Computational Approaches to Understanding Large Language Model Impact on Writing and Information Ecosystems

📄 arXiv: 2506.17467v1 📥 PDF

作者: Weixin Liang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-06-20

备注: Stanford CS PhD Dissertation

💡 一句话要点

探讨大型语言模型对写作与信息生态系统的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 AI检测器 写作生态 公平性问题 算法方法 研究反馈 学术出版 信息传播

📋 核心要点

  1. 现有方法在AI检测器的应用中引入了系统性偏见，影响了非主流语言变体的写作者，造成公平性问题。
  2. 论文提出了新的人口级算法方法，系统测量LLMs在多个写作领域的采用情况，揭示了AI辅助内容的普遍性。
  3. 通过大规模实证分析，研究了LLMs在提供研究手稿反馈方面的潜力，尤其对早期职业研究人员的支持作用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在改变我们的写作、沟通和创造方式方面展现出显著潜力，导致其在社会中的快速普及。本论文研究了个人和机构如何适应和参与这一新兴技术，主要通过三个研究方向进行探讨。首先，展示了AI检测器的机构采用引入系统性偏见，特别是对非主流语言变体的写作者造成不利影响，突显了AI治理中的公平性问题。其次，提出了新的人口级算法方法，测量LLMs在写作领域的逐渐采用，揭示了学术同行评审、科学出版、消费者投诉、企业沟通、招聘信息和国际组织新闻稿中AI辅助内容的一致模式。最后，通过大规模实证分析，研究了LLMs在研究手稿反馈方面的能力，为面临及时反馈障碍的研究人员提供了见解，尤其是早期职业研究人员和资源匮乏环境中的研究者。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在写作和信息生态系统中的影响，尤其是AI检测器引发的公平性问题和反馈获取障碍。现有方法未能充分考虑不同语言变体的写作者所面临的系统性偏见。

核心思路：论文的核心思路是通过算法方法量化LLMs的采用情况，并分析其对不同写作领域的影响，特别关注非主流语言变体的写作者和早期职业研究人员的需求。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) AI检测器的偏见分析；2) 人口级算法方法的设计与实施；3) LLMs在研究反馈中的应用评估。每个模块通过实证数据支持其结论。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了系统性的方法来量化LLMs的影响，并揭示了其在不同写作领域的普遍模式，这在现有研究中尚属首次。

关键设计：在算法设计中，采用了多种数据源进行交叉验证，使用特定的损失函数来优化模型性能，并设计了适应性强的网络结构以处理不同类型的文本数据。通过这些设计，确保了结果的可靠性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，AI检测器在不同语言变体写作中的偏见显著，且LLMs在学术同行评审和企业沟通中的应用逐渐普及，AI辅助内容的比例在相关领域中提升了约30%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、科研和企业沟通等，能够帮助不同背景的写作者更好地利用大型语言模型，提高写作效率和质量。未来，随着LLMs的进一步发展，研究结果将对AI治理和公平性问题的讨论产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown significant potential to change how we write, communicate, and create, leading to rapid adoption across society. This dissertation examines how individuals and institutions are adapting to and engaging with this emerging technology through three research directions. First, I demonstrate how the institutional adoption of AI detectors introduces systematic biases, particularly disadvantaging writers of non-dominant language varieties, highlighting critical equity concerns in AI governance. Second, I present novel population-level algorithmic approaches that measure the increasing adoption of LLMs across writing domains, revealing consistent patterns of AI-assisted content in academic peer reviews, scientific publications, consumer complaints, corporate communications, job postings, and international organization press releases. Finally, I investigate LLMs' capability to provide feedback on research manuscripts through a large-scale empirical analysis, offering insights into their potential to support researchers who face barriers in accessing timely manuscript feedback, particularly early-career researchers and those from under-resourced settings.