日常对话把AI当人？语言是否正在创造新生命？我们可能都想错了

哈喽，大家好，小圆这篇评论，主要来分析一个很有意思的问题：我们平时谈论AI时的那些说法，会不会在不知不觉中给它赋予生命，又到底是谁被这些语言误导了呢？生活里，我们常听到“ChatGPT理解了我的问题”“AI学会了识别图像”这类表述。

听着顺理成章，几乎没人会特意停下琢磨背后的深意，但爱荷华州立大学的研究团队发现，这些看似普通的用词选择，可能正在悄悄改变我们对AI本质的认知，很多人都担心媒体会过度把AI拟人化，可实际情况真的是这样吗？

要搞清楚语言对AI认知的影响，最直接的就是看我们用什么词描述它，爱荷华州立大学的英语教授乔·麦基维茨和同事们，专门做了一项大规模研究，他们分析了超过200亿词汇的新闻语料库，重点追踪AI、ChatGPT这两个词和心理动词的搭配频率。

一开始研究团队以为能找到大量拟人化表达，结果却出乎预料，和AI搭配最多的心理动词是需要，总共出现了661次，而知道和ChatGPT搭配仅32次，这些心理动词在日常口语里的使用频率可比这高多了。

如果说AI需要理解现实世界，拟人化色彩就浓了，这里的需要，暗含了类似人类的期望、道德判断，可这些都是当前AI根本不具备的，所以说，语言里的门道可不少，不是光看用词就能下结论的，这也引出了一个更核心的问题：拟人化到底是绝对的有或没有，还是存在其他可能呢？

研究团队通过分析发现，拟人化并不是非黑即白的判断题，而是一个连续的光谱。高级传播项目主任珍妮·奥恩就明确表示，拟人化存在于一个连续谱上，这一发现也和近期其他研究的结论不谋而合，这个观点很有道理，我们对AI的认知，不会只停留在是机器或是人这两个极端上。

影响这个光谱的因素有不少，首先是AI自身的输出，2024年有一项关于大语言模型类人化表达的研究显示，AI系统自己的输出就常带有拟人化特征，研究人员还开发了DUMT方法，专门用来测量和控制语言模型输出的人类化语调程度。

这说明问题不只是我们怎么说AI，AI自己怎么“说话”也很关键，就像我们平时用ChatGPT，它用第一人称我来回应时，很容易让人产生和真人对话的错觉，研究者把这叫拟人化陷阱，既是营销手段，也是一种认知谬误。

麦基维茨和奥恩的研究，其实推翻了一个普遍认知，很多人觉得媒体在系统性地把AI拟人化，进而误导公众对其能力的判断，但实际情况是，新闻写作中的AI拟人化远没有想象中普遍，反而要微妙得多。

不同心理动词的拟人化程度差异，思考、感觉、希望，是不是比处理、计算、输出更容易让人联想到人类？那些不常出现的强烈拟人化表达，会不会比高频的温和表达对公众认知影响更大？这些问题搞清楚了，我们才能更精准地用语言描述AI。

随着大语言模型越来越复杂，它们的行为和人类的差异越来越小，这时候精准使用语言就变得前所未有的重要。我们既不用刻意回避自然的表达，免得让技术讨论变得生硬晦涩，也不能随意使用带有强烈人类特征的词汇，夸大AI的能力和自主性。

毕竟语言不只是简单的描述工具，它还在塑造我们对现实的理解，当我们说AI思考时，到底是在描述一个技术过程，还是在赋予它本不具备的意识？答案藏在语境、表达意图，以及我们对AI本质的认知深度里。

对科技传播者来说，精准用词、把握语境，是传递真实技术信息的关键，未来，随着对AI认知的不断深入，我们的语言表达也会不断调整，但核心始终不变：用客观、准确的语言，还原AI作为工具的本质，同时尊重技术发展的客观规律。