В эксперименте с короткими рассказами ИИ сделал отдельные тексты лучше, а все вместе — более похожими друг на друга; ответы самих моделей тоже сходятся
Самое ясное свидетельство — рецензируемый эксперимент Анила Доши и Оливера Хаузера в Science Advances (2024). Участники писали рассказы из восьми предложений, и часть из них получала идеи от языковой модели. Одна идея от ИИ повышала оценку новизны на 5,4%, до пяти идей — на 8,1%, и сильнее всего выигрывали менее креативные авторы. Но рассказы с ИИ оказались больше похожи друг на друга, чем написанные без него. Авторы называют это социальной дилеммой: с генеративным ИИ каждому пишущему по отдельности лучше, а вместе получается более узкий круг нового (в оригинале: «writers are individually better off, but collectively a narrower scope of novel content is produced»). Ограничения они называют сами: короткий текст, только письмо, никакого диалога с моделью.
Похожее видно у самих моделей. Исследование «Artificial Hivemind» (NeurIPS 2025) на 26 тысячах реальных открытых запросов и более чем 70 моделях показало, что одна модель повторяет себя, а разные модели отвечают удивительно схоже: средняя попарная схожесть ответов — от 71 до 82%. На просьбу написать метафору о времени ответы 25 моделей сложились в два кластера, «время — река» и «время — ткач». Препринт из Университета Дьюка, который авторы сами называют предварительным, видит падение разнообразия ответов от релиза к релизу.
Важно не перепутать: эти работы измеряют модели и узкие задачи, а не вкус людей, и вывод «ИИ уравнивает вкус» из них не следует. Следует другое: вариант по умолчанию тянет к среднему, и выбор против среднего остаётся за человеком. Разбирается в теме Вкус рядом с машиной, упражнение — Выбор из пяти.
Попробуйте
Попросите одну модель дать пять идей для короткого текста, а затем задайте тот же вопрос другой модели. Отметьте, сколько идей совпали по сути.
Пять занятий по три часа и сквозной «дневник выбора» по одной своей работе: от того, что такое вкус, через его тренировку и проверку к вкусу в команде и рядом с машиной.
Машина делает генерацию почти бесплатной, тянет к среднему и сама плохо узнаёт вкус. Варианты и проверку по правилам можно отдать ей; выбор, нарушение правил и подпись остаются человеку.
Программирование, при котором человек говорит модели, что хочет, принимает всё и не читает код: сделать стоит почти ничего, остаётся решить, что принять.
Курс «Вкус: выбор, когда сделать стало дёшево» в восьмидесяти утверждениях: от того, почему вкус стал дефицитом, через его тренировку и проверку к мейкерской организации и работе рядом с машиной.