Модели от OpenAI и Anthropic совершенствуются с технической точки зрения, но their стиль письма кажется более плоским, чем раньше. Это парадокс, который многие пользователи начинают отчетливо ощущать, хотя и не всегда могут четко сформулировать. Бенчмарки растут, способности к логическому рассуждению оттачиваются, и тем не менее что-то словно стерлось в самой текстуре генерируемых текстов. В этой статье исследуется данное явление, его вероятные причины и последствия для каждого, кто использует эти инструменты ежедневно.
Реальный парадокс: более эффективные, но менее выразительные
Достаточно сравнить ответы GPT-4 или Claude 3 с результатами годичной давности, чтобы заметить разницу в тоне. Ответы стали длиннее, лучше структурированы и легче читаются. Но они потеряли нечто существенное: определенную индивидуальность, готовность идти на стилистический риск, узнаваемый голос.
Это наблюдение, разделяемое многими профессионалами в цифровой сфере, было точно сформулировано предпринимателем Навом Тоором в сети X (бывший Twitter): промпты, которые отлично работали полгода назад, сегодня дают менее удовлетворительные результаты. Слог звучит более однообразно, идеи стали более безопасными и компромиссными. Модель, похоже, научилась никогда не разочаровывать — ценой того, что она больше никогда не удивляет.
Стремление к нейтральности как стилистическая ловушка
Чтобы понять этот сдвиг, необходимо взглянуть на процессы обучения. Большие языковые модели, такие как GPT-4o или Claude 3.5 Sonnet, дорабатываются после этапа предварительного обучения с помощью методов вроде RLHF (обучение с подкреплением на основе отзывов людей). Асессоры-люди оценивают ответы, а модель учится максимизировать эти баллы.
Проблема в том, что люди-оценщики склонны отдавать предпочтение легко читаемым, вежливым ответам без каких-либо шероховатостей. Смелая формулировка может показаться ошибкой оценщику, не знакому с контекстом. Оригинальная метафора может показаться расплывчатой. В результате модель сходится к некому среднему стилю — приемлемому для всех, но не запоминающемуся ни для кого.
Это то, что некоторые исследователи ИИ называют «проблемой медианного письма» (median writing problem): оптимизация под средние человеческие предпочтения порождает посредственную прозу в этимологическом смысле этого слова, то есть прозу «посередине».
Интернет как искажающее зеркало: загрязнение обучающих данных
Второй фактор усугубляет это явление. После взрывного роста использования LLM (больших языковых моделей) в 2023 и 2024 годах все большая часть контента, публикуемого в Интернете, генерируется самими моделями ИИ. Статьи в блогах, рассылки, публикации в LinkedIn, описания товаров — все это частично или полностью пишется с помощью таких инструментов, как ChatGPT или Claude.
Этот контент затем снова попадает в обучающую выборку для будущих версий моделей. Таким образом, мы входим в петлю стилистической обратной связи: модель учится подражать Сети, которая уже подражает ей самой. Каждая новая итерация делает результат еще более однородным. Текст становится зацикленным, самореферентным и лишенным творческого трения, которое способно породить только прямое человеческое восприятие.
Когда весь Интернет становится одинаковым
Эта динамика имеет последствия, выходящие далеко за рамки простых инструментов ИИ. Внимательный читатель замечает, что статьи в блогах становятся все более похожими друг на друга, в деловых письмах используются одни и те же обороты, а рассылки перенимают идентичные структуры. Это не совпадение — это невидимая подпись моделей, обученных на одних и те же данных и масштабируемых повсеместно.
Стилистическое разнообразие Интернета, которое раньше было его главным богатством, постепенно размывается. И как это ни парадоксально, модели OpenAI и Anthropic совершенствуются технически, одновременно способствуя этому коллективному обеднению онлайн-языка.
Сравнение основных моделей: производительность против качества текста
| Модель | Разработчик | Техническая эффективность (бенчмарки) | Воспринимаемое качество стиля | Наблюдаемая тенденция |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | Очень высокая | Правильный, но однообразный слог | Сглаживание и упрощение стиля с конца 2024 года |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | Очень высокая | Плавный, но слишком компромиссный | Стремление избегать резких и однозначных мнений |
| GPT-4 (первоначальная версия) | OpenAI | Высокая | Более самобытный, временами резкий слог | Ностальгический эталон для многих авторов |
| Claude 2 | Anthropic | От средней до высокой | Более выраженный характер речи | Признается некоторыми редакторами более «человечным» |
Почему это важно для профессионалов в сфере контента
Для авторов, маркетологов, журналистов и создателей контента это развитие событий имеет серьезные последствия. Использование LLM для создания текстов, которые сливаются с общей массой, — близорукая стратегия. Если все используют одни и те же инструменты, настроенные одинаково, выделиться становится невозможно.
Это также поднимает более глубокий вопрос о человеческой ценности в процессе письма. Если машина выдает правильный, но пресный текст, именно человек должен привнести в него повествовательное напряжение, личную историю или неожиданную метафору. ИИ в таком случае становится инструментом оформления, а не инструментом созидания.
Конкретные стратегии борьбы со стилистическим сглаживанием
Столкнувшись с этим фактом, можно использовать несколько подходов, чтобы вернуть оригинальность в материалы, созданные с помощью ИИ:
- Задавать сильный авторский голос в промпте: Вместо того чтобы просто просить «напиши статью о X», гораздо эффективнее указать желаемый тон, культурные отсылки, обороты, которых следует избегать, или даже предоставить примеры собственного текста.
- Использовать ИИ как второго пилота, а не автопилот: Сгенерировать первый черновик, а затем глубоко переработать его, добавив личные наблюдения, конкретные примеры из реального опыта и формулировки, нарушающие предсказуемый ритм.
Ответственность разработчиков моделей
В OpenAI и Anthropic не игнорируют эту критику. Обе компании публично признали ограничения RLHF в отношении креативности и стиля. В частности, Anthropic инвестировала в исследования «Конституционного ИИ» (Constitutional AI) и другие методы, призванные снизить стилистическое сглаживание.
Однако коммерческие ограничения работают против творческой смелости. Модель, которая дает резкие ответы, отстаивает оригинальные позиции или использует нетрадиционный стиль, с большей вероятностью может задеть или оттолкнуть определенных пользователей. Для компаний, продающих свои модели миллионам организаций, стилистическая осторожность — это рациональное бизнес-решение, даже если оно обедняет культуру речи.
На пути к новому поколению более выразительных моделей?
Некоторые сигналы обнадеживают. Новые, более специализированные модели, обученные на высококачественных литературных или публицистических корпусах, показывают, что можно совместить техническую эффективность со стилистическим богатством. Стартапы вроде Mistral AI и проекты с открытым исходным кодом исследуют альтернативные пути обучения, в которых приоритет отдается языковому разнообразию.
Поэтому вопрос заключается не в том, могут ли LLM писать стильно, а в том, имеют ли крупные компании, разрабатывающие их, достаточные экономические стимулы для этого. На данный момент ответ остается неопределенным.
Заключение: возвращение контроля над качеством текста
Модели OpenAI и Anthropic совершенствуются по многим измеряемым критериям, но слог становится все более плоским, и этот факт заслуживает серьезного отношения. Техническое превосходство не гарантирует богатства самовыражения. По мере интеграции этих инструментов в наши рабочие процессы становится критически важно не перекладывать создание контента целиком на системы, оптимизированные так, чтобы нравиться всем, и потому способные удивить никого.
Ответственность за сохранение своей стилистической уникальности лежит на самих пользователях, которые должны использовать ИИ как усилитель собственного голоса, а не как его замену. И она лежит на разработчиках моделей, которые не должны приносить творчество в жертву коммерческой безопасности.
Замечаете ли вы это явление в своей повседневной практике? Поделитесь своим опытом в комментариях и изучите другие наши ресурсы по профессиональному использованию LLM, чтобы глубже разобраться в работе этих инструментов.
Regis Vansnick is a recognized expert with extensive experience at the intersection of technology, business, and innovation. His professional career is marked by a deep understanding of digital transformation and strategic management.
