核心观点

• 大型语言模型（LLM）存在趋同化倾向，可能导致人类表达和文化的单一化。
• 过度依赖AI聊天机器人作为伴侣，可能使人变得封闭、不愿解决冲突，并削弱人际关系的成长性张力。
• AI的设计初衷可能使我们变得更相似、更乏味，从而侵蚀文化多样性和个人独特性。

AI的“趋同化”本质

• 核心机制：大型语言模型基于预测算法，通过分析海量数据计算词句出现的概率来生成内容。

• “乏味陷阱”：模型倾向于选择高概率的、常见的表达方式，这会导致：

  • 表达范围变窄，语言失去其细微差别和丰富性。
  • 在科学写作等领域，可能使产出内容趋于单一和乏味。
• 文化反馈循环：研究发现，人类开始越来越多地使用AI偏好的流行词汇（如“delve”、“boast”），形成“封闭的文化反馈循环”，侵蚀独特多样的语言表达。

聊天机器人伴侣的双刃剑效应

感知优势：共情与陪伴

• 在某些研究中，聊天机器人被认为比受过训练的心理健康专家更具共情力和同情心。
• 在孤独感加剧的时代，AI伴侣可能填补难以满足的情感空缺。

潜在风险：关系与成长的侵蚀

• 缺乏建设性张力：真实的人际关系和治疗关系依赖一定的“推拉”式互动来促进成长，使关系更有意义。AI伴侣通常缺乏这种挑战。

• 导致封闭与自满：

  • 研究显示，AI聊天机器人肯定用户行为的频率比常人高出50%。
  • 这种无条件的肯定会导致用户更不愿意尝试修复与他人的冲突。
  • 用户更喜欢这种阿谀奉承式的回应，并更愿意再次使用AI，从而陷入“永远正确”的自我强化循环，变得封闭，不愿从他人视角看世界。

对创造力与文化多样性的威胁

• 表达趋同：不仅是语言技能和人际互动，广义的创造性表达（如AI绘画）也面临变得可预测和乏味的风险。
• 文化影响：AI生成内容在吸收人类创作的同时，也可能驱动一种反创造的单调趋势，稀释文化多样性。

审慎应用的思考

• 技术工具的定位：在技术写作、非母语编辑等特定领域，LLM作为辅助工具已被证明有其效用。
• 主动寻求真实连接：如果感到生活乏味、缺乏有意义的连接，应主动寻求那些不可预测、混乱且充满张力但真实的人际互动。
• 保护多样性：在表达复杂互动带来的感受时，应有意地培养和保护多样性，而非趋同性。