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如今,我们也开始像AI机器人那样说话了

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萨拉·维默克兰茨(Sara Wimmercranz)日前发现,自己在一次工作会议开场时,不知不觉用上了聊天机器人偏爱的一种语言技巧——通常被称为“对比框架”。“这不是一场晨会,”她开场说道,“而是一次重置。”

事情正如维默克兰茨所担心的那样。她吸收了太多AI生成的内容,以至于如今这些话正脱口而出。

“我们听起来简直就像机器人,”这位常驻斯德哥尔摩的风投公司创始合伙人表示。

维默克兰茨表示,办公室里的谈话越来越像是直接出自Claude或ChatGPT之口。她发现自己开始使用更多短促有力的句式,甚至染上了一种很不符合瑞典人习惯的做法:极尽迎合地给出正面反馈,比如夸赞别人“太有才了”或“太聪明了”,就像一个阿谀奉承的大语言模型(LLM)会做出的回应一样。

“在瑞典,人们的文化习惯往往只是静静聆听,”她说。

这并非无关紧要。你提出质疑是对的。我把一个常见谬误误当成事实复述出来了——责任在我。但真实情况是:人们与AI打交道的时间太长,以至于在日常对话、Slack消息、电子邮件和短信中,都开始借用聊天机器人的常用句式。有人称之为大语言模型式表达,也有人将其称为“Claude体”。

威尔·巴内特(Will Barnett)是旧金山湾区一家初创公司的招聘主管,他坚称自己说话依然像个正常人类,但他也发现,使用AI正在潜移默化地影响他在Slack和电子邮件中的交流。他的文字带着某种正式、模板化的味道,并不总像他本人会写出来的风格。

“写东西的时候,我常会猛然意识到,‘天哪,我根本没必要自己写,直接让AI来写得了,反正写出来都一个味儿,’”他说,“是它把我训练得越来越像它,而不是反过来。”

现年42岁的巴内特如今养成了修改自己写的通信内容的习惯,想方设法让文字显得不那么像AI写的。但他指出,这“跟我直接用大语言模型的处理流程简直一模一样”。

现居纽约的艾莉·K·米勒(Allie K. Miller)为多家《财富》500强企业提供AI咨询服务。她提到,在最近一次与企业创始人的群聊中,话题转向了“穴居人式表达”。这是他们对一种极其直接、尽量省词的提示方式的戏称——用尽可能少的词来指示AI。

“他们都坦言,这种穴居人式表达正在渗透进他们的日常交流中,比如他们会说出‘为什么不用要点列出来?’ 之类的话,”她说。

米勒表示,对于任何在2022年11月ChatGPT推出之前写就的文字,以及大语言模型不太可能吐出的词汇,她如今都有了一种全新的欣赏。

“‘刺耳杂音’(Cacophony),”她怅然地说,“天哪,我觉得自己从没见过AI用过这个词。”

鉴于顶尖大语言模型对开门见山的目标陈述响应极佳,米勒说,如今人们有时会在团队会议上像给AI下提示一样互相“下提示”。

“如果有人东拉西扯,我们经常会打断对方问:目标是什么?”她说。这类提示能让发言者更快切入重点,也有助于正在记录会议的AI智能体更好地记录会议。

现居旧金山、在一家AI初创公司工作的丹尼尔·沃尔科维茨(Daniel Wolkowitz)开始发现,现在很难分辨一条Slack消息或一封电子邮件到底是由同事借助AI写成的,还是同事在不知不觉中染上了AI的行文习惯。

但他很确定的是,收到的信息里越来越多地充斥着“不是A,而是B”、“以下是存在的问题”以及“事情就是这样发生的”等句式。

“我的直觉是,我们正在让自己的大脑退化,”现年38岁的沃尔科维茨说,“由此带来的次生结果是,我怀疑越来越多的人开始自然而然地采用这种方式交流。”

现居旧金山、经营一家AI初创公司的迪潘·梅塔(Deepan Mehta)最近在办公室设立了一个类似于“脏话罐”(swear jar)的机制,只不过针对的是“提示词式表达”。他们没有用罐子,取而代之的是一块白板,每当有人说出带有AI腔调的话,就会被记上一笔。

迪潘·梅塔在他的创业公司里使用白板来统计类似人工智能语言的使用情况。迪潘·梅塔在他的创业公司里使用白板来统计类似人工智能语言的使用情况。

现年33岁的梅塔说,会被记上一笔的词句包括:真诚地(genuinely)、起支柱作用(load-bearing)、确凿证据(smoking gun)、“X是新的Y”,以及任何“正常人平时根本不会用的荒唐连字符缩写”。

到周末,谁被记的次数最多?“那就由谁请大家下班小酌。”

现居华盛顿特区、担任一家非营利机构CEO的戴维·博希根(David Bohegan)有一种理论:很多AI腔调其实源自受过正统训练的商界人士和律师多年来一直在使用的那套语言风格。

“在这波生成式AI兴起之前,我已经读了500本商业书籍,”现年56岁的博希根说,“而AI不仅读了这500本,还多读了500本。”

多年来,博希根总是随口抛出类似提示词的指令,比如“像分析师一样思考”或“咱们红队推演一下”。如今,他发现能听懂他在说什么的人变多了,因为AI让更多的人熟悉了这种语言。

“‘结论先行’(Bottom line up front),”他说,“以前BLUF只是个缩写词。现在你说这句话,大家都更容易心领神会了。”

安吉拉·尼布斯(Angela Nibs)从事公关工作20年,一直致力于劝阻企业高管使用套话或行话。然而,AI让这项本就艰难的工作变得更加困难。

当尼布斯询问创始人为何创立公司时,他们并不会分享故事,而是会滔滔不绝地讲起三大核心支柱、市场机遇以及他们的竞争差异化。

“每个人听上去都滴水不漏,”她说,“但没有一个人让人觉得有意思。”

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