研究者指出，生成式人工智能往往产出更接近“考试英语”的文本：更正式、信息密度更高但多样性较低；而人类英语在词汇与句法上更具变化，也更容易呈现个人风格。

一项发表于《Lingua》的研究发现，在职场互动中，第二语言使用者往往对“无礼”更敏感，但两类人群在面对被认为无礼的行为时，情绪反应却高度相似。研究指出，无礼判断不仅取决于措辞，还与非语言线索、情绪处理及道德直觉密切相关。

预测性语言技术正深度嵌入日常写作，引发关于个人表达与语言同质化的担忧。

麻省理工学院高年级学生Olivia Honeycutt研究语言如何影响我们对世界的认知。

研究团队开发的“Read-y Grammarian”通过数字化编码、频率分析与统计模型，对新加坡石碑残存文字进行逐行重建，并生成多种可能文本版本，为后续破译未解书写系统提供基础。

在以文本为中心的文化中，我们习惯把书写视为知识与思维的最高形式。但从语言学视角看，口语才是语言的起点与根基。生成式人工智能对书面文本的冲击，正在迫使我们重新审视语音在学习、知识与权力结构中的地位。

加州大学圣地亚哥分校拉迪管理学院研究发现，信息措辞中词语是否存在“容易检索的反义词”，会改变人们在判断陈述真伪时的信心程度，从而影响信息说服力。