凌晨两点，当我对着年终总结的空白文档发呆时，困得发昏的手指下意识地敲击键盘：「这不是一种‘赋能’，而是一种‘资源闭环’……」

那一刻，空气似乎凝固了一秒。我并没有打开ChatGPT，但那个典型的「不是……而是」句式，就像幽灵一样从键盘里蹦了出来。这并非我一个人的毛病，屏幕前的你或许也曾有过类似经历。马克斯·普朗克人类发展研究所的一项最新研究，揭示了一个令人脊背发凉的趋势：我们曾理所当然地认为AI是模仿人类智慧的学徒，但如今的证据表明，这个学徒正在反过来，教师傅怎么说话。

「零号病人」与语言的被动改造

为精准捕捉AI对人类语言的影响，研究人员设计了严谨的实验方案——分析超过740249小时的人类语音记录，内容量相当于一个人不眠不休地聆听84年。这些数据涵盖36万个YouTube演讲视频和77万集播客节目，之所以重点选取播客，是因为社会语言学家认为，演讲多为脚本化内容，人们有充足时间用AI精修；而播客是高度即兴、高频互动的自发性语言，交谈中大脑会进入类似「自动驾驶」的直觉模式，若AI特征词汇出现在这种场景，说明其已深入人类「脑髓」。

数据研究果然捕捉到了异常信号。自2022年底ChatGPT发布以来，人类口语中某些特定词汇的使用频率，划出了几乎垂直的上升曲线。在这场语言传染病中，单词「Delve」（钻研）被公认为零号病人。2022年之前，这个词几乎被冷落在字典角落，仅在正式文学作品或严谨学术论文中偶尔露面；但进入AI时代，它成了算法最忠实的心头好，AI对这个词的偏好度比人类高出数百倍。

紧随其后的，还有Meticulous（一丝不苟）、Comprehend（理解）、Underscore（强调）、Realm（领域）等词汇——它们听起来礼貌正式，日常聊天却极少被使用。佛罗里达州立大学的计算语言学家通过细致对比发现，人类对这些词汇的接纳并非自然的词汇拓展，而是精准的被动模仿。比如我们开始疯狂使用Underscore表达「强调」，却对其近义词视而不见。这种选择性频率爆发说明，我们并非因词汇匮乏主动求变，而是大脑被AI高频文本持续「投喂」后，形成了路径依赖：当需要表达某个概念时，AI反复强化的表达路径，就成了阻力最小的出口。

谁在免疫，谁在沦陷？

有人或许会质疑：语言习惯改变未必是AI导致的，社交媒体、短视频等都可能产生影响。为厘清这一疑问，研究人员采用计量经济学中的「合成控制法」，利用大数据构建了「没有AI发布」的平行宇宙模型。在那个虚拟世界里，人类语言按过往逻辑缓慢进化，Delve等词汇的使用率平稳得如同常年无波动的市场；而现实中，这些词汇的暴涨与AI技术发布时间点完美契合，让AI作为语言改变主因的结论更具说服力。

这一现象背后，是心理学上的「启动效应」。当我们每天阅读AI生成的周报、邮件和新闻简报时，这些词汇在短期记忆中不断被加权；当在会议室或麦克风前即兴表达时，这些过度启动的词汇会像自动联想一样脱口而出。AI的语言风格正以温水煮青蛙的方式，替换掉人类原本个性化的表达。

这场语言病毒的传播呈现出鲜明的圈层偏好。研究发现，感染率最高的领域集中在科学技术、商业和教育行业——这并不意外，这些领域从业者是第一批尝试AI的群体，AI在其工作生活中的渗透程度更高。他们长期处理算法生成的逻辑框架，习惯了那种滴水不漏的表达方式，当试图展现专业性时，潜意识会默认模仿「AI式的正确」是最安全的选择。

与之相对，体育和宗教领域展现出惊人的免疫力。体育播客中，垃圾话、情绪化感叹词和短句仍是主流表达；宗教领域则因经文与信仰构筑的文化防火墙，难以被AI语言渗透。值得注意的是，尽管马克斯·普朗克的研究基于英语语境，但中文互联网的「AI感染」同样普遍，「不是……而是……」句式就是典型代表。中文语境的特殊之处在于，这些表达本就存在且不算生僻，但AI的高频调用极大加速了其扩散，导致原本习惯此类表达的人，如今常被「随手鉴」为AI生成。

语言坍缩风险与创造力稀释预警

这让人联想到此前的大厂黑话热潮——即便非互联网从业者，也会时不时冒出「底层逻辑」「赋能」「闭环」等词汇。两者对比揭示了残酷真相：越是追求效率、逻辑和标准化的领域，越容易被AI的去个性化灵魂「夺舍」；不易被渗透的，要么是壁垒严密的场域（如宗教），要么是规则灵活的野生场景（如体育）。

更值得警惕的是，AI入侵的不仅是词汇，更是我们对「有效表达」的价值判断。这像极了贪吃蛇游戏：持续游玩中，蛇尾不断变长，最终总会咬到自己。AI先从人类积累的纯净数据中，提炼出最符合概率、最平均的表达风格；人类大量阅读使用后，下意识模仿并生产出更多「高AI含量」的数据；下一代AI再抓取这些同质化数据训练——这种循环将导致语言坍缩。

康奈尔大学研究者警告，这会引发集体创造力的稀释。当「正确但无聊」的表达成为主流，语言中的地域色彩、个人癖好甚至充满生命力的误用都将消失，语言不再是思维的火花，而是流水线上的标准零件。职场场景中，这种影响已初现端倪：有HR反映，越来越多员工的工作汇报、会议发言呈现出高度标准化的风格，逻辑清晰却缺乏个性，核查后发现多为AI生成，仅凭文本已难以判断员工的真实工作状态和能力。

不必恐慌，但需守护人类的表达个性

当然，我们不必过度陷入「被机器扼住喉咙」的恐慌。语言本身就是流动的，今天习以为常的很多表达，几百年前或许并不存在，表达方式的更迭本就与技术迭代相伴。但「Delve综合症」的警示意义不容忽视：世界上最无聊的事情，莫过于两个人类面对面，却像机器人一样礼貌地交换预设好的概率化表达。

AI是提升效率的工具，但不应成为表达的枷锁。那些独特的口癖、无伤大雅的瑕疵，恰恰是人类表达的生命力所在。在依赖AI的同时，守护好自己的语言个性，保留表达中的真情实感与灵光一闪，或许才是应对这场「语言传染病」的最佳良方。毕竟，语言的核心价值，从来不是绝对的正确与标准，而是人与人之间真实的连接与共鸣。