斯坦福大学研究：教育水平较低地区的 AI 写作工具使用率更高

据 IT之家 3 月 4 日的报道，自从 2022 年底 ChatGPT 面世以来，人工智能语言模型对全球的潜在影响已引发广泛讨论。最新由斯坦福大学进行的研究进一步明朗了这一前景。研究显示，AI 语言模型目前在多个行业中协助完成多达四分之一的专业沟通工作，尤其是在教育水平较低的美国地区，其影响尤为明显。

研究者在报告中指出：“研究结果揭示了一个新的现实，企业、消费者以及国际组织在沟通中已经大量依赖生成式 AI。”该研究追踪了从 2022 年 1 月到 2024 年 9 月这一时期，不同行业中大型语言模型（LLM）的应用情况。研究涵盖了美国消费者金融保护局（CFPB）收到的 687,241 份消费者投诉、537,413 份企业新闻稿、3.043 亿份工作招聘启事及 15,919 份联合国新闻稿。

通过统计检测系统跟踪词汇使用模式，研究人员发现，在此期间，约有 18% 的金融消费者投诉（其中在阿肯色州的投诉中高达 30%）表现出 AI 的介入；企业新闻稿中约 24%、工作招聘启事中有 15% 和联合国新闻稿中有 14% 的内容也显示出 AI 的贡献。

研究还发现，尽管城市区域的 AI 使用率较高（18.2%），但在教育水平相对较低的地区，AI 写作工具的使用频率更高（19.9%），超过了教育程度较高的地区（17.4%）。这一现象悖离了传统的技术采用模式，通常情况下，高教育程度的人群更早接受新技术。

研究者指出：“在消费者投诉领域，LLM 的采用呈现出与以往技术传播趋势截然不同的地理与人口统计特征。以往的技术采纳集中在城市地区、高收入人群及高教育程度者之中。”

研究表明，AI 写作工具可能为那些教育经历较少的人群提供了一种“助力”。他们提到：“尽管城乡间的数字鸿沟依然存在，但我们发现，在消费者投诉领域，教育水平较低的地区显示出略高的 LLM 采用率，这表明这些工具或许能够成为消费者维权的‘平衡器’。”

对 AI 写作检测工具的可靠性一直存在争议，而该研究也证明了这一点。在单篇文档的层面上，AI 检测工具的效果不佳，但在分析数以百万计的文档的整体数据时，一些特征性模式开始显现，暗示 AI 语言模型对文本内容的影响。

根据以往发布的统计框架，研究者发展了一种新方法，比较 ChatGPT 发布前后词汇频率和语言模式的变化。通过分析大量文本，研究者估算 AI 辅助内容在人口层面的比例，假设大型语言模型会选择特定的词汇、句式结构及语言模式，这些特征与一般人类写作略有不同。

为了验证该方法的有效性，研究团队创建了一个已知 AI 内容比例（从 0% 到 25%）的测试集，结果显示他们的预测误差低于 3.3%。这一统计验证增强了他们对人口层面估算的信心。

IT之家注意到，尽管研究团队特别说明，其估算可能仅反映了 AI 实际使用的最低水平，真实的 AI 参与情况可能更高。由于难以检测经过大量编辑的文本或更加复杂的 AI 生成内容，因此研究者警告说，他们报告的采用率可能严重低估了生成式 AI 的真实使用情况。

根据研究者的观点，他们分析的各个领域（消费者投诉、企业沟通、工作招聘启事）均展示出相似的采用变化：在 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布后的三至四个月内，采用率显著提升，随后在 2023 年底趋于稳定。

研究者承认，由于研究主要集中在英语文本，分析等存在一定局限性。此外，正如前文所述，他们发现难以可靠地检测经过人工编辑的 AI 生成文本或由更新模型生成的人类风格写作。因此，研究团队认为其结果仅代表 AI 写作工具使用率的下限。

研究者认为，2024 年 AI 写作采用率的停滞可能反映出市场的饱和，或者是更新的 LLM 生成的文本能逃避检测。他们总结道，如今的世界中，人类写作与 AI 产生的内容日益难以区分，这对社会沟通方式产生了深远影响。

研究者表示：“对 AI 生成内容的日益依赖可能为沟通带来挑战。”他们指出，“在敏感领域，过度依赖 AI 可能致使信息未能解决实际问题，或在对外发布时影响信息的可信性。过度依赖 AI 也可能导致公众对企业信息的真实程度产生怀疑。”

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