W skrócie
- Raport Pew Research Center wskazuje, że od czasu debiutu ChatGPT w 2022 roku aż 35 proc. nowych treści w internecie powstaje przy wsparciu modeli sztucznej inteligencji.
- Badacze zaobserwowali zjawisko przyswajania leksykalnego, polegające na nieświadomym przejmowaniu przez ludzi specyficznego stylu i słownictwa typowego dla algorytmów AI.
- Mimo rosnącego wpływu maszyn niektóre dane sugerują stabilizację użycia sztucznych zwrotów, co może wynikać ze świadomego odrzucania przez ludzi nowomowy czatbotów.
- Więcej podobnych informacji znajdziesz na stronie głównej serwisu, otwiera się w nowym oknie
Wielki "sukces" ChatGPT. Co trzeci tekst w sieci to dzieło AI
Raport opublikowany przez Pew Research Center, otwiera się w nowym oknie rzuca nowe światło na rosnącą obecność sztucznej inteligencji w dyskursie internetowym. Badacze przeanalizowali losowo wybraną próbkę 10 tys. anglojęzycznych stron internetowych powstałych na przestrzeni ostatnich pięciu lat. Analiza przeprowadzona za pomocą narzędzia Open Pangram wykazała, że 10 proc. badanych witryn nosi wyraźne cechy autorstwa algorytmów.
Wskaźniki te rosną znacząco, gdy pod uwagę weźmie się wyłącznie nowsze publikacje. W przypadku materiałów wydanych po debiucie aplikacji ChatGPT pod koniec 2022 r. odsetek tekstów wygenerowanych przez modele językowe wynosi aż 35 proc. Oznacza to, że ponad jedna trzecia najnowszych treści w internecie, otwiera się w nowym oknie powstaje przy wsparciu LLM-ów bądź nawet jest ich wyłącznym dziełem.
Zjawisko to wynika bezpośrednio ze specyfiki danych używanych do trenowania dużych modeli językowych. Systemy te uczą się głównie na artykułach naukowych i prasowych, przez co generowany przez nie przekaz cechuje się formalnym stylem. Eksperci zidentyfikowali szereg cech charakterystycznych, które działają jak specyficzne wskaźniki zdradzające maszynowe pochodzenie tekstu.
Oprócz specyficznych cech gramatycznych, badanie 490 tys. stron internetowych wykazało gwałtowny wzrost użycia konkretnego słownictwa. Słowa takie jak "crucial" ("kluczowy"), "enhance" ("wzmocnić"), "garner" ("zgromadzić"), "intricate" ("złożony"), "meticulous" ("drobiazgowy"), "significant" ("znaczący") czy "tapestry" ("mozaika") ponad dwukrotnie zwiększyły swoją częstotliwość występowania w internecie od 2023 r.
Niezwykłą popularność zdobyła także niesławna konstrukcja "It's not x, it's y" ("To nie x, to y"), którą szerzej analizowaliśmy w GeekWeeku. Badacze stawiają przy tym pytanie, czy obserwowane zmiany wynikają wyłącznie z zalewu sieci przez algorytmy, czy też z faktu, że ludzie zaczynają przejmować styl maszyn.
Zobacz również:
Z kim przystajesz, takim się stajesz. Ludzie zaczęli mówić językiem maszyn
Zjawisko przyjmowania słownictwa od osób lub mediów, z którymi spędza się dużo czasu, jest dobrze znane językoznawcom, którzy ukuli dla niego termin - przyswajanie leksykalne. Podobnie jak popularne zwroty rozprzestrzeniają się w mediach społecznościowych, tak styl wypowiedzi sztucznej inteligencji zaczyna przenikać do codziennej komunikacji ludzi.
Interakcje z cyfrowymi asystentami mogą modyfikować sposób, w jaki człowiek formułuje myśli. Użytkownicy, którzy internalizują sztuczne schematy myślowe, mogą przy tym nie zdawać sobie sprawy, że tracą autonomię myślenia - o ile w ogóle coś takiego występuje. W końcu nie żyjemy w próżni i nasze "własne" przemyślenia mogą być tak naprawdę wypadkową tego, co przyswajamy z zewnątrz, przefiltrowaną przez indywidualny "procesor" wykształcony w toku interakcji społecznych. Rację ma stare porzekadło "z kim przystajesz, takim się stajesz".
Trwałe zmiany w ludzkim języku potwierdzają badania spontanicznych wypowiedzi. Zespół naukowców pod kierownictwem Hiromu Yakury z Instytutu Rozwoju Człowieka Maxa Plancka w Berlinie przeanalizował ponad 730 tys. godzin nagrań z ponad 820 tys. odcinków podcastów. Ponieważ są to w większości wypowiedzi spontaniczne (przynajmniej według założenia), stanowią one idealny materiał do obserwacji żywego języka.
Nie chcesz brzmieć jak AI? Tych słów lepiej unikaj
Analiza danych ze wspomnianych podcastów potwierdziła zmiany zbieżne z ustaleniami Pew Research Center. Badacze wyselekcjonowali 20 słów preferowanych przez ChatGPT, których użycie nagle wzrosło w naturalnej mowie ludzkiej. Na liście tej znalazła się jedna czwarta pojęć wskazanych w pierwszym badaniu, w tym słowa takie jak "boast" ("szczycić się"), "bolster" ("wzmocnić"), "delve" ("zagłębiać się"), "intricate" ("złożony"), "meticulous" ("drobiazgowy"), "showcase" ("zaprezentować") czy "underscore" ("podkreślić").
Nie oznacza to, że te słowa nie były wcześniej w użyciu. Wieloma z nich na potęgę posługiwali się dziennikarze, pisarze i naukowcy - na długo przed tym, jak pojawiła się sztuczna inteligencja. Wtedy jednak nie były one tak powszechne w mowie potocznej, choć teoretycznie ludzie mogli je przyswajać z prasy, książek, radia i telewizji. Wydaje się, że przyswajanie leksykalne na dobre rozkręciło się dopiero za sprawą aplikacji OpenAI, otwiera się w nowym oknie, Google, otwiera się w nowym oknie czy Anthropic.
Nie są to jedynie luźno snute wnioski na podstawie dowodów anegdotycznych. Bezpośredni wpływ oprogramowania na człowieka potwierdziły również eksperymenty laboratoryjne. Krótka interakcja z botem skłaniała uczestników badania do przejmowania jego słownictwa, co utrzymywało się również w późniejszych zadaniach polegających na opisywaniu grafik. Dowodzi to jednoznacznie, że kontakt z algorytmami wywołuje realne zmiany w ludzkiej mowie.
Warto odnotować też zmiany w piśmie. Gdy widzimy np. w poście na Instagramie krótki tekst najeżony charakterystycznymi długimi myślnikami ("-", tzw. "em dash"), które nawet nie występują na klawiaturze komputera ani smartfona, to możemy mieć niemal stuprocentową pewność, że post napisał ChatGPT, Gemini albo Claude.
Z tym samym problemem borykają się zresztą nauczyciele w szkołach i promotorzy na uczelniach, choć z drugiej strony używanie długich myślników w oficjalnych pracach jest standardową praktyką o wiekowej tradycji. Wymaga to jednak świadomego stosowania interpunkcji, z czym wiele osób ma problem nawet pomimo tego, że obcuje z nią w prasie i książkach poddanych profesjonalnej korekcie.
Zobacz również:
Niektórzy świadomie odrzucają nowomowę czatbotów
Pewne zastrzeżenia budzi fakt, że analiza zespołu Yakury, otwiera się w nowym oknie ukazała się na razie jedynie jako preprint i nie przeszła pełnej recenzji naukowej. Ponadto dane wskazują, że proces przejmowania języka czatbotów mógł już osiągnąć swój punkt szczytowy. Wskaźniki adaptacji słownictwa rosły gwałtownie od 2023 r. do połowy 2024 r., po czym uległy ustabilizowaniu lub nawet lekkiemu spadkowi. To dość kontrintuicyjne, bowiem można było przewidywać, że AI karmiona swoimi własnymi tekstami będzie produkować coraz bardziej "wynaturzone" teksty i zajdzie tu efekt sprzężenia zwrotnego.
Eksperci hipotetyzują, że wycofanie niektórych sformułowań z potocznego dyskursu może wynikać ze świadomej reakcji użytkowników. Słowa zbyt mocno kojarzone z automatycznie generowanym tekstem stają się w odbiorze społecznym nienaturalne. Przykładowo, słowo "delve" ("zagłębiać się", "dociekać") stało się wręcz symbolem sztucznego stylu, co skłania świadomych tego ludzi do celowego unikania go w wypowiedziach.
Równolegle ewolucji ulegają same modele językowe, regularnie aktualizowane przez firmy technologiczne. Nowe wersje oprogramowania są trenowane na aktualnych zbiorach danych, które zawierają już zmieniony w ostatnich latach język. W efekcie dochodzi do dwukierunkowego przepływu wzorców językowych między człowiekiem i maszyną. Ponadto cyfrowi giganci zaczęli masowo wykupywać, skanować i wgrywać do pamięci modeli stare książki, których język naturalny nie został "skażony" nowomową algorytmów.
Istnieje przy tym pewna społeczność wrogów sztucznej inteligencji, która celowo dąży do jej zdeprecjonowania. Osoby te wymieniają się w sieci pomysłami na to, jak "zatruć" modele językowe - np. poprzez masowe wrzucanie na uznawane przez AI za zaufane i "organiczne" platformy typu Reddit fałszywych informacji i komunikatów niepoprawnych językowo. Znanym faktem jest to, że gdy model się już czegoś nauczy, bardzo trudno jest go tego oduczyć.
Zacieranie się granic stylistycznych między wypowiedziami ludzi a wypowiedziami maszyn utrudnia jednoznaczną identyfikację źródła danego komunikatu. Oba światy zdążyły już się na tyle przeniknąć, że stworzyły ową nieszczęsną "mozaikę". Wraz z dalszym rozwojem technologii odróżnienie tekstu napisanego przez człowieka od wygenerowanego przez algorytm może być niemożliwe, szczególnie że twórcy AI zdają sobie sprawę z niedomagań własnej technologii i mogą wprowadzać poprawki mające na celu "humanizowanie" jej wytworów. Tak czy inaczej wspólny język maszyny i człowieka staje się po prostu faktem.
Źródła:
- Yakura H. et al. Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication. arXiv (2026). DOI: 10.48550/arXiv.2409.01754
- Bestvater S. et al. How Much of the Internet Is Written With AI? Pew Research Center (2026).
- Kreuz R. Are We Beginning to Sound Like the Chatbots We Talk To? Psychology Today (2026).
