科技日报记者 刘霞
随着生成式人工智能（AI）模型的日益精进，一个值得警惕的现象正浮出水面：AI的回答似乎越来越雷同，缺乏应有的多样性。这种现象在创意写作、头脑风暴及开放式推理等任务中尤为明显。
英国《自然》网站9月1日的报道指出，科学家担忧生成式AI正在驱使文化和认知走向同质化。美国南加州大学计算机科学家齐瓦尔·苏拉蒂等人认为，与以往仅作为信息传播载体的技术不同，生成式AI正在积极地“塑造”信息。AI工具不仅会使语言表达、创造力和文化价值观趋于扁平化，甚至有证据显示，这项技术正在潜移默化地影响人们的决策、行为方式乃至核心观点。
面对这一可能到来的危机，科学家正在从技术底层到人类使用习惯，构建一套多维度的“突围策略”。
AI或在批量生产相似的内容
美国杜克大学计算机科学家艾米丽·温格曾问：“如果都用AI撰写电子邮件，我们作为一个物种会变成什么样？”她警告说，人类可能会沦为“群体思维”的牺牲品，在沉默中失去边缘的声音，最终让整个社会遭受痛苦。
温格的研究揭示了一个极具讽刺意味的现象。在针对22个AI模型和102人的发散思维测试中，AI产生的想法在个体层面确实比人类更具“原创性”，但这些想法也更相似，不如人类的回答那般千姿百态。
AI的这种“抹平”效应，在语言和文化领域表现得淋漓尽致。
一项研究检查了Web of Science数据库中的40多万篇科学文章，发现自ChatGPT发布后，每位作者的文章数量增加了，但它们在内容和语言风格上的相似性也增加了。科学家认为，当人们习惯用AI来纠正语法时，文本中原本蕴含的人格特质、道德价值观和人口统计学标志也被一并抹去。
在跨文化交流中，这种“文化扁平化”同样触目惊心。一项针对印度和美国受访者的研究显示，在使用AI自动补全工具后，不仅两国人群内部的写作相似度增加，印度人的措辞也开始听起来更像美国人。排灯节等印度传统文化仪式，在AI的笔下被简化为通用、乏味的描述。
更令人担忧的是，AI不仅在批量生产相似的内容，还在潜移默化地重塑人类的认知。
美国康奈尔大学信息科学教授莫尔·纳曼指出，自动补全功能会导致“思维劫持”。在一项实验中，当AI模型被秘密提示对社交媒体持正面或负面态度时，它不仅影响了用户的写作内容，甚至在几周后的调查中，依然左右着用户对社交媒体乃至死刑等复杂议题的看法。
正如乔治·奥威尔在《一九八四》中的名言所警示的那样：“你说话的方式会影响你推理的方式。”当AI让每个人都用同样的方式说话时，人们或许也正在不知不觉地，讲着同样的道理。
多措并举打破“千篇一律”魔咒
为了打破这种“千篇一律”的魔咒，科学家正在从技术底层到人类使用习惯，构建一套多维度的“突围策略”。
解决同质化，首先要从模型的“基因”——训练数据和奖励机制入手。除了丰富训练数据的多样性，一个更具突破性的思路是改变训练方式。2025年，美国约翰斯·霍普金斯大学科学家提出了“多样性意识强化学习”（DARLING）框架。传统的强化学习往往只奖励正确的答案，而DARLING则同时关注高质量与多样性。
此外，Meta和麻省理工学院的科学家发现，通过巧妙的提示也能引导模型走向多样。例如，让模型先识别当前任务的类型（如数学或创意写作），然后选择一个支持多样性的提示。在解决代数问题时，提示模型给出多种解法，既保持了质量，又增加了思维的广度。
技术纠偏之外，人类的使用方式同样关键。
科学家建议，用户可以通过注入社会文化背景或个人独特的写作风格来提示模型，从而保持输出的独特性。荷兰蒂尔堡大学的创造力研究员阿尔温·德·鲁伊指出，虽然模型容易让人陷入平庸的想法，但它同样能引领人们偏离惯性思维，探索全新方向。例如，结合进化算法进行开放式探索，AI能提出人类未曾想象过的新算法或游戏策略。
长期影响仍是未知数
AI同质化危机的长期影响究竟如何？学界对此众说纷纭，但整体态度趋于理性与乐观。
纳曼认为，AI既可能制造垃圾，也可能成为增强人类表达能力的利器。意大利特伦托大学认知人类学家阿尔贝托·阿塞比更是从历史维度指出，纵观全球化进程，尽管某些宏观指标（如语言数量）在减少，但微观层面的新兴文化却在不断涌现。
归根结底，文化本身对“过度同质化”具有极强的弹性。这种弹性源于人类内心深处对“独特性”的渴望。当人们担心自己的表达被误认为是机器生成时，这种“反从众”的冲动会变得尤为强烈。如今，越来越多人开始刻意避免使用那些带有明显“AI味”的词汇和句式，这正是人类在算法时代捍卫自身文化独特性的一种本能反应。
