AI引发的语言“感染”：我们都患上了“不是/而是”综合症
凌晨两点，我对着年终总结的空白文档发呆，困意袭来时手指无意识敲击键盘，竟打出了‘这不是一种‘赋能’，而是一种‘资源闭环’……’
那一刻，空气仿佛凝滞了一秒。我并未打开ChatGPT，但那个标志性的‘不是……而是’句式，却像幽灵般从键盘里蹦了出来。
这并非我个人的怪癖，或许在座的各位都有过类似经历。马克斯·普朗克人类发展研究所的一项最新研究，揭示了一个令人脊背发凉的趋势：我们曾想当然地认为AI是模仿人类智慧的学徒，可如今的证据表明，这个学徒正在反过来，教人类如何说话。
“零号病人”的出现
为精准研究这一现象，研究人员在实验设计上颇费心思——他们分析了超过740249小时的人类语音记录（内容量相当于一个人不眠不休听84年）。这些数据涵盖36万个YouTube演讲视频和77万集播客节目。
选择“播客”作为核心研究样本，是因为社会语言学家认为，演讲往往经过脚本化处理，人们有充足时间用AI精修文案；而播客则是高度即兴、高频互动的自发性语言。在热烈的交谈中，人类大脑会进入类似‘自动驾驶’的直觉模式。若AI的特征词汇出现在这种场景，说明它已不只是外接工具，正深入‘脑髓’。
这样的数据选择范围，果然让他们捕捉到异常信号。自2022年底ChatGPT发布后，人类口语中某些特定词汇的使用频率，划出了近乎垂直的上升曲线。
在这场语言“传染病”中，单词“Delve”（钻研）被公认为零号病人。2022年之前，这个词几乎被冷落在字典角落，仅在非常正式的文学或严谨学术论文中偶尔露面。但到了AI时代，它成了算法最钟爱的词汇，AI对其偏好度比人类高出数百倍。
紧随其后的还有Meticulous（一丝不苟）、Comprehend（理解）、Underscore（强调）、Realm（领域）这类听起来礼貌、但日常聊天基本无人使用的词。
佛罗里达州立大学的计算语言学家通过更细致对比发现，学习新词的行为并非想象中那般“自然而然”，而是精准的、被动的模仿。比如，我们开始频繁使用Underscore，但其近义词却几乎无人问津。
这种选择性的频率爆发表明，我们并非因词汇量匮乏主动求变，而是大脑被AI输出的高频文本持续“投喂”后，形成了一种路径依赖。当大脑需要表达“强调”概念时，那个被AI反复强化的路径，就成了阻力最小的出口。
谁能免疫，谁在“沦陷”？
但为何一定是AI导致的呢？或许是上网冲浪过多，社交媒体、短视频、日常聊天互动都可能影响语言习惯。
为理清这种可能性，研究人员采用计量经济学中的“合成控制法”。他们利用大数据构建了一个“没有AI发布”的平行宇宙模型。在那个虚拟世界里，人类语言按过去的演变逻辑缓慢进化——Delve这类词汇的使用率，平稳得如同常年无波动的市场（开个玩笑）。
而在现实世界中，这些词的暴涨与AI技术发布时间点完美契合，这让AI作为语言习惯改变的主要因素更具说服力。
这种干预背后隐藏着心理学上的“启动效应”。当我们每天阅读AI生成的周报、邮件和新闻简报时，这些词汇在短期记忆中不断被加权。当我们在麦克风前或会议室进行即兴表达时，这些被过度启动的词汇会像自动联想般，不自觉地从嘴里蹦出。AI的语言风格正以温水煮青蛙的方式，替换我们原本个性化的表达。
这场语言“病毒”的传播呈现出极强的圈层偏好。研究发现，感染率最高的领域集中在科学技术、商业和教育行业。
这也不意外，因为这些人是第一批尝试AI的群体，AI在其日常生活中的渗透程度更高。
他们每天高强度处理算法生成的逻辑框架，习惯了那种聪明、滴水不漏的表达方式。当试图展现专业性时，潜意识会告诉他们，模仿那种‘AI式的正确’是最安全的做法。
相对而言，体育和宗教领域表现出惊人的免疫力。在体育播客中，垃圾话、极度情绪化的感叹词和短句仍是主要输出方式。宗教更特殊，经文和信仰构筑了一道天然的文化防火墙。
尽管马克斯·普朗克的研究基于英语语境，但在中文互联网上，类似的“AI感染”同样随处可见，比如“不是……而是……”的句式。
不得不说，中文有其特殊性，很多词汇和用语本就常用，并非完全由AI发明，但AI的高频调用极大加速了它们的扩散。因此在中文语境中，原本习惯这样说话的人，现在很容易被“随手鉴定”为AI。
上一次出现如此广泛的“感染”，还是大厂黑话流行之时——即便不是大厂员工、不在互联网行业，也会时不时冒出“底层逻辑”“赋能”“闭环”“全维度”等词汇。
这种对比揭示了一个残酷真相：越是追求效率、逻辑和标准化的领域，越容易被AI那个去个性化的“灵魂”所“夺舍”。不易被渗透的，要么是壁垒森严、几乎密不透风的领域（如宗教），要么是非常“野生”、规则时常被打破的场域。
可见，AI入侵的不只是词汇，更是我们对“什么是有效表达”的价值判断。这是整项研究最令人不安的地方——就像贪吃蛇游戏，玩得越久蛇尾越长，最终总会咬到自己。
AI在人类过去积累的“纯净”数据中学习，提炼出最符合概率、最平均的表达风格。随后，人类大量使用、阅读这些内容，下意识习惯了这种风格，在社交媒体和口语中生产出更多“含AI量”极高的数据。接着，下一代AI模型又抓取这些已被“污染”、高度同质化的数据进行训练。
这种循环会导致语言的坍缩。康奈尔大学研究者警告，这会引发集体创造力的稀释。当“正确却无聊”的表达方式弥漫时，语言中的地域色彩、个人癖好，甚至那些充满生命力的误用都会消失。语言不再是思维的火花，而成了流水线上的标准零件。
当然，我们不必过度陷入“被机器扼住喉咙”的恐慌——语言本身就是流动的，如今习以为常的很多表达，几百年前可能并不存在。
表达方式的更迭本就伴随技术迭代。但“Delve综合症”至少给我们提了个醒：这世上最无趣的场景，莫过于两个活生生的人相对而坐，却像两台设定好程序的机器人，客套地交换着那些早已被概率预设的表达。保护好你的口癖、你的瑕疵，那是你作为人类不应抹去的特征。
本文来自微信公众号“APPSO”，作者：APPSO，36氪经授权发布。
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