这篇文档属于类型a，是一篇关于人工智能模仿能力的原创研究论文。以下是针对该研究的学术报告：

一、作者与发表信息

本研究由Erika Kristine Estanislao Arcenal（德拉萨大学、菲律宾大学迪利曼分校）、Licca Pauleen Valdez Capistrano（德拉萨大学）、Marielle Jessie Dela Peña De Guzman（德拉萨大学、菲律宾大学马尼拉分校）、Micaela Isabel Molina Forrosuelo（德拉萨大学）及Janeson Mirabuna Miranda（德拉萨大学人文与社会科学系）合作完成，发表于期刊3L: Language, Linguistics, Literature® The Southeast Asian Journal of English Language Studies 2025年3月第31卷第1期，DOI: 10.17576/3l-2025-3101-04。

二、学术背景

研究领域与动机

本研究属于计算语言学与社会媒体话语分析的交叉领域，聚焦人工智能（AI）对人类语言的模仿能力。随着ChatGPT-4等生成式AI工具的普及，其能否真实复现人类情感表达（如配偶间感激语言）成为学术争议点。现有研究多关注AI在学术或技术文本中的表现，但对非正式社交平台（如Reddit）中情感类文本的模仿能力缺乏系统分析。

理论基础

研究以Swales的语步分析（Moves Analysis）为框架，结合专门用途英语（English for Specific Purposes, ESP）的体裁理论，将Reddit上的“配偶感激帖”视为一种特定体裁（Genre），通过对比人类帖子与AI生成文本的语步结构，量化ChatGPT-4的模仿能力。

研究目标

1. 解析Reddit平台r/marriage社区中配偶感激帖的语步结构与序列特征；
   
2. 评估ChatGPT-4生成的同类文本在语步模仿上的准确性与局限性；
   
3. 探讨AI模仿能力对自然语言处理（NLP）技术发展的启示。
   

三、研究流程与方法

1. 数据收集

• 人类文本库：从Reddit的r/marriage社区筛选75篇“配偶感激帖”，标准包括：
  
  • 高点赞数（反映社区认可度）；
    
  • 2023年4月前发布（与ChatGPT-4知识截止时间一致）；
    
  • 纯文本无图片。
    
• AI生成文本库：通过ChatGPT-4生成75篇对应文本，提示词模板为“Act as a Reddit user writing an appreciation post for your spouse…”，并基于人类帖子的具体情境补充细节。
  

2. 语步分析与编码

• 定义语步：根据Swales理论，识别13种功能性语步（如“标题（TIE）”“背景叙述（CON）”“感激情感表达（APS）”等），并分为五类义务性等级（从“非义务”到“明确义务”）。
  
• 编码流程：
  
  • 两名研究者独立标注语步，通过百分比一致性检验确保信度；
    
  • 统计每类语步的出现频率（FPA）、总次数（TCA）及平均出现率（RMA）。
    

3. 对比分析

• 结构对比：比较人类与AI文本的语步序列、重复模式及独有语步；
  
• 语言特征：分析词汇量、情感深度（如是否包含配偶描述、关系背景等个性化内容）；
  
• 工具：采用Python进行文本预处理，人工校验语步标注。
  

四、主要结果

1. 人类文本的语步特征

• 核心语步：标题（TIE）、背景叙述（CON）、感激情感（APS）为“明确义务语步”（RMA≥1.0），其中CON出现频率最高（RMA=2.48）。
  
• 个性化内容：27%的帖子包含关系背景（REB），25%描述发帖者自身（DOP），体现真实情感细节。
  
• 序列模式：常见序列为“标题→背景叙述→感激情感”（TIE-CON-APS），但后续语步顺序灵活。
  

2. AI生成文本的模仿表现

• 语步覆盖：ChatGPT-4成功模仿11/13类人类语步，但缺失“社区支持声明（SFS）”和“缩写与编辑（AAE）”两类。
  
• 结构僵化：AI文本呈现固定序列“分段标识→标题→读者致谢→发帖动机→背景叙述→反思点→感激情感→结尾致谢”（SEI-TIE-AOR-ITP-CON-POR-APS-CAS），缺乏人类帖子的随机性。
  
• 情感浅层化：AI文本平均字数（359词）显著多于人类（216词），但较少包含配偶描述（DOS）、发帖者描述（DOP）等个性化内容（仅出现10次），显得“非人格化”。
  

3. 关键差异

• 独有语步：人类帖子包含“社区支持（SFS）”和“编辑标记（AAE）”，反映社交互动；AI则添加“可编辑括号（EDB）”和“结尾致谢（CAS）”，体现模板化设计。
  
• 语言风格：人类多用非正式语法，AI偏好表情符号（26篇）和话题标签（18篇）。
  

五、结论与价值

科学意义

1. 体裁理论拓展：首次将Swales语步分析应用于Reddit非学术文本，验证其解析社交媒体的有效性；
   
2. AI局限性揭示：ChatGPT-4虽能复现多数语步，但无法生成社区互动内容（如SFS）或真实编辑行为（如AAE），凸显其缺乏社交意识与个性化经验。
   

应用价值

• AI开发：建议未来模型训练纳入更多社交语境数据，增强对非结构化文本的模仿深度；
  
• 语言研究：呼吁更多研究关注社交媒体体裁的多样性，为AI评估提供新框架。
  

六、研究亮点

1. 方法创新：首次结合语步分析与ESP理论，系统量化AI在情感类文本中的模仿能力；
   
2. 数据独特性：聚焦Reddit配偶感激帖，填补AI在“人类体验表达”领域的研究空白；
   
3. 批判性发现：指出AI文本的“高结构性”与“低情感真实性”矛盾，为生成式AI的伦理设计提供依据。
   

七、其他价值

研究附带发表了一篇短报告（Arcenal et al., 2024），对比Reddit与ChatGPT-4文本的语言特征（如表情符号使用），进一步佐证了主研究的结论。