两百多年前，12 篇匿名政论的作者悬案，最后靠统计每个人用「小词」的习惯破了案。今天，越来越多的文字先过一遍大模型再发出去。改完的稿子更通顺了，可它们彼此之间，是不是也更像了？

1787 年到 1788 年，汉密尔顿、麦迪逊和杰伊用同一个笔名「普布利乌斯」，发表了 85 篇为美国宪法辩护的文章，后来结集成《联邦党人文集》。

麻烦留给了后世。其中 12 篇究竟出自汉密尔顿还是麦迪逊，长期没有定论，一悬就是一百多年。

1964 年，统计学家莫斯特勒（Frederick Mosteller）与华莱士（David Wallace）用统计给这桩悬案下了判断。他们不看观点，不看立场，只统计那些不起眼的高频小词。

比如「upon」和「while」，几乎不承载内容，两位作者用起来的频率却差得稳定。对功能词的频率做多变量建模之后，证据强烈支持 12 篇争议文章出自麦迪逊之手。

判归的依据不是立场，是习惯。

二十多年后，心理语言学的研究者把这条线索推得更远。心理学家彭尼贝克（James Pennebaker）与金（Laura King）1999 年报告，代词、冠词、介词这些功能词的使用模式，与人格存在统计关联。他们的材料是 2,348 篇意识流作文，写的人多是心理学导论课上的大学生，写完再填一份 44 题的大五人格量表。

心理学家彭尼贝克（James Pennebaker），得州大学奥斯汀分校荣休教授，1999 年那项功能词与人格研究的第一作者。摄影 Daniyal Sheikh，CC BY 4.0

此后一批研究者把关联扩展到注意焦点与部分心理状态。单看，每个效应都不大，聚起足够多的文本才读得出信息。彭尼贝克在《代词的秘密生活》里整理过同类证据，常被引用的一条是，大量文本里「我」用得更频繁，与抑郁的相关指标同向变化。读的是群体规律，不能拿来给哪一个人下诊断。

两条线索指向同一处，一个人的用词习惯里留着统计上可辨识的痕迹，算不上唯一不变的指纹。莫斯特勒判的只是两位作者之间的差别，彭尼贝克一脉测到的效应也普遍偏小。但文本足够多时，痕迹确实把人和人分得开。

如果越来越多的人，把自己的文字先交给大模型润色呢？

你可能已经有过这种阅读感受：一些文章句句通顺、结构完整，却越来越难看出是谁写的。感受本身不是证据，却引出一个可以检验的问题。

南加州大学「道德与语言实验室」负责人德加尼（Morteza Dehghani）是心理学与计算机科学双聘教授，长期用计算方法研究语言里的道德与身份。他的团队在《自然·人类行为》（Nature Human Behaviour）2026 年刊出的论文里，先追踪了三个平台 2018 年以来的 78 万篇线上文本，又用三款模型做受控重写实验，还拿六类带标签的语料检验身份线索。三项研究前后分析了 88 万多篇文本。

论文作者版首页。来源 arXiv:2502.11266；正式版刊于 Nature Human Behaviour（DOI 10.1038/s41562-026-02550-0）

三个平台的近七年曲线

团队从真实世界入手，收集了三处的长期语料，都以英语为主。学术预印本网站 arXiv 的论文 80,238 篇，美国地方新闻网 Patch 的报道 379,583 篇，Reddit 上「写作接龙」版块（r/WritingPrompts）的故事帖 318,490 篇。三处各自按月合成一条时间序列，arXiv 与 Reddit 覆盖 2018 年 1 月至 2024 年 11 月，共 83 个月，Patch 的序列短一些，止于 2023 年 11 月。每个月统计的是同一时期各篇文章写作复杂度的方差。

方差就是大家写得有多不一样。方差持续变小，就是彼此趋同。

「复杂度」由五项特征合成，四项看用词，一项看句子。看用词的四项分别统计，一篇文章的词汇有多丰富、分布有多均匀、有多少只出现一次的罕用词、有多少种不同词形。

看句子的那一项统计的是，句子里互相搭配的两个词平均隔多远，比如一个动词和它的宾语中间隔了几个字。隔得越远，句子铺得越开。粗略地说，前四项看你的用词有多不容易被猜到，最后一项看你的句子有多舒展。

以 ChatGPT 公开发布的 2022 年 11 月为断点做统计检验，三个平台的方差在断点之后都持续下降，且都通过了检验。

但三地的形态并不一样。只有地方新闻网 Patch 在发布当月就出现显著的下落，arXiv 与 Reddit 是此后逐月缓慢而持续地减小。

团队还做了一步时间顺序上的检验。他们用检测器算出每个月有多大比例的文本被归因为 AI 参与，再看能不能用这个比例前几个月的走势，提前说出方差后几个月的走势。在 arXiv 和 Reddit 上说得出，在 Patch 上说不出。说得出的那两处，说明的也只是 AI 占比先动、方差后动，两条曲线在时间上前后相随，谈不上谁造成了谁。

Patch 上为什么预测不成立，作者在讨论里给了一个解释。新闻编辑部本来就有稿件规范，未必允许记者直接把稿子交给模型，所以 AI 占比预测不动方差。

可方差还是降了。作者的推测是，即便不直接使用，长期读到、模仿 AI 写出来的文字，也可能慢慢改变一个行业对「好文章」的默认想象。作者明说是推测，论文没有检验。

时间序列检验加强了关联证据，却不是随机实验，排除不了同期平台规则变化、作者构成变化等混杂因素，AI 占比也只是检测器的估计，不是真实使用日志。要把「是不是 AI 造成的」再往前推一步，需要什么样的证据也是清楚的，同一作者使用 AI 前后的配对文本，或者带真实编辑记录的语料。

仅凭平台断点，分不开 AI 使用、用户更替与平台规范变化。

同一批文章的重写版

时间曲线断不了因果，于是团队直接做实验。

他们从 Reddit 和 arXiv 各随机抽 1,000 篇人写的文本，都发表在 ChatGPT 面世之前，交给 GPT-3.5、Llama 3 70B、Gemini Pro 三款模型，用 12 种提示词各改一遍。

12 条提示词的原话都列在论文里，其中几句你多半也打过。最温和的一条是「用最好的句法和语法重写下面这段文字，以及其他必要的修改」，最常见的一条是「润色下面这段文字，提高整体质量，不要改变它的意思」。其余十条要的是更清晰、更简洁、更自然、更学术、更正式一类，其中四条明写了不许改动原意或增删内容，另外几条只提通顺和可读性。

改完之后，团队把原文和改稿都换算成一串数字，代表各自的意思，再比两串数字有多接近。87% 的文本，接近程度高于 0.95（满分 1）。

团队还做了一次手工核对。四位作者各自独立看 20 对文本，按三档打分，1 分是意思基本变了，2 分是有明显出入，3 分是只有细微差别。平均 2.97 分，四个人之间高度一致。核对由作者自己做，不是外部评委，样本也只有 20 对。

两项衡量的都是意思有没有走样，答案是大体没有。

写法却变得更相似。在通过检验的结果里，写作复杂度方差缩小了约 21% 到 50%，降幅最大的一格来自「换个说法」类提示。

哪怕提示主要要求改善语法，多数模型与数据集组合的方差仍在收缩。那句提示的原话里也允许「其他必要的修改」，要求改善语法本来就不是纯粹的挑错。例外也有，Llama 3 改写 arXiv 论文时方差反而略升，未达显著。

重写全程由研究者让模型批量完成，模拟的是常见的润色场景，不是真实用户的编辑记录。现实里，人会拒绝 AI 的建议，也会在模型改过之后再改一遍。

概念示意。比例出自论文 Study 1b 显著结果区间，语义保留率为嵌入相似度口径

变淡的作者线索

变淡的究竟是哪些线索？

计算语言学有一类成熟做法，拿标注好的语料训练分类器，让它从文字去猜写作者身上的标签，年龄段、性别、政治党派、大五人格、共情水平、道德倾向。

训练材料是现成的，有美国国会八千多名议员的演讲，带党派标注；也有附共情测评的对话记录。猜人格用的语料，正是彭尼贝克与金 1999 年那 2,348 篇意识流作文。当年用来建立「功能词与人格有关联」的那批作文，二十多年后成了检验「AI 改写会不会把这层关联磨掉」的材料。

团队先在人写的原文上把分类器训好，再放到 AI 重写后的文本上。

六类标签的预测成绩全面下滑，六次下滑都大到不可能由抽样误差造成（p<.001）。落差最大的是年龄，F1 分数（一个同时考虑「猜中的里有多少是对的」与「该猜中的有多少猜到了」的准确率指标）从 0.351 降到 0.260；猜性别从 0.694 降到 0.623，猜政治党派从 0.664 降到 0.591。

平均降幅是 6 个百分点，六类标签重写后仍然全都明显高于随机猜测的水平。线索是变淡了，不是消失了。

团队接着去看，究竟是哪些线索不管用了。结果不是一起消失。

性别与负面情绪词的关联在原文里成立，重写后基本消失；外向与代词、忠诚与「朋友」类词、年龄与指向未来的词，这几对都减弱了。但神经质与负面情绪词、纯洁与宗教类词、性别与社交类词，重写之后仍然成立。

更值得留意的是方向。模型改过之后，分类器更多地把文章判成出自年长、男性、道德关切更高、共情更低、更不外向的人。政治党派偏得最厉害，真作者是共和党人时，改完的文章也常被判成民主党人写的。偏移是分类器感知到的方向，不等于作者真的变成了这些人。

也就是说，重写不只是把线索整体削弱，还让误判集中到几个固定的类型上。

数据出自论文 Study 2，柱为平均 F1（兼顾查准与查全的准确率指标），全部下降 p<.001

线索变淡不全是坏消息，论文自己也说了。学界和业界一直用同一批线索从公开文字里推断陌生人的属性，线索变得不可靠，监控与歧视的门槛也跟着抬高了一点。

代价则在相反的方向。论文列出的几个下游场景，心理状态筛查、共情研究、客户服务里的情绪判读，恰恰都建立在「文字能读出人」的前提上。前提一旦松动，几项做法的地基跟着松动，也正是论文作者担心的现实风险。

今年 3 月，团队的三位成员又在《认知科学趋势》（Trends in Cognitive Sciences）上发表观点文章，把讨论从文风扩展到表达与思维。他们的理由是，训练过程天然更容易让那些出现得频繁、放到哪儿都说得通的表达胜出，少数派的说法淹没其中。

那篇是理论综合，不是新实证。它提出的是一个更远、尚未证实的问题，被压平的会不会不只是写法，还包括看问题的方式？

论文资深作者、心理学与计算机科学双聘教授 Morteza Dehghani。图源 mola-lab.org

小词的分量

回到那 12 篇悬案。把这批文章判给麦迪逊的，是麦迪逊自己都未必留意过的那些小词。一个人文字里最像本人的部分，常藏在习惯里。

德加尼团队测到的，是模型批量重写之后，文本之间的差异在缩小，靠文字猜作者身上那几类标签也变得更难。按下「润色」时，模型改动的可能不只是病句，还有一些原本属于你的措辞习惯。

哪种用法能保住它，研究没有测，只知道不同提示的收缩程度不一样，收缩得最厉害的是「换个说法」那一类。语料也以英语为主，中文互联网是不是同样、程度如何，论文没有检验。

研究没有证明「流畅」必然以个性为代价，只是提醒，整段重写不只是改错，也可能改掉那些用于辨认作者的统计线索。按下按钮之前，值得先分清哪些地方可以交给统一，哪些习惯该由你自己保留。

参考文献

Sourati, Z., Karimi-Malekabadi, F., Ozcan, M., McDaniel, C., Ziabari, A., Trager, J., Tak, A. N., Chen, M., Morstatter, F., & Dehghani, M. (2026). The shrinking landscape of linguistic diversity in the age of large language models. Nature Human Behaviour. https://doi.org/10.1038/s41562-026-02550-0

Sourati, Z., Ziabari, A. S., & Dehghani, M. (2026). The homogenizing effect of large language models on human expression and thought. Trends in Cognitive Sciences. Advance online publication.（预印本：arXiv:2508.01491）

Mosteller, F., & Wallace, D. L. (1964). Inference and disputed authorship: The Federalist. Addison-Wesley.

Pennebaker, J. W., & King, L. A. (1999). Linguistic styles: Language use as an individual difference. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1296–1312. https://doi.org/10.1037/0022-3514.77.6.1296

Pennebaker, J. W. (2011). The secret life of pronouns: What our words say about us. Bloomsbury Press.