Nature 子刊：8 亿人用 AI 写作，语言多样性加速流失

南加州大学团队发表在 Nature 子刊 Nature Human Behaviour 的研究，给「AI 让文字越来越像」提供了系统性的因果证据。研究分析了超过 88 万篇文本，覆盖新闻、学术论文和社交媒体帖等类型。

研究一的观测数据显示，ChatGPT 发布后 arXiv 摘要和 Reddit 创意故事的写作复杂度方差出现显着且持续的下降；控制实验中，GPT-3.5、Llama 3 70B、Gemini Pro 对原文的改写也显着压缩了风格方差。研究二进一步发现，用文本预测作者特质的分类器，在文本经 LLM 改写后准确率平均下降约 6%。更值得警惕的是，这种改变不是随机擦除，而是系统性地偏向某种「默认人设」——年龄更大、道德感更强、共情更低——且跨模型、跨提示词方向一致。

💡 为什么值得看88 万篇文本实证 AI 腔同质化，量化文字识人准确率损失。