研究识别增加AI文本阅读负担的六类语言模式

据 The Decoder 10月27日报道，纽约大学与得克萨斯大学奥斯汀分校的研究者比较了14个语言模型生成的120段对话、45次编码会话和980篇文章与人类文本，发现AI模型过度使用六类语言结构，增加了人类理解文本的负担。研究识别出的模式包括罕见词语组合、句子关联成分间隔过远、省略连接词、名词堆叠、名词动词化，以及对无生命主语使用有生命动作动词。目前报道披露的进展是识别出这些语言模式及其阅读负担问题。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。