理解大语言模型对写作与信息生态系统影响的计算方法
计算与语言
2025-06-24 v1 人工智能
计算机与社会
人机交互
机器学习
摘要
大语言模型（LLM）已展现出改变我们写作、沟通和创造方式的巨大潜力，导致其在社会中的快速采用。本论文通过三个研究方向考察个人和机构如何适应并参与这项新兴技术。首先，我展示了机构采用AI检测器会引入系统性偏见，尤其对非主流语言变体的写作者不利，凸显了AI治理中关键的公平性问题。其次，我提出了新颖的群体层面算法方法，用于衡量LLM在写作领域的日益普及，揭示了在学术同行评审、科学出版物、消费者投诉、企业通讯、招聘启事和国际组织新闻稿中AI辅助内容的一致模式。最后，我通过一项大规模实证分析调查了LLM为研究手稿提供反馈的能力，为它们支持那些在获取及时手稿反馈方面面临障碍的研究人员（尤其是早期职业研究人员和来自资源匮乏环境的研究人员）的潜力提供了见解。
引用
@article{arxiv.2506.17467,
title = {Computational Approaches to Understanding Large Language Model Impact on Writing and Information Ecosystems},
author = {Weixin Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.17467},
year = {2025}
}
备注
Stanford CS PhD Dissertation