LLM 生成媚俗之作
计算与语言
2026-04-30 v1
摘要
大型语言模型（LLM）正日益被用于生成图片、文本、音乐、视频及其他传统上需要人类创造力的作品。在对照研究中，LLM 生成的作品往往被评为优于人类创作的作品。同时，它们也会给人以平庸和空洞的印象。我们提出通过论证 LLM 系统性地生成媚俗之作来解决这一矛盾，并指出这是其训练方式的必然结果。我们还通过实证表明，如果控制读者对“媚俗”的定义，他们会认为 LLM 生成的故事更加媚俗。我们讨论了这一发现对未来研究设计以及研究与编程等创造性任务的影响。
引用
@article{arxiv.2604.25929,
title = {LLMs Generate Kitsch},
author = {Xenia Klinge and Stefan Ortlieb and Alexander Koller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.25929},
year = {2026}
}
备注
submitted to EMNLP 26