隨著大型語言模型（Language Models, LMs）如 GPT 系列、BERT 等在自然語言處理領域取得突破，這些模型生成的文本已廣泛被應用於對話系統、內容創作、輔助決策等場景。然而，研究者逐漸意識到一個隱憂：當語言模型在產生開放式、富有創造性的回應時，其回答的多樣性與獨特性並不如人類那般豐富。相反，模型輸出呈現某種「同質化」現象，使得不同模型甚至相同模型在面對多樣化問題時，反而生成高度相似的回答。
這項現象的長遠影響可能不僅限於文本品質，更可能影響人類知識的多元性與創新潛力，也就是所謂的「人工蜂群效應（Artificial Hivemind）」，即大規模語言模型形成了一種機械、僵化的集體思維模式。本篇由Jiang等人發表於NeurIPS 2025並榮獲最佳論文獎的研究，針對這一現象提出了系統性的分析與實證，並提出了在開放式語言生成領域一項極具價值的公開資源——Infinity-Chat。
研究背景與動機
語言模型的核心目標之一是生成流暢且有創意的文本，但面臨著多模式崩潰（mode collapse）問題，即生成模型聚焦於有限的「高概率」輸出，導致多元性明顯下降。此外，現有的多樣性評估方法多半集中在簡單任務（如隨機數字或名字的生成），或是對單一模型反覆抽樣，缺少能夠反映真實世界開放式問答場景的數據集和分析工具。
為了從根本上理解語言模型在開放式問題上的多元性表現，尤其是跨模型之間的相似度及多樣性問題，作者團隊設計了「Infinity-Chat」，一個包含26000筆多樣且開放式的用戶提問的大型數據集。每個提問允許有相當多樣且合理的回答，並沒有固定的唯一正確解答。此舉填補了研究中缺乏真實、開放式且多元任務資源的空白，也為模型多樣性評估提供了標準化平台。
核心方法與創新
本論文的第一項創新在於針對「開放式提示」（open-ended prompts）提出了首個完整的分類系統。該分類系統細分為6個頂層類別，包括「腦力激盪與創意發想」等，進一步細化為17個子類別，使研究者能夠依照不同任務特性精確分析模型表現與多樣性。
基於Infinity-Chat數據集，作者進行大規模實驗，檢測同一模型內部的回答重複現象（intra-model repetition），以及不同模型間的相似性（inter-model homogeneity）。實驗結果揭示了「人工蜂群效應」：儘管在開放式問答中理應有豐富多元的回答，模型卻傾向產生高度同質、缺乏創新的回應。
另一重要創新在於，Infinity-Chat同時提供超過31250份人類標註，包括絕對評分與成對偏好判斷，平均每個問題有25位獨立標註者，極大豐富了人類主觀判斷資料。此舉允許研究者不僅探索集體偏好，也能挖掘個人化偏好，進一步分析語言模型、獎勵模型及LM評審系統在反映人類多樣性偏好上的不足。
主要實驗結果
分析顯示，儘管語言模型在整體質量評分上與人類生成文本相當，但在含有高度「個人差異性」（idiosyncratic）的問題中，模型生成結果與人類多樣化偏好之間的校準度較差。具體而言：
- 單一模型內部的答案重複頻率高，表明模型可能局限在固定策略或話題範圍。
- 跨模型觀察到高度同質化現象，指多種不同架構與訓練方式的模型生成的答案竟然非常接近，顯現語言模型學習和生成過程中易陷入的共通話語範式。
- 獎勵模型（Reward Models）及其他語言模型用來評分或判斷生成文本的質量，似乎無法充分反映人類在具有明顯個人風格或偏好差異問題上的多樣評價。
此外，透過Infinity-Chat的分層分類，作者還發現在不同提示類別中，特別是「腦力激盪」類問題中，同質化問題更加嚴重，表明模型在創造性和多樣性的表現尚待大幅提升。
對 AI 領域的深遠影響
本研究突破性地揭示了大型語言模型在開放式生成任務中「集體思維」的隱藏風險，即「人工蜂群效應」，這不僅是技術層面的多樣性問題，更觸及AI與人類思維互動的潛在社會與安全議題。
首先，若未來主流文本內容高度同質化，長期暴露於此類AI生成的內容，可能導致人類知識與文化創新的停滯，削弱思想多元性，影響社會整體的創造力及批判力。
其次，作者提供的Infinity-Chat數據集及分類標準將成為學術研究與工業應用中評估語言模型多樣性和生成質量的重要基準，促進模型設計朝向更靈活、多元化的方向發展。包括強化多樣性獎勵策略、抗衡模式崩潰的新訓練框架、以及設計更符合人類多元偏好的評價機制等，都是未來研究方向。
最後，本研究也強調評分系統自身的偏差及侷限，提醒開發者在應用獎勵模型或自動評分時務必引入更多元及個體差異的考量，避免模型過度優化於單一評分標準，導致回應的同質化。
總結來說，Jiang等人透過深入的實證分析與全新公開數據資源，為理解和改善大型語言模型的生成多樣性提供了堅實基礎。這不僅是技術層面的提升，更對AI安全與人類未來共生關係提出前瞻性警鐘，具有極高的學術價值與實務意義。
相關研究者與開發者可至ArXiv論文頁面獲取完整資料與實驗程式碼，為後續探索語言模型多樣性保護與開放式生成改善奠定重要里程碑。
論文資訊
📄 Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond)
👥 Jiang, Chai, Li, Liu, Fok, Dziri, Tsvetkov, Sap, Choi
🏆 NeurIPS 2025 · Best Paper
🔗 arxiv.org/abs/2510.22954
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