说话像ChatGPT，统统拉黑！「AI腔」正毁掉社交，奥特曼都受不了

让他觉得不对劲的，不是这些讨论内容的真实性，而是，这些讨论内容的「腔调」，它们太像AI了！

奥特曼忍不住在X平台上吐槽这些「AI推特/AI Reddit」，认为它们太假了：

真实的人已经学会了AI腔调（LLM-speak）的方式。

极端重度网民，会以高度同质化的方式聚集在一起，社交媒体也会放大人们的极端情绪，创作者为了变现迎合算法……

最终效果是：AI推特/AI Reddit在某种程度上感觉非常虚假，而一年或两年前真不是这样的。

AI腔

新的「社交红线」

有没有发现，现在有很多帖子都好像是AI写的？

还有人表示，只是分享一下自己的故事，就被冤枉成AI。

「AI腔调」，俨然成了新的「社交红线」：

「像ChatGPT的都直接拉黑。」

有人不仅拉黑AI，还拉黑像AI一样说话的人：

「只要回我那味儿不对，哪怕不是AI，我也当它是。」

还有人担忧，长此以往，我们会变成AI的回声：

「LLM-speak」正在以惊人速度渗入真实对话，大家像慢慢变成AI的回声。编程语言可能成为新母语。

早在2023年，Andrej Karpathy就曾列过一些「LLM speak」的典型句式，今天看依然像预言。

在YouTube上，关于脚本「AI味」的吐槽也随处可见。

从简历指导到品牌短视频，评论区不时会闪现这样一句评论：

「这脚本像ChatGPT写的」。

「别写出AI味」，已经成为内容人的KPI。

大模型正在「教我们说话」

这可不是奥特曼的幻觉。

奥特曼也不是第一个剖析AI腔调（LLM-speak）这一现象的人。

有研究表明：ChatGPT正在影响人们的词汇，以及他们的写作与说话方式。

柏林马普人类发展研究所的博士后研究员Hiromu Yakura注意到，在2022年底，ChatGPT发布后一年内，他自己的词汇发生了变化。

Hiromu Yakura与研究团队成员一起，分析了数百万封电子邮件、论文和其他文本，以及数十万条YouTube视频和播客节目。

他们发现在ChatGPT发布后的18个月里，「delve」「examine」「explore」等ChatGPT风格的词汇，在日常对话中出现的几率，以肉眼可见的速度快速增长。

而且这种影响，开始从学术圈，悄悄蔓延到教育、商业等领域。

马普人类发展研究所的研究论文「大语言模型影响人类口头交流的实证证据」https://arxiv.org/pdf/2409.01754

该论文的另一个合著者Levin Brinkmann认为，AI的语言模式，似乎正在往回「写」进我们的大脑。

此外，加州大学伯克利分校的另一个发现，也印证了这一点：

ChatGPT的回复会强化方言歧视。

比如，ChatGPT偏好标准美式英语，这点可能让那些非美国用户感到沮丧。

这也从反向印证了：ChatGPT对用户有一种「刻板式」的回应方式，它在影响和塑造人们的交流方式。

加州大学伯克利分校论文：「ChatGPT中的语言偏见：语言模型加剧方言歧视」https://arxiv.org/pdf/2406.08818

逆向调教

把「AI味」调教成「我味儿」

一位神经外科医生Vaikunthan Rajaratnam，对「LLM-speak」玩了个反向操作。

他用提示词和迭代式微调，把ChatGPT的「AI味」调教成「我味儿」：

能够反映自己语气、词汇、思维方式的「AI」。

当Vaikunthan用调教后的AI，来写通讯、头脑风暴或者学术文章时，经常会感到一种「让人毛骨悚然的熟悉」。

因为那听起来就像他自己！

Vaikunthan认为，ChatGPT的优点是更清晰有条理，但主要缺点是「真实性下降」，同时还有一些地区方言、声线等「个人特质」的流失。

当然，还有一些人注意到了AI的一些怪异之处和缺陷。

《Shark Tank》前投资人、达拉斯独行侠队前老板马克·库班最近表示：AI最大的弱点，是它无法说「我不知道」。

他认为在这方面，谦逊将永远是人类的一项优势。

不仅是道德品质，无论AI如何炫酷，它也始终无法取代真实的人性。

奥特曼认为，即便到了2035年，AI将接管几乎所有的智力工作，那时的AI技术也难以用现有框架去理解，但来自人性的核心体验，是始终不会变的：

我们仍然会极度渴望来自另一个真实人的关怀、激励与连接；我们仍然需要社交、地位和家庭关怀，这些源于生物本能的需求，将不会有太大改变。

参考资料：

https://fortune.com/2025/09/09/sam-altman-people-starting-to-talk-like-ai-feel-very-fake/