AI在正式书面沟通中的广泛应用
近日，斯坦福大学研究团队在Cell Press旗下期刊《Patterns》上发表了一篇关于AI在正式书面沟通中应用的研究报告。该研究团队对Newswire、PRWeb和PRNewswire等各大平台的英语文稿进行了深入分析，发现其中大量文稿带有AI痕迹，表明大模型已被广泛应用于各类正式书面沟通场景。
分布式LLM量化框架
为了估算特定时间段内含有AI生成特征的文字比例，研究团队采用了一套名为“分布式LLM量化框架”（Distributional LLM Quantification Framework）的统计模型。这一框架通过分析语料整体的语言特征分布，能够较为准确地识别出AI生成的内容。然而，该方法目前仅适用于英语，因此上述结果仅反映了英文语料中具备AI特征的比例，并不意味着整篇文章完全由AI撰写。
数据分析结果
IT之家参考报告获悉，研究团队分析了去年共计68.7万条消费者投诉、53.7万篇企业新闻稿、3.04亿份招聘信息以及1.6万篇联合国新闻稿。分析结果显示：
- 企业新闻稿：约24%的内容几乎由AI大模型直接生成，或经过大幅改写。
- 消费者投诉：约18%的内容带有明显的AI痕迹。
- 联合国新闻稿：约14%的内容由AI生成或改写。
- 招聘信息：接近10%的内容包含AI生成的特征。
AI在不同领域的应用
研究人员指出，LLM（大型语言模型）已深入渗透社会各领域的正式文本写作，逐渐成为人们日常书面表达的重要辅助工具。特别是在教育程度较低的地区，使用AI撰写投诉的比例达到19.9%，明显高于教育程度较高地区的17.4%。这表明AI在帮助教育程度较低的人群表达意见方面发挥了重要作用。
在招聘信息方面，中小型企业或初创公司更倾向于使用大模型生成内容，其中约有10%至15%的招聘公告包含明显的AI痕迹。这可能是因为AI生成的内容能够快速、高效地满足这些企业的招聘需求。
未来挑战
研究人员同时表示，随着生成式AI技术的不断进步，其文风愈发接近人类，未来要精确识别AI在文本创作中的参与程度将变得愈发困难。这一趋势不仅对文本内容的真实性提出了新的挑战，也对相关监管和识别技术提出了更高的要求。
结论
总体而言，这项研究揭示了AI在正式书面沟通中的广泛应用及其带来的影响。随着技术的不断进步，AI将在更多领域发挥重要作用，但同时也需要我们关注其带来的潜在问题和挑战。
