斯坦福大學研究團隊在《Patterns》期刊發表最新研究成果，通過對多個主流英文內容平臺的數據分析發現，生成式人工智能已深度融入各類正式文本創作場景。該研究覆蓋Newswire、PRWeb、PRNewswire等平臺發布的海量文本，揭示出AI在新聞傳播、商業溝通等領域的實際應用程度遠超預期。
研究團隊采用自主研發的"分布式語言模型量化框架"，通過統計英語文本的語言特征分布，精準測算出特定時間段內包含AI生成特征的文本占比。這項技術突破性地將分析維度從單篇文本擴展到語料庫整體特征，但目前僅適用于英語語料分析，因此所得數據僅反映英文文本的AI參與程度。
在實證分析階段，研究團隊對過去一年間的68.7萬條消費者投訴、53.7萬篇企業新聞稿、3.04億條招聘信息及1.6萬篇聯合國新聞稿進行深度解析。結果顯示，約24%的企業新聞稿、18%的消費者投訴、14%的聯合國官方新聞稿，以及近10%的招聘公告呈現明顯的AI生成特征，這些內容或直接由大模型生成，或經過深度改寫。
數據進一步揭示，AI文本生成工具在不同群體中的使用存在顯著差異。在教育水平較低地區，居民使用AI撰寫投訴的比例達19.9%，較教育程度較高地區的17.4%高出2.5個百分點。在企業端，中小型企業和初創公司表現出更強的AI應用傾向，其發布的招聘公告中約10%-15%帶有AI生成痕跡，明顯高于大型企業的使用比例。
研究指出，隨著生成式AI技術的持續迭代，其文本生成能力與人類寫作風格的界限日益模糊。當前檢測技術主要依賴語言特征分布分析，但面對不斷優化的AI文風，未來準確識別文本中AI參與度的難度將持續增加。這種技術演進正在重塑書面表達的生產方式，使AI從輔助工具逐漸轉變為文本創作的重要參與者。
