摘要：当“综上所述”“该方案存在优化空间”从会议室飘进咖啡馆，当“delve”“intricate”从论文纸面蹦到播客麦克风，我们才猛然发现：和AI聊了两年，人类说话已经自带“ChatGPT滤镜”。佛罗里达州立大学一项横跨六年的研究，用2210万个口语词汇证明——这

当“综上所述”“该方案存在优化空间”从会议室飘进咖啡馆，当“delve”“intricate”从论文纸面蹦到播客麦克风，我们才猛然发现：和AI聊了两年，人类说话已经自带“ChatGPT滤镜”。佛罗里达州立大学一项横跨六年的研究，用2210万个口语词汇证明——这不是错觉，语言正在发生一场静悄悄的“对齐”。

研究怎么做？
团队把10万条无脚本科技播客切成两段：2019-2021年“前GPT时代”、2023-2025年“后GPT时代”。接着锁定两组关键词：一组是AI偏爱的“学术闪光词”（如surpass、align、delve），一组是日常同义词（如go beyond、match、explore）。统计发现，前者使用频率显著上扬，后者却原地踏步。也就是说，人类不是把话说得更复杂，而是精准地复制了AI的“腔调”。

一个细节让人忍俊不禁：有位播客主持人原本想说“这事儿有点难”，脱口而出的却是“这件事的intricate nature需要进一步delve”。弹幕瞬间刷屏——“确认过用词，是ChatGPT本G”。当学术黑话嵌入日常，语言就像被悄悄安装了“大模型补丁”。

但研究也给自己留了三个“台阶”。
其一，相关性不等于因果，这些词也许本就处于流行上升期，AI只是“顺水推舟”。
其二，样本来自科技播客，听众多半天天和AI打交道，样本外推到广场舞大妈可能失灵。
其三，播客里偶尔插播广告、预设提问，虽然比例极小，却像味精一样可能改变口味。

更值得警惕的是研究提出的“渗透效应”假设：语言是思维的脚手架，如果AI的偏见、套路、价值判断顺着词汇溜进人脑，我们会不会在不知不觉中把“人味”也调成了“机器味”？正因此，这篇论文将在10月的“人工智能、伦理与社会”国际会议上被重点讨论。

为了自证“我是人”，网友们也发明了“防伪标识”：故意留下几个错别字、把长句拆成碎片化口语、偶尔插入表情包……像极了在AI阴影下挣扎的“语言纹身”。

所以，今天你“delve”了吗？如果答案尴尬，不妨试着把“综上所述”换成“咱说直白点”，把“优化空间”换成“还有bug”。毕竟，真正的智能不是让所有人说同一种漂亮话，而是允许一千种“人话”同时鲜活。

来源：大卫行摄