你以为AI写文章更客观,实际上,AI可能比真人更“有主见”——ChatGPT生成文章与《纽约时报》记者所写文章的情感态度对比

当阅读一篇文章时，我们能否准确分辨出它是出自人类记者之手，还是由像ChatGPT这样的人工智能程序所写？此问题已然笼罩这个世界很久了。

2025年，一项研究指出，读者的辨识能力其实相当有限——只有大约48%的人能正确识别AI生成的内容，而当使用更先进的模型如GPT-4时，这个比例下降到了37%。甚至当文章作者明确标注为AI时，仍有约三分之一的人坚信那是一位真人作者。

这引发了学术界的思考：AI究竟是如何在文字中“模拟”情感的？为了解答这个问题，研究者对两个公开数据集进行了量化分析。

第一个数据集包含了126篇由非英语母语者撰写的托福作文，以及ChatGPT针对相同题目生成的对应文章。

第二个数据集则更为庞大，包含了2674篇《纽约时报》的真人撰写新闻，以及另外2674篇由ChatGPT根据相同新闻标题生成的AI文章。

通过计算机自动化分析工具，研究者从情感效价（一篇文章整体上传递的是正面、负面还是中性的情感色彩）、离散情感诉求（使用自然语言理解工具分析文章中每个句子，给出快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶五种情感各自的概率得分，不要求总和为1，整篇文章中得分最高的情绪为该文章的主导离散情感）以及主观性（使用自然语言处理工具，对每篇文章整体打分，得出主观性分数，判断由程序基于词语库，比如“我觉得”“显然”“可惜了”这类表达主观看法的词自动计算出来）三个维度，对这两种类型的文章进行了细致的比较。对比发现，AI生成的文章都表现出比人类写作更强的“主观性”。

在托福作文中，人类撰写文章的主观性平均得分为0.50，而ChatGPT生成的文章则为0.52，差异虽小但在统计上显著。

在新闻领域，这种差异更加明显。《纽约时报》文章的主观性平均得分为0.35，而ChatGPT生成的新闻则达到了0.38。

这与许多人认为人工智能更客观的直觉相悖，说明AI在模仿人类时，可能会过度使用带有个人观点和情感的用语。

在文章的“情感色调”方面，研究发现不同文体呈现出不同模式。

在托福作文中，AI与人类在正面或负面情感上差异不大。但在新闻写作中，差异明显。ChatGPT生成的新闻平均情感极性得分为0.11，显著高于《纽约时报》文章的0.08，这意味着AI写的新闻听起来普遍比真人记者的报道更加“积极”。

文献中还引用了其他研究作为佐证：有研究发现，即便是针对“堕胎”和“移民”这类通常带有负面色彩的话题，机器生成的新闻中仍有10%呈现正面语调，而CNN和福克斯新闻的真人报道中这一比例分别只有2.9%和1.4%。

情感效价只看“正负”这个维度，而离散情感诉求则关注具体是哪一种情绪。当研究深入到更具体的“离散情感”时，情况就显得更复杂。

托福作文写作实验中，ChatGPT生成的文章中“快乐”的比例高于人类写的文章，而人类写的文章“愤怒”比例高于AI生成文章。但这个差异在统计上不显著（p=0.08）。也就是说，在作文写作这个范畴，AI与人类在离散情感上没有明显差异。

但在新闻文章写作实验中，《纽约时报》的文章中“快乐”的比例（63.28%）明显高于ChatGPT（54.38%）；ChatGPT生成的新闻中“悲伤”的比例（42.26%）高于《纽约时报》（36.72%）。

请注意，前面提到“情感效价”的数据结果显示，AI新闻比《纽约时报》更正面（0.11vs0.08），但在“离散情感”上，AI新闻却比《纽约时报》有更多的悲伤、愤怒和恐惧的情绪。这说明一篇文章的整体语调偏正面，并不代表它不会同时传递较多的悲伤等具体情绪。

文献中特别强调，离散情绪视角能更精细地捕捉到“对读者实际心理和行为可能产生的影响”，比如AI新闻可能让读者更容易感到悲伤或愤怒。

研究还发现，文章的主题领域起到了调节作用。在《纽约时报》的报道中，硬新闻（如政治、商业）比软新闻（如艺术、旅游）更倾向于表达“悲伤”情感。但对于ChatGPT生成的新闻而言，这种软硬新闻之间的情感差异并不明显，说明AI可能不太遵循人类新闻业中约定俗成的写作规范。

研究说明，AI并非我们想象中的冷静、客观，相反，它在生成文章时可能比人类更加主观，并且其情感表达模式独特——既有可能在基调上显得更积极，也可能在具体的情感诉求上偏向于激发读者的悲伤或恐惧。

研究结果为我们日常阅读、信息判断以及理解AI写作，带来一些值得留意的启示。

首先，我们常以为AI写的东西更中立、更客观，但这个研究给出了相反的证据。无论是在作文还是新闻中，ChatGPT生成的文章都比人类写的更具主观性——更多地表达“个人”观点，而不是单纯陈述事实。这意味着，当你在网上看到一篇观点鲜明、语气强烈的文章时，作者可能并不是一位真人记者或博主，而是一个AI程序。反过来，如果我们仍然抱着“机器就是客观的”这种刻板印象，就很可能误判信息来源的可一篇度。也就是说，当你读到一篇文章意见多而事实少时，要注意它可能是AI写的。不过这里笔者更倾向于在那些比较正式的文章（例如新闻稿件、学术文章等）中运用，毕竟在日常表达中，“意见多而事实少”，正是一些爱刷存在感的人类的写作特点……

其次，AI写新闻时整体语调更积极，而具体的情绪构成与人类有明显差异。 所以，如果我们只靠整体感觉去判断是否为AI内容，可能会低估它带给读者的负面情绪影响。比如，长期阅读带有较多悲伤、愤怒情绪的AI新闻，有可能会对人的心理状态产生潜移默化的伤害。

再次，AI在不同类型的写作中表现并不一致，这说明AI的“能力”和“风格”高度依赖于它被要求写什么体裁的文章。写作文时，AI可以很好地模仿人类的表达模式；写新闻时，它反而比人类记者走得更“极端”。这一点提醒我们，不能笼统地说“AI像人”或“AI不像人”，而要具体看是哪种写作任务。

最后，这项研究也回答了“为什么读者很难分辨AI文章”这个问题。因为AI写的文章往往更主观、更带情绪色彩，而这些恰恰是在阅读时容易人们觉得“有温度”“有人味”的特征。

我们现在或许会将“AI味”理解为文风刻板、没有情绪，但很可能，那些你感叹“‘去AI化’的内容读起来就是舒服”的文章，是AI靠模仿、放大人类写作中主观、情感化的一面，让我们误以为文字背后是一个有立场、有感受的真实作者。

未来，“人味”与“AI味”，恐怕不能，甚至在某种程度上也不能作为区分文章质量的标准。

参考文献：Sui, M. Writing with emotion? Assessing emotional valence and appeals in AI-generated vs. human-written articles. AI & Soc 41, 1521–1535 (2026).