研究人员发现六种使AI文本难以阅读的规律
decoder ·
纽约大学和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员最近开展的一项研究确定了六种使人工智能生成文本难以阅读且令人疲惫的具体语言模式。对1000多篇论文和大量对话的分析显示，前沿模型系统性地过度使用不寻常的词组搭配、分离的句子从句以及堆叠的名词，这会增加读者工作记忆的负担。此外，这些模型经常将名词用作动词，或将具有生命主体的动作应用于无生命对象，创造出人类不会自然使用的隐喻。虽然Llama和Olmo等较小的开源模型生成的文本更接近人类规范，但较大的前沿模型由于训练目标的不同而表现出显著偏差。研究人员认为，从“基于人类反馈的强化学习”转向“可验证奖励” prioritizes 信息密度和正确性，而非清晰度。这一优化过程催生了一种适合压缩数据而非与人交流的“方言”，业内人士将此趋势描述为适应“大语言模型心理学”。然而，针对性的微调努力（如Claude Opus 5.5中所示）在解决这些结构问题方面已显示出恢复可读性的潜力。
decoder