研究发现，人工智能生成的大学招生论文往往听起来是男性和特权阶层

在对数千篇人类撰写的大学招生论文和人工智能生成的论文进行检查后，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，男性学生具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编写的文字变化少。

康奈尔大学 Ann S. Bowers 计算与信息学院信息科学系助理研究教授 AJ Alvero 表示：“我们希望了解在 ChatGPT 世界中我们在人类撰写的论文中看到的这些模式是什么样的。”科学。 “如果与人类写作和身份有很强的联系，那么与人工智能撰写的论文相比如何？”

Rene Kizilcec 是康奈尔大学鲍尔斯 CIS 信息科学副教授，是《大型语言模型、社会人口学和霸权：比较人类文本和合成文本的作者身份》一书的合著者。发表9月27日在大数据杂志。

这项研究源于阿尔韦罗在斯坦福大学的论文工作。他的部分研究涉及对 2015 年撰写的约 800,000 篇大学入学论文的分析？17在加州大学系统中。

“我们一致发现，申请人的个人资料与他们的经历之间存在着密切的联系。、他们的人口统计信息，甚至是他们申请的高中以及他们的入学论文，”Alvero 说。“这种关系非常密切，以至于我们能够始终如一地预测申请人的 SAT 分数，误差在 120 分左右。”

“我们说话的方式可以编码并包含有关我们的过去和我们是谁的信息，”他说，“这在书面上非常相似，至少在个人陈述方面是这样。”

在这项工作中，阿尔韦罗和团队比较了超过 150,000 篇大学招生论文，提交给加州大学系统和东海岸一所精英私立大学的工程项目，其中包含使用 GPT-3.5 和 GPT-4 生成的超过 25,000 篇论文，提示对相同的作为人类申请人提出问题。

在他们的分析中，研究人员使用了语言查询和字数统计，这是一个由德克萨斯大学社会心理学家 James W. Pennebaker 在 20 世纪 90 年代中期开发的程序，用于统计写作特征的频率，例如标点符号和代词的使用，以及交叉使用。使用外部字典引用这些计数。

“大约十年前，彭尼贝克 (Pennebaker) 对大学招生论文进行了首次大数据分析，”阿尔维罗说，“我们希望尝试跨机构、跨时间建立对这些模式的深入了解，我们做到了这一点通过使用与他们相同的方法。”

Alvero、Kizilcec 和团队发现，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群体，但在词语选择和使用方面，他们确实“合理”，最喜欢他们来自更优越的地区和背景。

例如，人们发现人工智能平均使用比人类作家更长的单词（六个或更多字母）。此外，人工智能生成的写作往往比人类撰写的论文种类更少，尽管它比公立学校学生的论文更接近私立学校申请者的论文。

此外，人类和人工智能倾向于以相似的速度写下从属关系（与团体、个人、组织和朋友）——尽管人工智能实际上没有任何从属关系。随着像 ChatGPT 这样的法学硕士变得越来越流行和更加精致，它们将被用于各种场合——包括大学招生。

“学生很可能会使用人工智能来帮助他们撰写这些论文？可能不会要求它只写整篇文章，而是要求它提供帮助和反馈，”克孜尔切克说。 “但即便如此，这些模型提出的建议可能与这些学生的价值观、语言风格不太一致，而这将是这些学生的真实表达。

“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，而更像是一些非常通用的东西，”他说。 “学生们需要知道，对于阅读这些文章的人来说，找出谁广泛使用了人工智能并不难。关键是用它来帮助学生讲述自己的故事，并增强人工智能的应用。”他们想要传达，而不是取代自己的声音。”

阿尔韦罗和斯坦福大学教育研究生院教育学副教授安东尼·利辛·安东尼奥是共同通讯作者。