研究背景与核心观点 - AI写作同质化问题并非源于模型固有缺陷，而是启动条件不足导致[2][3] - 通过人类提供开头或插入随机词汇可显著提升AI写作多样性[2][37] - 研究通过三类同质化指标系统评估文本多样性[12][17] 实验设计与数据构建 - 数据来源于Reddit子版块r/shortstories和r/WritingPrompts[13] - 从r/WritingPrompts提取100个提示及其最多10条人类续写回复[13] - 从r/shortstories收集100篇独立叙事文本用于风格对比[14] - 筛选500-2000字长度的故事并保留投票数最高的前10篇保证质量[15] - 模型续写采用固定温度0.8和top-p为1的参数设置[16] 同质化评估指标体系 - 文体风格指标：Unique-N衡量重复短语比例，计算文体特征方差[20] - 语义指标：通过多层级嵌入向量分析语义多样性[21] - 情感指标：采用VADER工具进行情感分布分析[22] - 情感评分范围[-1,1]，s>0.05为正面，s<-0.05为负面，[-0.05,0.05]为中性[31] 人类与模型表现对比 - 在Short Stories数据集中人类文体特征方差最低(风格最统一)，模型反而更多样[5] - 人类作品约30%呈现负面情感，情感表现更丰富[32] - LLM生成情感明显偏向正面，多样性不足[34] - 人类在Writing Prompts数据集中多样性得分高于模型[23] - 模型内部语义相似度普遍高于人类，存在同质化倾向[24][27] 上下文长度影响测试 - 提供不同长度人类创作内容作为提示[35] - GPT-4o的Unique-1指标提升0.0427至0.2734，文体方差增加1.07783至3.2672[36] - 上下文长度对文体和语义多样性均无显著影响[36] 随机词汇注入效果 - 使用google-10000-english词表保留名词/形容词/副词/动词[38] - 每次生成随机抽取5个单词附加到提示中[39] - GPT-4o的Unique-1提升0.0165至0.3245，Unique-2提升0.0394至0.7716[40] - GPT-35-turbo的Unique-3提升0.0448至0.9124，文体方差增加0.0416至0.3795[40] - 所有模型多样性指标均提升但仍低于人类水平[40] 技术局限与未来方向 - MiniLM嵌入模型最大输入256token可能导致长文本信息截断[25] - 使用BGE和E5(512token)嵌入模型后相似度数值显著升高[26][27] - 高维嵌入与真实语义相似度的关系需进一步研究[30] - 需探索提示中包含何种上下文能使模型达到人类级多样性[41]