卡琳·伍尔夫：你的一个核心观点是，读者的辨别能力将因为所谓“灰色粘质”（gray-goo）式的无限文本生成而发生巨大变化甚至被削弱。你认为这里存在某种本质上的区别吗？还是说仅仅是“规模”的问题？抑或正是“本质+规模”的结合，使得这一现象变得如此可怕？

马修·科申鲍姆：我认为两者兼而有之。首先是规模，绝对是规模问题。这些模型已经具备的输出能力，未来可能达到的输出能力也很可观，正在形成一种“文本末世”（textpocalypse）式的场景，是一场文本与内容的海啸。

其次是个性化和定制化。所谓“灰色粘质”不仅仅是数量庞大的文本泛滥，它还会以个性化的方式呈现。我们阅读机器生成的文本，但与此同时，机器也在“阅读”我们。这种现象在网络上已经随处可见，例如个性化广告等。而未来，你会开始看到网站的内容会根据个体用户的画像被实时改写。

如今，网络上的各种常规监控、所有关于你个人的数据收集都将被输入到一个量身定制的语言模型中，使其能够迎合任何人的偏好。这对我来说，似乎真的是“太阳底下的新鲜事”。

卡琳·伍尔夫：对于我们的读者来说，辨别能力当然与文本的权威性以及基于证据的研究成果密切相关。你能谈谈文本权威性如何在漫长的时间跨度中发生了变化？我们将如何知道自己正在阅读的是人类创作的文本，还是机器生成的文本？

马修·科申鲍姆：我给你一个会引发争议的答案：十年后，我们既分不清，也不会太在意。

“文本末世”有一种极端情况，那就是整个网络被机器人发布的海量文本淹没了。但也有一种更温和的情况，人工智能将悄无声息地深度渗透进我们日常的写作习惯。这已经在发生了。人工智能的工具正被直接集成到文字处理软件和其他生产力工具中。

这正是“文字处理的技术史”重新变得重要的原因。我们已经从最基础的拼写检查，发展到了语法检查，再到预测文本。而生成式人工智能在某种程度上只是“超级强化版的预测文本”，它将以同样的方式占据主流。从某种意义上说，区分“人类创作的文本”或“机器创作的文本”将不再具有实际意义。

未来，我们写作大多数文本都会是一种“混合体”。在最理想的情况下，真正的思考者依然坐在键盘前，但他们将生成式人工智能视为另一种文字处理工具，与其输出内容互动，调整、修订，并将其融入自己的语言风格中，使之成为个人表达的一部分。

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