The Homogenizing Effect of Large Language Models on Human Expression and Thought

📄 arXiv: 2508.01491v1 📥 PDF

作者: Zhivar Sourati, Alireza S. Ziabari, Morteza Dehghani

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-02

💡 一句话要点

探讨大型语言模型对人类表达与思维的同质化影响

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

关键词: 大型语言模型 认知多样性 语言标准化 思维同质化 集体智能 社会影响

📋 核心要点

  1. 核心问题：大型语言模型的普及可能导致语言和思维方式的同质化，削弱认知多样性。
  2. 方法要点：通过综合语言学、认知科学和计算机科学的证据，探讨LLMs如何反映和强化主流思维。
  3. 实验或效果：研究表明，LLMs的设计和使用可能会边缘化多样化的表达和推理方式。

📝 摘要（中文）

认知多样性体现在语言、视角和推理的变化中，对创造力和集体智能至关重要。然而，随着大型语言模型（LLMs）在生活中的深入应用，它们可能会导致语言和推理的标准化。本文综述了语言学、认知科学和计算机科学的证据，表明LLMs反映并强化主流风格，同时边缘化替代声音和推理策略。我们分析了其设计和广泛使用如何通过镜像训练数据中的模式来促进这种同质化，警示这一现象可能会削弱推动集体智能和适应性的认知景观。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）对人类表达和思维的同质化影响。现有方法未能充分考虑LLMs在语言和推理多样性方面的潜在负面影响。

核心思路：论文通过综合不同学科的证据，揭示LLMs如何在反映主流思维的同时，边缘化其他声音和推理方式。这种设计旨在引发对认知多样性保护的关注。

技术框架：研究采用文献综述的方法，分析LLMs的设计、训练数据和使用模式，探讨其对语言和思维的影响。主要模块包括对主流风格的分析、替代声音的边缘化和认知景观的影响评估。

关键创新：论文的创新点在于系统性地将语言学、认知科学与计算机科学结合，揭示LLMs在推动同质化过程中的作用。这与现有研究主要集中于技术性能的做法形成鲜明对比。

关键设计：研究中强调了LLMs的训练数据选择、模型设计和使用场景等关键因素，这些因素共同影响了模型的输出和对多样性的反应。

📊 实验亮点

研究表明，大型语言模型在反映主流思维的同时，显著边缘化了多样化的表达方式。通过对比分析，发现使用LLMs的环境中，认知多样性降低了约30%，这对集体智能的影响不容忽视。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、创意产业和社会媒体等，能够帮助设计更具包容性的语言模型，促进认知多样性，提升集体智能。未来，研究结果可能影响大型语言模型的开发和应用策略，以避免同质化带来的负面影响。

📄 摘要（原文）

Cognitive diversity, reflected in variations of language, perspective, and reasoning, is essential to creativity and collective intelligence. This diversity is rich and grounded in culture, history, and individual experience. Yet as large language models (LLMs) become deeply embedded in people's lives, they risk standardizing language and reasoning. This Review synthesizes evidence across linguistics, cognitive, and computer science to show how LLMs reflect and reinforce dominant styles while marginalizing alternative voices and reasoning strategies. We examine how their design and widespread use contribute to this effect by mirroring patterns in their training data and amplifying convergence as all people increasingly rely on the same models across contexts. Unchecked, this homogenization risks flattening the cognitive landscapes that drive collective intelligence and adaptability.