Группа исследователей из США пришла к выводу, что широкое использование больших языковых моделей незаметно меняет письменную речь: авторы всё чаще пишут так, как пишут LLM, и теряют собственный стиль. Работа опубликована на портале препринтов arXiv и кратко пересказана изданием PsyPost.
Авторы проанализировали коллекцию эссе с платформы RealOpinions, где пользователи высказываются по социально значимым темам. Сопоставление текстов, написанных до массового распространения чат-ботов и после, показало систематическое сближение стилей. По словам исследователей, различия между авторами по ключевым лингвистическим показателям сократились примерно на треть. По отдельным метрикам расхождение в стиле упало почти на 57%.
Главная причина, которую называют авторы работы, — статистическая природа самих моделей. Большие языковые модели обучаются на больших корпусах текстов и в ходе обучения выбирают наиболее вероятные следующие слова. На выходе они тяготеют к усреднённой, социально нейтральной норме: грамматически правильной, предсказуемой по структуре и набору выразительных средств. Когда человек редактирует свой текст через LLM, его индивидуальные особенности — необычные обороты, любимые слова, характерные ритмы фраз — сглаживаются.
В экспериментальной части авторы просили добровольцев написать эссе на одну и ту же тему в трёх режимах: полностью самостоятельно, с правками через LLM и под диктовку из готового ответа модели. Рецензенты, оценивавшие тексты вслепую, стабильно отдавали предпочтение отредактированным версиям — они казались яснее и логичнее. Но одновременно именно эти тексты хуже всего поддавались оценке по шкале Большой пятёрки личностных черт: экстраверсии, доброжелательности, добросовестности, нейротизму и открытости опыту. По словам исследователей, стираются сигналы, по которым читатель обычно восстанавливает характер автора.
Авторы подчёркивают, что не считают использование LLM вредным само по себе. Речь о непреднамеренном эффекте: чем больше людей прогоняют черновики через модель, тем сильнее смещается общая норма письменной речи в сторону машинной. Этот сдвиг затрагивает и тех, кто пишет без помощи ИИ, — они начинают непроизвольно подстраиваться под окружающие тексты.
Пока работа не прошла рецензирование в научном журнале и опубликована в виде препринта. Тем не менее её выводы перекликаются с другими недавними наблюдениями: аналитики уже отмечали рост числа одинаковых слов и оборотов в научных статьях и онлайн-публикациях на фоне распространения ChatGPT и аналогов. По мнению авторов, для сохранения стилистического разнообразия имеет смысл сознательно сохранять в тексте собственные речевые привычки и относиться к ИИ-правкам как к черновику, а не как к финальной версии.
