刊名：Chinese Journal of Sociology (《社会（英文）》)

刊期：2026年第2期，第157—172页

题名：当人工智能让万物趋同：内容同质化的风险（When artificial intelligence makes everything similar: The risks of content homogenization）

作者： 谢宇 (Yu Xie)①②，谢悦琪 (Yueqi Xie)①

单位：① 普林斯顿大学当代中国研究中心，美国；② 北京大学光华管理学院社会研究中心，中国

摘要：生成式人工智能（AI）模型将越来越多地取代人类完成各种重要任务。以往的研究大多关注生成式AI模型相对于人类在平均表现上的提升，而较少关注其输出结果方差的显著降低。本文论证了生成式AI模型天生倾向于“向均值回归”的现象，即其输出的方差相较于真实世界分布趋于收缩。我们从社会、群体和个人三个层面，以及物质和非物质两个维度，探讨了这一现象潜在的社会影响。最后，我们从服务提供商和用户的角度讨论了减轻负面影响的干预措施。总体而言，本文旨在提高人们对生成式AI输出方差重要性的认识，并促进各方协作以应对AI模型输出方差降低所带来的挑战。

关键词： 生成式人工智能；大语言模型；内容同质化；向均值回归；人工智能的社会影响；人工智能风险缓解

全文链接：https://sage.cnpereading.com/doi/10.1177/2057150X261419573