读者更爱AI写的虚构故事？研究发现：分不清，还更偏爱

这项由维拉诺瓦大学的Sydney Sears和Deena Skolnick Weisberg博士领导的研究，通过Prolific平台招募了2500多名年龄在18至81岁之间的成年人。研究使用了三位已出版人类作者的三篇原创短篇小说，以及ChatGPT生成的三篇对应故事，这些故事在体裁和叙事元素上都进行了匹配。

研究是如何进行的

研究分为三个部分，每个部分旨在隔离读者感知的不同方面：

• 研究1（1682名参与者）： 每人阅读一个故事，并被告知（无论正确与否）故事是由人类还是AI撰写的。然后他们对故事的质量和叙事沉浸度进行评分。
• 研究2（424名参与者）： 参与者阅读一篇人类撰写和一篇AI生成的故事，但未被告知哪篇是哪篇。随后他们需要猜测每篇故事的作者。
• 研究3（481名参与者）： 类似的盲读设计，同样要求参与者判断每篇故事是来自人类还是ChatGPT。

研究的核心发现

实验结果在各个部分中惊人地一致：

• 识别失败： 在研究2中，正确识别的比例仅为39.93%——低于随机猜测的概率。在研究3中，正确率为51.97%，在统计上与随机猜测没有差异。
• AI故事评分更高： 在所有研究中，AI生成的故事在质量和读者沉浸度方面都获得了更高的评分。
• “亲人类”归因偏差： 评分最高的故事是那些参与者被告知“由人类撰写”的故事——即使它们实际上是AI生成的。研究人员认为，这揭示了一种根深蒂固的偏见，即人们倾向于偏爱被认为具有“真实人类”属性的叙事。
• AI素养有帮助，文学素养则不然： 自我报告的AI专业知识每增加一分，正确识别的几率就增加14%。在有效的AI素养量表（AILS）上每增加一分，检测几率则增加33%。

Weisberg博士解释了为什么AI写作在这些指标上可能表现优于人类作品：AI写作“往往更清晰、更直接、更易于处理”，而人类创作的故事“通常更加微妙和复杂”。她补充说，“人们通常更喜欢可预测性，因为理解困难或微妙的材料需要更多的脑力”。

读者为何被迷惑

该研究建立在越来越多关于AI生成文本如何被感知的证据之上。AI创作的散文倾向于避免歧义，遵循可预测的叙事结构，并高效地提供解决方案——所有这些特质都让阅读变得毫不费力。相比之下，人类小说常常拥抱复杂性、微妙性和未解决的张力，即使它在艺术上更丰富，但可能难以带来即时的满足感。

研究中发现的“亲人类”偏见尤其值得注意。读者会惩罚他们认为由AI撰写的故事，即使其内容与他们在“人类”标签下赞扬的故事完全相同。这种归因偏差造成了一个悖论：坦诚公开使用AI的学生可能面临可信度惩罚，尽管他们的作品质量很高；而那些隐瞒AI使用的学生，则可能受益于读者对“人类作者身份”的偏好。

对教育和学术诚信的影响

这项研究的发现对大学及其学术诚信政策提出了根本性挑战：

• 检测不可靠： 既然即使是受过训练的读者在区分AI和人类写作方面也仅能达到接近随机猜测的水平，那么传统的抄袭检测工具和教师的判断力就不再可靠。
• AI素养是最有效的对策： 研究发现，熟悉AI系统能提高检测能力，这表明大学应该投资于学生和教职员工的AI素养培训，而不是仅仅依赖惩戒措施。
• 评估设计需要重新思考： 如果AI能写出读者判断为与人类作品相当甚至更优的文章，那么作为家庭作业的论文和标准写作作业可能不再是衡量学生个人能力的有效方法。大学必须重新考虑他们实际上正在评估什么技能以及如何评估。
• 学术诚信政策必须演变： 该研究表明，需要一种更细致的方法——一种定义可接受与不可接受的AI使用、强调过程和反思而非最终成品、并将AI素养纳入课程的方法。

Weisberg博士强调，这些发现并不会使人类作者过时：“人类写作是一种创造性自我表达的形式，是为了挑战自己，或是为了理解我们的经历。AI能生成类似人类的故事这一事实并不会改变这一点”。