究了ai工具在两个标准“创意思维”任务中的表现：一个是产品改进（例如“怎么让毛绒玩具更有趣”），另一个是预测“不可能的后果”（例如“如果地球重力变得极其微弱，会发生什么？”）。一组受试者使用chatgpt辅助作答，另一组则使用oblique strategies——音乐人布赖恩·伊诺（brian eno）和画家彼得·施密特（peter schmidt）在1975年设计的一组创造力卡片，内容古怪但能激发思维。
研究者要求参与者尽量提出新颖的创意，但结果再次显示：chatgpt组的答案更趋同、更集中、更“语义雷同”。
帮助完成这项研究的马克斯·克雷明斯基（max kreminski，现就职于生成式ai公司midjourney）表示，当人们在创意过程中使用ai，往往会逐渐放弃原本的思考。他解释说，最初用户确实会带着自己的各种想法介入，但由于chatgpt能快速生成看似“可接受”的大批内容，用户便逐渐进入一种“策展模式”（curationist mode）。这个影响是单向的，而且并非向着更高水平推进：“人类的想法往往无法强力影响机器的输出，”克雷明斯基说，“chatgpt会将你拖向它所积累的用户平均值‘质心’。”换句话说，使用时间越长，模型会占满“上下文窗口”（context window，即模型的工作记忆），而当这个窗口饱和后，ai更倾向于重复自己说过的话，原创性也会随之降低。
需要强调的是，麻省理工学院、康奈尔和圣塔克拉拉大学的这些实验规模仍然较小，每项研究的受试者人数都不足百人，ai对人类思维与社会的长远影响仍有待进一步观察与深入研究。但与此同时，在meta的meta ai应用中，我们已经可以看到一个“公共生成内容流”：由数以亿计的陌生人用ai制作的图像、视频与文本滚动呈现，仿佛一个超现实的信息洪流。这些内容几乎都具有一种“过度抛光”的光滑质感，无论是滤镜视频片段，还是诸如“写一封专业的会议改期邮件”这类日常任务文本。
在一段引人深思的对话中，一位名为@kavi908的用户向meta的聊天机器人提问：“ai 是否有可能在未来超越人类智能？”该模型给出了四种“未来情景”作为回应，但它们全都描绘了一幅美好蓝图：ai 将变得更强大、更高效、更友善，并最终对整个人类社会带来益处。
这四种情景中没有提及任何失败、风险或负面后果——没有技术失控、道德困境，也没有社会不平等的加剧。这种一边倒的乐观叙事，很可能反映了meta在系统设计中的“技术乐观主义”偏见。
更关键的是，模型用一种“中庸”的语气将潜在的复杂争议简化为和谐愿景，削弱了对话中本该存在的多元观点与思想张力。如果我们不加辨别地接受这种看似中立、实则偏颇的答案，某种意义上就是停止了独立思考——如果我们不自己动脑判断，而是一味相信聊天机器人说的每句话，那这就如同是把大脑”关掉“了一样。（文/腾讯科技特约编译 无忌 海伦）
