摘要：近期，关于AI写作的一项新研究颠覆了人们对AI创作同质化的传统认知。研究发现，只需在AI开始写作前加入人类提供的简短开头或随机词汇，AI生成的文本内容便能展现出更高的多样性。

近期，关于AI写作的一项新研究颠覆了人们对AI创作同质化的传统认知。研究发现，只需在AI开始写作前加入人类提供的简短开头或随机词汇，AI生成的文本内容便能展现出更高的多样性。

这一发现挑战了以往对大型语言模型（LLM）生成文本多样性的固有看法。此前，有研究认为LLM在词汇、句法和语义等方面相较于人类作品，呈现出明显的多样性不足，甚至引发了“创造力模式崩溃”的担忧。然而，新研究通过一套创新的评估指标和数据集，对LLM的语料库级多样性进行了更为深入的基准测试。

研究人员从Reddit网站的r/shortstories和r/WritingPrompts两个子版块中收集了数据。在r/WritingPrompts板块，他们提取了100个写作提示帖子及其最多10条一级回复，将这些回复视为人类写作的续写内容。而在r/shortstories板块，则收集了100篇独立的叙事文本，用于评估人类与模型生成故事在整体风格和结构上的相似性。

通过对这些数据的分析，研究人员发现，在Writing Prompts数据集中，人类的多样性得分明显高于LLM。但在Short Stories数据集中，尽管人类文本仍然拥有较高的Unique-N得分，却在所有模型中表现出最低的文体特征方差。研究者推测，这可能是因为Writing Prompts板块拥有更为多样化或更高水平的写作群体。

在语义同质化方面，研究通过比较人类与LLM在相同写作提示下的文本嵌入相似度，发现人类作品的语义多样性更高，而LLM生成的文本则更趋同，这在一定程度上反映了LLM存在的同质化倾向。然而，研究者也指出，由于嵌入模型的输入长度限制，可能导致较长续写中的重要信息被遗漏，从而影响相似度的测量。

研究还涉及情感同质化的分析。尽管大多数人类创作的故事呈现正面情感，但约有30%的故事带有负面情感，显示出丰富的情感表现。相比之下，LLM生成的故事情感则更偏向正面。这一发现进一步揭示了人类与LLM在情感表达上的差异。

为了探索如何促使LLM产生更多样化的输出，研究者还尝试了不同的方法。其中，在系统提示中加入随机单词被证明是一种有效的方法。通过向提示语中添加随机选取的名词、形容词、副词和动词，LLM生成的文本在各项多样性指标上的得分均有所提升。这一结果表明，向系统提示中注入随机词汇确实有助于提升模型输出的文体多样性。

来源：ITBear科技资讯