AI schimbă stilul și substanța scrierii umane, arată un studiu

O echipă de cercetători de la o serie de universități de pe Coasta de Vest a dorit să afle cum răspund 100 de participanți umani la întrebarea despre legătura dintre bani și fericire, dar nu din dorința lor personală de a fi fericiți. Potrivit nbcnews.com, cercetătorii au fost interesați de modul în care utilizarea sistemelor AI de către participanți ar putea influența răspunsurile lor scrise.

👉 Efectele utilizării intensive a modelelor lingvistice mari asupra conținutului răspunsurilor

Cercetătorii au descoperit că utilizatorii care s-au bazat foarte mult pe modele lingvistice mari (LLMs) au generat răspunsuri care diferă semnificativ ca semnificație de cele ale participanților care au folosit LLM-uri parțial sau deloc, sugerând că utilizarea intensă a AI alterează nu doar stilul de scriere, ci și substanța argumentelor umane. „LLM-urile îndepărtează eseurile de orice ar fi scris vreodată un om,” a spus Natasha Jaques, unul dintre autorii principali ai studiului și profesor de știința calculatoarelor la Universitatea din Washington, evidențiind „uniformizarea” scrierii care se bazează pe sisteme AI. „Ele schimbă pur și simplu scrierea umană într-un mod foarte mare și foarte diferit de ceea ce ar fi făcut oamenii în alte circumstanțe.”

Noua cercetare, care a fost revizuită de colegi și acceptată pentru un workshop viitor la o conferință de vârf în domeniul AI, a constatat că persoanele care s-au bazat mult pe LLM-uri au generat eseuri care au răspuns la întrebarea fericirii cu un răspuns neutru cu 69% mai des decât participanții care nu au folosit AI sau au folosit AI doar pentru editări ușoare. Participanții care au folosit AI mai rar sau au evitat complet AI-ul au transmis eseuri mult mai pasionate, fie pozitiv, fie negativ, despre legătura dintre bani și fericire.

👉 Impactul AI asupra stilului și creativității în scris

Pe lângă impactul AI asupra semnificației eseurilor, cercetătorii au descoperit de asemenea că dependența de sistemele AI a alterat stilul general al producțiilor utilizatorilor, făcând limbajul lor să devină mai puțin personal și mai formal. După experiment, participanții care s-au bazat mult pe AI au raportat că eseurile lor au fost semnificativ mai puțin creative și mai puțin în vocea lor proprie. În același timp, acești participanți au raportat rate similare de satisfacție cu produsele finale comparativ cu participanții care au folosit AI în măsură mai mică, ridicând îngrijorări din partea autorilor și a experților externi cu privire la impacturile pe termen lung ale utilizării crescute a sistemelor AI.

„Această cercetare subliniază că LLM-urile nu sunt capabile să respecte preferințele oamenilor și să personalizeze modul în care un om ar fi scris eseul,” a spus Jaques, care este de asemenea cercetător senior la Google DeepMind, una dintre cele mai importante companii de AI din lume. „Un LLM ideal ar trebui să scrie eseul pe care l-ai fi scris tu și să îți economisească timp.”

„Nu face deloc acest lucru. Scrie un eseu foarte diferit.” Studiul a evaluat impactul a trei sisteme AI de top utilizate pe scară largă în 2025: Claude 3.5 Haiku de la Anthropic, GPT-5 Mini de la OpenAI și Gemini 2.5 Flash. În testările inițiale, cercetătorii au constatat că jumătate dintre participanți au refuzat să folosească un LLM deloc sau l-au folosit doar pentru a găsi informații, nu pentru a genera conținut nou. Pentru a clasifica mai bine lotul mai mare de participanți, cercetătorii au definit utilizatorii intensivi de AI ca fiind acei participanți care au declarat că au generat mai mult de 40% din textul scris pentru experiment cu un LLM.

Autorii au descoperit că utilizatorii care s-au bazat foarte mult pe LLM-uri au prezentat eseuri cu 50% mai puține pronume, ceea ce reflectă o tendință mai largă către un limbaj impersonal care include mai puține anecdote și referințe la experiențe umane. În plus față de experimentul legat de impactul banilor asupra fericirii, noul document analizează diferențele în modul în care LLM-urile au editat un alt set de eseuri comparativ cu oamenii și examinează cum utilizarea AI afectează criteriile pe care oamenii de știință le folosesc pentru a judeca dacă lucrările ar trebui acceptate la conferințele de AI de vârf.

Pentru a compara modul în care LLM-urile editează scrierile existente în comparație cu oamenii, Jaques și colaboratorii săi s-au bazat pe o bază de date cu eseuri scrise de oameni din 2021 pentru a evalua scrierea care a fost publicată înainte de adoptarea pe scară largă a LLM-urilor. Cerând LLM-urilor să revizuiască eseurile umane pe baza feedback-ului uman din setul de date originale scrise de oameni, autorii studiului au constatat că cele trei sisteme AI de top au făcut modificări mult mai mari decât editorii umani în aceeași situație, iar modificările alimentate de AI au schimbat de asemenea semnificația eseurilor de bază. În timp ce editorii umani au făcut adesea modificări care înlocuiau cuvinte individuale și lăsau cea mai mare parte a vocabularului original intact, LLM-urile „înlocuiesc o fracțiune mult mai mare din scrierea originală decât o fac oamenii atunci când își revizuiesc propriul lucru,” conform documentului.

„Această substituție a cuvintelor contribuie la pierderea vocii individuale, stilului și semnificației, deoarece amprenta lexicală unică a fiecărui scriitor este suprascrisă de vocabularul preferat al modelului dat,” au scris autorii. Thomas Juzek, profesor de lingvistică computațională la Universitatea de Stat din Florida, care nu a fost implicat în cercetare, a spus că documentul este o contribuție valoroasă într-un domeniu de interes în expansiune rapidă. „Aceasta este o lucrare foarte bună,” a declarat Juzek pentru NBC News. „Ceea ce m-a impresionat cu adevărat este această iluzie de a folosi LLM-uri pentru a efectua o verificare gramaticală. Această cercetare arată că, deși un utilizator ar putea crede că face doar o simplă verificare a limbajului, modelul face mult mai mult.”

„În viitor, ce înseamnă asta pentru gândire, limbaj, comunicare și creativitate?” a întrebat Juzek. În ceea ce o privește pe Jaques, nuanțarea comportamentului sistemelor AI ar putea fi un rezultat al modului în care acestea sunt antrenate în prezent, ceea ce ar putea recompensa manipularea preferințelor evaluatorilor. „Dacă antrenezi un model pe baza feedback-ului uman, modelul nu are nicio limită sau percepție a diferenței dintre satisfacerea oamenilor și de fapt modificarea umanilor pentru a-și face preferințele mai ușor de satisfăcut,” a spus Jaques. Ea a sugerat că dependența oamenilor de LLM-uri pentru a scrie ar putea fi similară cu modul în care recomandările de pe YouTube ar putea modifica preferințele oamenilor cu privire la ce tipuri de videoclipuri le plac cel mai mult.

Privind spre viitor, Jaques a spus că este nerăbdătoare să vadă mai multe cercetări cu privire la impacturile pe termen lung ale sistemelor AI asupra valorilor, expresiei și instituțiilor umane, cu atât mai mult cu cât mai mulți cercetători AI se bazează pe sistemele AI în munca lor. „Oamenii se îngrijesc de claritate, relevanță și impact, în timp ce AI-ul se concentrează pe scalabilitate și reproducibilitate,” a spus Jaques pentru NBC News. „Schimbă concluziile noastre în moduri care afectează deja instituțiile existente.” În propria ei muncă, Jaques a spus că a evitat să folosească AI pentru a scrie noul document. În schimb, a declarat că folosește LLM-uri, și lipsurile lor, ca inspirație pentru a scrie pe cont propriu. „Uneori, voi pune o versiune imperfectă a ceea ce încerc să spun într-un stil conversațional în LLM,” a spus Jaques. „Asta produce de obicei ceva care mă motivează să o scriu eu singură.”