大型语言模型对人类表达与思维的均质化效应
计算与语言
2026-01-07 v2
摘要
认知多样性体现在语言、视角和推理方式的变异中，对创造力和集体智慧至关重要。这种多样性深植于文化、历史与个人经历。然而，随着大型语言模型（LLM）深入人们的日常生活，语言与推理方式的标准化风险不断上升。我们综合了语言学、心理学、认知科学和计算机科学领域的证据，展示了LLM如何映射并强化主导式语言与推理模式，同时边缘化替代性声音与推理策略。我们考察了其设计与广泛应用如何通过镜像其训练数据中的模式并加剧所有人在不同情境下日益依赖同一模型而导致趋同。若不加以控制，这种均质化风险会拍平驱动集体智慧与适应性的认知景观。
引用
@article{arxiv.2508.01491,
title = {The Homogenizing Effect of Large Language Models on Human Expression and Thought},
author = {Zhivar Sourati and Alireza S. Ziabari and Morteza Dehghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01491},
year = {2026}
}