在对数千篇人类撰写的大学入学论文和人工智能生成的论文进行研究后，研究人员发现，人工智能生成的论文与男性学生撰写的论文最相似，这些学生拥有更高的社会经济地位和更高的社会特权。人工智能生成的文字也比人类写的少。
康奈尔大学计算与信息科学学院信息科学系助理研究教授AJ Alvero说:“我们想知道，在ChatGPT的世界里，我们在人类撰写的论文中看到的这些模式是什么样子的。”“如果与人类的写作和身份有很强的联系，那么与人工智能写的文章相比又如何呢?”
Rene Kizilcec是康奈尔鲍尔斯独联体大学信息科学副教授，他是《大语言模型、社会人口学和霸权:比较人类和合成文本的作者身份》的合著者，该论文于9月27日发表在《大数据杂志》上。
这项研究源于Alvero在斯坦福大学的论文工作。他的部分研究涉及对加州大学系统未来学生在2015-17年间撰写的大约80万份大学入学论文进行分析。
Alvero说:“我们一直发现，申请人的个人资料——他们的考试成绩、人口统计信息，甚至是他们申请的高中——与他们的入学论文之间存在着很强的联系。”“这种关系非常紧密，以至于我们始终能够预测申请人的SAT分数，误差在120分左右。”
“我们说话的方式可以编码和包含关于我们的过去和我们是谁的信息，”他说，“这在写作中非常相似，至少在个人陈述中是这样的。”
在这项工作中，Alvero和他的团队比较了提交给加州大学系统和东海岸精英私立大学工程项目的15万多篇大学入学论文的写作风格，以及用GPT-3.5和GPT-4生成的2.5万多篇论文，这些论文被提示回答与人类申请者相同的论文问题。
在他们的分析中，研究人员使用了语言调查和单词计数，这是一个由德克萨斯大学社会心理学家詹姆斯·w·佩内贝克(James W. Pennebaker)在20世纪90年代中期开发的程序，该程序对标点和代词的使用等写作特征的频率进行计数，并将这些计数与外部词典进行交叉参考。
阿尔维罗说:“佩内贝克在大约10年前完成了对大学入学申请论文的首批大数据分析之一，我们希望尝试建立对跨机构、跨时间的这些模式的全面理解，我们使用了他们使用的相同方法。”
Alvero、Kizilcec和他们的团队发现，虽然法学硕士的写作风格在社会比较分析中并不代表任何特定的群体，但就用词和使用而言，他们确实“听起来”更像来自更优越地区和背景的男学生。
例如，人工智能被发现比人类作家平均使用更长的单词(六个或更多字母)。此外，人工智能生成的论文往往比人类写的论文少，尽管它更像私立学校申请者的论文，而不是公立学校学生的论文。
此外，人类和人工智能倾向于以相似的速度写隶属关系(与团体、人、组织和朋友)——尽管人工智能实际上没有任何隶属关系。随着像ChatGPT这样的法学硕士课程变得越来越流行和完善，它们将被用于各种各样的场合——包括大学招生。
Kizilcec说:“学生们很可能会使用人工智能来帮助他们撰写这些论文——可能不是让它写完整篇文章，而是向它寻求帮助和反馈。”“但即便如此，这些模型提出的建议可能与这些学生真实表达的价值观、语言风格不太一致。
“重要的是要记住，如果你使用人工智能来帮助你写一篇文章，它可能听起来不太像你，而更像一些相当普通的东西，”他说。“学生们需要知道，对于阅读这些文章的人来说，找出谁在广泛使用人工智能并不太难。关键是用它来帮助学生讲述自己的故事，增强他们想要传达的内容，而不是取代他们自己的声音。”
Alvero和斯坦福大学教育研究生院教育学副教授Anthony Lising Antonio是本文的共同通讯作者。
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