- 最新研究指出，人工智能聊天机器人生成的回答在多样性上显著低于传统搜索引擎。
- 研究人员将这种单一化趋势比作全球化带来的同质效应：虽然提升了便利性，但牺牲了信息的丰富度。
- 长期依赖 AI 获取信息可能形成“恶性循环”，导致人类知识视野收窄及全球知识体系潜在崩塌。
一项由哥本哈根大学计算机科学系（DIKU）开展的新研究显示，反复依赖人工智能提供答案——尤其是当这些答案趋于一致时——可能会限制人类的知识广度。研究声称，AI 聊天机器人提供的响应缺乏多样性，用户正面临接触相同观点和解释的风险。
该研究对 27 种不同的大语言模型（LLM）进行了测试。数据显示，即便是表现最佳的 LLM，其提供的答案在信息多样性方面比使用 Google 标准搜索引擎获得的结果低近 19%。这意味着 AI 给出的答案更窄，观点更少，且对问题的解释更为局限。
研究人员担忧，这种趋势可能推动某些内容成为被广泛接受的“主导知识”，而其他内容则逐渐边缘化或被忽视。
主题多样性测试结果
这项研究涵盖了从核武器到 K-Pop 等 155 个不同主题。团队使用了 200 种源自真实用户行为的提示词来测试各类 AI 聊天机器人的表现。
结果显示，即使是被认为能产生最多样化答案的 GPT-5 模型，其输出内容的多样性仍比 Google 搜索结果少 18.5%。
论文第一作者达斯·赖特（Das Wright）表示：“人们在很大程度上会一次又一次地接触到相同的信息。”他认为，这不仅仅是改变人们寻找知识的方式，更深层的影响在于认知范围的固化。
知识窄化与治理风险
无论用户是通过集成在 Google Search、DuckDuckGo 或 Bing 中的 AI 功能进行搜索，还是直接向 Gemini、ChatGPT 或其他独立 LLM 提问，研究结果表明信息呈现方式正在发生根本性变化。
她将这一现象与全球化的缺点进行类比：正如全球化使世界各地拥有相同的产品和品牌，虽然带来了便利，但也减少了多样性。
针对人工智能是否会导致世界由不适合治理的人来管理这一担忧，奥根斯坦澄清道：“知识的崩还没有发生……我们可以看到，最新的模型比旧的模型产生了更多的不同答案。”这表明技术本身仍在演进，但当前的趋势值得警惕。
