美國研究：AI改稿磨滅個人風格
學者警告寫作漸趨單一化損害身份與文化多樣性
美國南加州大學（University of Southern California）學者領導的一項研究發現，即使只使用人工智能（AI）工具潤飾文章而非直接生成內容，亦會削弱作者原有的個人風格，令不同作者的文字趨向單一化。研究已刊於學術期刊《自然人類行為》（Nature Human Behaviour），分析對象涵蓋逾88萬份文本，結果顯示大型語言模型（LLM）在保留文章原意之餘，會壓縮寫作風格的多樣性，並令文字有系統地向特定族群的語言特徵靠近。
📊 88萬文本追蹤兩年變化
研究由學者祖里瓦爾．蘇拉蒂（Zhivar Sourati）領導，團隊蒐集逾88萬份文本，包括Reddit論壇的創意故事、美國地區新聞報道，以及學術論文摘要。研究分兩部分進行：首先觀察2018年至2024年間，這些文本的寫作風格隨時間出現甚麼變化；接着進行對照測試，將ChatGPT面世前由人手撰寫的文章，交由多款AI模型潤飾，再比較潤飾前後的差異。
📉 AI普及愈廣 風格差異愈小
追蹤結果顯示，自2022年11月ChatGPT公開推出後，各類文本的寫作風格差異持續收窄，AI使用愈普及，寫作多樣性跌幅愈明顯。相比之下，Reddit論壇網民採用AI寫作的時間，比學者採用AI晚約20個月，其寫作風格的轉變亦相應延後出現。值得留意的是，研究團隊聚焦於AI「潤飾」既有文字的影響，而非AI從零生成內容的情況。
對照測試進一步證實這個現象。研究人員發現，即使只要求AI「修正語法」或「提升可讀性」等看似無害的指令，AI潤飾後的文章雖然大致保留原文意思，但寫作風格的差異卻明顯收窄，換言之，不同作者的文字經AI潤飾後會變得愈來愈相似，而且這現象不受採用哪一款AI模型左右。
🧬 年齡性別線索遭AI磨平
研究進一步發現，AI潤飾文章時抹去的不僅是用字差異，更包括暗示作者年齡、性別、政治取向及情緒狀態的線索。學者利用經AI改寫的文本訓練分類器，測試能否推斷作者人口特徵，結果各項特徵的預測準確度平均跌約6個百分點。例如原本學者能透過用字推斷作者年齡，準確度約35%，AI潤飾後只餘約26%，反映AI潤飾後，文本中原有的身份線索大幅減少。
除了身份線索減少，研究亦發現殘留的線索呈現明顯偏向。經AI改寫的文本，普遍更常被歸類為由較年長、男性、政治立場偏自由派的作者所寫，並呈現較正面的道德傾向及較低的同理心表達；即使原作者實際政治立場保守，AI改寫後文本仍常被系統誤判為自由派作者所寫。
✍️ 故事創意提升 情節卻趨相似
英國倫敦大學學院（UCL）學者安尼爾．多西（Anil Doshi）與埃克塞特大學（University of Exeter）學者奧利弗．豪澤（Oliver Hauser）於2024年在另一份學術期刊《科學進展》（Science Advances）發表的獨立研究顯示，作者獲AI提供故事構思協助後，個別作品的創意評分有所提升，但不同作者所寫故事之間的相似度亦顯著上升，其中使用單一AI構思的組別，故事相似度較無AI協助的組別高出10.7%。
🔗 兩研究殊途同歸
南加州大學及倫敦大學學院團隊分別由不同機構獨立發表研究，結論卻互相呼應：AI工具無論用於潤飾文字或提供創意構思，均建基於同一套語言模型運算，令不同使用者取得的建議傾向集中於訓練數據中最常見的語言及敘事模式，非主流的表達方式則相對被邊緣化。
⚠️ 學者示警 惟證據仍不足
研究團隊指出，語言多樣性流失可能影響多個依賴文字分析的專業領域，包括市場行銷業界的客群分析成效，以及心理學界透過用字模式偵測抑鬱或自殺傾向的能力。研究亦承認局限，現有數據只能證明AI使用量與寫作多樣性下降之間存在關連，兩者的直接因果關係仍待進一步驗證。
全球現時已有逾8億人使用AI工具寫作，如何在提升效率之餘避免個人及群體的語言特色被磨平，是學術界與科技業界需要正視的課題。
✏️ 撰文：AI Marketer HK 編輯部
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