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AI and Humans: AI Writing Will Lead to Homogenization of News Language and Style

AI与人丨AI写作将导致新闻语言和风格同质化

Issuer
科技日报
Date
2026-06-27
Instrument
other
Cited by
0
This article discusses the risk that AI-generated content may homogenize news language and style, reducing linguistic creativity and public discourse quality. It warns of 'model collapse' when AI trains on its own outputs, leading to repetitive and predictable text.
Full text · 原文 2,375 字
科技日报记者 刘霞<br> 人工智能(AI)正在重塑诸多行业,新闻业亦在其中。凭借快速、高效生成内容的本领,AI已成为全球新闻机构的重要工具。然而,当越来越多的新闻、网络帖文和社交媒体文本交由AI代笔时,我们的语言会变成什么样?<br> 一个令人忧虑的趋势正浮出水面:AI可能使新闻语言变得更加重复和可预测。这不仅会侵蚀语言的创造力,还可能恶化公共语言生态,甚至动摇人们用以理解、描述和讨论现实的那份丰富与微妙。<br> 偏爱“常见项”让语言渐趋“模式化”<br> AI影响新闻语言的首要途径,便是模板与算法的泛滥。<br> AI工具日益强大,能分析海量数据、预测趋势,还能为特定受众量身定制内容。这听起来高效而迷人,但背后却暗流涌动,潜藏隐忧。<br> 驱动这些工具的大语言模型,其工作原理往往是预测下一个最可能出现的“词元”或词语。这固然让它们能生成流畅、可信的文本,却也使其天然地偏爱统计上的“常见项”,即那些司空见惯的论点与表述方式。<br> 正因如此,许多新闻机构已在体育、金融、天气、选举等报道领域,用AI工具沿着预设的模板和结构自动生成文章。这种现象非昙花一现,其规模在2026年正急剧扩大。美联社的AI战略也明确表示,正在探索用AI简化新闻的采写、制作与分发流程。其新闻编辑室的AI应用已涵盖自动化公共安全事件报道、天气预警翻译、视频转录摘要、选题邮件排序,乃至会议记录的关键词提醒。<br> 不过,此举虽能为媒体节省时间和资源,在个性化和定向传播上有利,但代价是,AI更可能产出遵循熟悉模式和老套公式的内容。这最终将导致不同媒体之间语言和风格的同质化,让新闻语言变得空前重复、易被预测。<br> 自产自用让语言创新能力凋敝<br> 更令人警惕的是,这种同质化的风险还在加剧。研究人员提醒道,当AI系统开始用其他AI生成的文本进行训练时,一场名为“模型崩溃”的连锁反应便会开始。<br> “模型崩溃”的概念描述的就是这样一种恶性循环:生成式AI在迭代训练中,若不断以先前模型生成的合成文本为“食粮”,其输出质量便会逐代下降。这不单是一个模型内部的错误,而是代际之间性能的持续衰退。简言之,AI“吃”了自己产出的文本,最终导致千篇一律。<br> 可以想见,当AI编写的文字充斥公共空间,未来的模型将被迫依赖这些单调的语料进行学习。训练生态的窄化,必将把输出文本推向更为雷同的深渊。<br> 长此以往,首当其冲的便是语言创新能力的凋敝。<br> 从历史的长河看,新闻界一直是公共语言演进而非固化的重要场所。它是众多新词、新短语、描述现实新范式初次流传的广阔舞台。有关新闻语言与新词的研究也清晰表明,媒体是新词汇创造与传播的核心平台,尤其当社会需要向大众阐释新兴事件、技术与社会变革时。然而,一旦大量新闻写作被“委派”给生成式AI,媒体这一珍贵的社会角色便无可挽回地被削弱。<br> 其后果便是不常用或专业词汇的消退,独特句式结构的减少,以及反语、歧义、观点递嬗等语用细微差别的消亡。<br> 语言的生命力,恰恰常源于那些古怪的迂回表达、出人意料的词汇运用,或是为新生事物命名的本土化创意。倘若语言系统总是优先选择统计上最安全的选项,新兴表达便失去了孕育的土壤以及流传与扎根的空间。<br> 区分能力衰弱消解公共思辨土壤<br> 更要紧的问题,则是语言微妙区分能力的衰弱。当语言变得模糊、可预测、不断重复时,它也在无形中削弱人们用来描述问题、阐明观点、投身公共辩论的精密工具。最终伤害的,是人们思考与对话的深度。<br> 此外,AI生成内容还普遍缺乏细腻的质感与鲜活的语境。尽管AI在快速处理海量信息上无人能及,但它往往难以捕捉人类记者心领神会的那些微妙之处。这可能导致其叙事失之简化或产生误导,无法复现现实的复杂肌理。<br> 从更宏阔的视角看,问题绝不仅限于AI模型自身的退化,更关乎整个公共语言生态的变迁。如果互联网上日渐充斥着合成文本,那么读者、记者乃至各类机构,都将浸入一个多样性愈发贫瘠的语言环境。<br> 尽管如此,人们也不必全然悲观。<br> 一些研究表明,当合成数据与真实数据审慎混合,而非全然取代后者时,“模型崩溃”的表现会有所缓和,错误亦能得到控制。换言之,问题并非出在偶尔借助AI,或是明智地融合人工与AI生成的数据。真正的深渊,始于人类写作被大规模取代,且取代后的作品被当作活生生的语言奉为圭臬。<br> 诚然,随着AI深入记者工作与生活的日常,新闻业正变得空前高效。但倘若媒体放弃了采写、编译、命名和讲授新鲜语言的天职——哪怕只是其中一部分,那么受影响的远不止是记者的工作。悄然流逝的,还有公共语言得以繁衍、更新和延展的最重要空间。5380172026-06-27 01:45:00:0刘霞AI与人丨AI写作将导致新闻语言和风格同质化1324滚动滚动<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/26/538017_1d0b7545-7678-4465-aa09-b1ab51d26d90.jpg<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/26/538017_1d0b7545-7678-4465-aa09-b1ab51d26d90.jpg<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/26/538017_1d0b7545-7678-4465-aa09-b1ab51d26d90.jpg<br> https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/26/538017_1d0b7545-7678-4465-aa09-b1ab51d26d90.jpghttps://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-06/26/content_538017.htmlnull科技日报101/enpproperty-->