2024 年一项针对学术论文的词汇分析显示，'delve' 一词使用率在两年内翻倍增长 — 大模型已经在悄悄改写人类的表达习惯。
这是什么
这项研究追踪了大模型普及前后英语写作的词汇变化。'delve''tapestry''landscape''moreover' 等词在学术论文、商业报告中出现频率显著偏离历史趋势，而它们恰好是 ChatGPT 偏好的表达。当越来越多人用 AI 辅助写作，这些'AI腔'词汇回流到人类语言中，形成自我强化的循环。RAG（检索增强生成，让大模型先搜外部资料再回答的技术）会让问题更严重 — 它优先检索到的，往往是 AI 已生成的内容。
行业怎么看
语言学界和 AI 研究者分歧明显。支持方认为，大模型降低了非母语者写作门槛，某种用词趋同是技术民主化的合理代价。但批评者指出，同质化正在侵蚀语言作为身份认同和思维工具的价值。更有研究警告：当 AI 文本占比超过阈值，训练下一代模型的数据就会被自己产出的内容污染 — 即'模型崩溃'（Model Collapse）。实际风险同样刺眼：企业花大力气做品牌调性，员工用 AI 写出来的东西却和竞争对手一模一样。
对普通人的影响
对企业 IT：内容审核需从'检测 AI 生成'升级到'检测语言同质化'，品牌合规有了新维度。对个人职场：写出'不像 AI'的文字正成为稀缺能力，简历和报告中的'AI腔'可能成为减分项。对消费市场：用户对千篇一律的营销文案耐心正在下降，'真人感'内容开始获得溢价。