近年來，關于人工智能語言模型對全球社會影響的討論持續升溫，特別是自ChatGPT在2022年末橫空出世以來。近期，斯坦福大學主導的一項新研究為這一話題提供了更為清晰的視角，揭示了AI語言模型在多個行業中的廣泛應用。

研究指出，企業在溝通中已大量依賴生成式AI，特別是在處理專業溝通任務時，AI的參與度高達四分之一。這一現象不僅限于技術前沿地區，反而在美國教育水平較低的地區更為顯著。研究人員在報告中詳細闡述了這一發現，通過對2022年1月至2024年9月期間的大量數據進行追蹤分析，揭示了大型語言模型（LLM）在不同領域的滲透情況。

研究數據集覆蓋了廣泛的領域，包括美國消費者金融保護局收到的68萬多份消費者投訴、53萬多份企業新聞稿、超過3億份工作招聘啟事以及1.5萬多份聯合國新聞稿。通過先進的統計檢測系統，研究人員發現，約18%的金融消費者投訴顯示出AI協助的跡象，尤其是在阿肯色州，這一比例高達30%。同時，企業新聞稿、工作招聘啟事以及聯合國新聞稿中分別有24%、15%和14%的內容存在AI的參與。

令人驚訝的是，盡管城市地區的AI采用率總體較高，但在教育水平較低的地區，AI寫作工具的使用頻率卻更高。這一發現與以往技術采用的常規模式大相徑庭，通常受教育程度較高的人群會更快地接受新技術。然而，在這項研究中，教育水平較低的地區在消費者投訴中顯示出略高的LLM采用率，這表明AI工具可能成為這些地區消費者維權過程中的“平等化工具”。

研究人員進一步指出，盡管在單個文檔層面上，AI檢測器的可靠性備受質疑，但在分析數百萬份文檔的整體數據時，一些特征性模式開始顯現，這些模式暗示了AI語言模型對文本的影響。為了驗證這一方法的可靠性，研究人員創建了已知AI內容比例的測試集，并發現其預測誤差率低于3.3%。這一統計驗證增強了研究人員對人口層面估算的信心。

然而，研究人員也承認，他們的估算可能僅代表AI使用的最低水平。由于AI生成的內容越來越難以檢測，特別是經過大量編輯或由更復雜的AI模型生成的內容，因此實際的AI參與程度可能要高得多。這意味著，研究人員報告的采用率可能大幅低估了生成式AI的真實使用水平。

研究還發現，在所有分析的領域（消費者投訴、企業溝通、工作招聘啟事）中，AI的采用模式都呈現出類似的趨勢。特別是在ChatGPT推出后的三到四個月內，采用率急劇上升，隨后在2023年底趨于穩定。這一趨勢表明，AI語言模型正在迅速融入社會溝通的各個方面。

盡管如此，研究人員也指出了研究的局限性。由于主要關注英語內容，因此分析結果可能存在一定的偏差。他們發現無法可靠地檢測經過人工編輯的AI生成文本或由更新模型生成的模仿人類寫作風格的文本。這意味著，他們的研究結果僅代表實際AI寫作工具采用率的下限。

最后，研究人員指出，2024年AI寫作采用率的停滯可能反映了市場飽和或LLM生成的文本越來越難以被檢測方法識別。他們警告說，如今我們生活在一個人類寫作與AI寫作越來越難以區分的世界，這對社會溝通產生了深遠影響。過度依賴AI可能導致信息無法解決實際問題，或在對外發布時降低信息的可信度，從而引發公眾對企業信息真實性的不信任。