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人工智能“hivemind”：为什么这么多学生论文听起来很相似
东北大学计算机科学教授布鲁斯·麦克斯韦 (Bruce Maxwell) 正在为计算机视觉（处理图像的人工智能子领域）在线硕士课程进行评分，这时他第一次注意到有些事情……不对劲。 “我会看到相同的短语，相同的逗号，甚至相同的单词选择。我会说，‘伙计，[…]人工智能‘hivemind’：为什么这么多学生论文听起来很相似的帖子首先出现在《赫钦格报告》上。
来源:The Hechinger Report东北大学计算机科学教授布鲁斯·麦克斯韦 (Bruce Maxwell) 正在为计算机视觉（处理图像的人工智能子领域）在线硕士课程进行评分，这时他第一次注意到有些事情……不对劲。
“我会看到相同的短语，相同的逗号，甚至相同的单词选择。我会说，‘伙计，我以前读过。’然后我就会去找它，”麦克斯韦说。 “这些段落并不完全相同，但它们非常相似。”
尽管课程时间是 2024 年，但在东北大学西雅图校区任教的麦克斯韦回忆道，他的学生的论文听起来“就像 20 世纪 80 年代和 90 年代写的教科书”，也许反映了用于训练人工智能的来源。这些学生分散在全国各地，麦克斯韦很确定他们没有合作。
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Maxwell 与他以前的学生、现在是博士的姜立伟分享了他的观察结果。华盛顿大学计算机科学与工程专业的学生。 Jiang 决定科学地测试她前教授对人工智能的预感，并与华盛顿大学、艾伦人工智能研究所、斯坦福大学和卡内基梅隆大学的其他研究人员合作，分析了全球 70 多种不同大型语言模型的输出，包括 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 和 Llama。
具有不同架构并使用不同训练数据的不同公司的不同模型中的答案通常无法区分。隐喻、意象、词语选择、句子结构——甚至标点符号——常常是一致的。 Jiang的团队将这种现象称为“模型间同质性”，并量化了重叠和相似之处。为了强调这一点，Jiang 将她的论文命名为“人工蜂巢思维”。该研究在 2025 年 12 月举行的神经信息处理系统年会上获得了最佳论文奖，该年会是人工智能研究的重要聚会之一。
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