See ei ole ainult nii, vaid ka naa. Sul on absloluutselt õigus. Aeg on jõgi.

Üks hiljutine artikkel1 võtab ette teema, mida ilmselt paljud on tähele pannud. Inimesed võivad esitada TI-dele avatud päringuid, aga TI-d kipuvad kokku valguma üsna sarnaste väljenduslaadide ja vastuste poole. Põhjuseid on selleks muidugi palju, aga arvatavasti mitte viimases järjekorras asjaolu, et neid joondatakse suuresti üksteise peal (nt kipub hiinlaste loodud Deepseek vahel väitma, et on hoopis Anthropicu poolt arendatud Claude).

See tähendab seda, et ühetaolistumine võib olla erinevate mudelite juures paratamatu, aga kuna me ei taha (kallis) ja ei suuda (ebapraktiline) neid suuri mudeleid teisiti kui automaatselt joondada, siis ei ole sealt ka erilist väljapääsu.

Et TI kirjutab igavat teksti ei ole muidugi kellelegi mingi uudis. Huvitav on siinkohal see, et võib juhtuda, et inimesed, kes agaralt TI-sid kasutavad võivad hakata ise üle võtma lõpuks nende stiili ja hakkama seda normaalseks pidama.

Samas võib TI-sid koolitada kellegi kirjaniku stiili peal ning mõned katsed on näidanud, et inimesed kipuvad pärast (pimetestis) eelistama masina poolt kirjutatud asja päris kirjaniku tekstile.2 Siin on tegemist muidugi väikeste nopetega ning need kaks näivalt suhteliselt erinevatel seisukohtadel olevat uurimust ei pruugi üldsegi kuidagi omavahel vastuolus olla.

Võimalik, et "keskmine inimene" (või vähemalt keskmine testgrupp) eelistabki madala entroopiaga (loe: etteaimatavat) teksti. Hea tekst võib tihti olla kare (sõna mu mõtte kare kostüüm), nõuab pingutust, seal on ootamatusi. Masina tekst on sile nagu muna ja ei püsi püsti.

Võibolla nagu kiirtoit – optimeeritud olema keskmine, aga rasvane ja suhkurdatult sõltuvust tekitav.

Selle üle peaks veel mõtlema, aga tulevane Prima Vista lubab neid teemasid arutada.

  1. Liwei Jiang et al., “Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond),” paper presented at The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, October 30, 2025, https://openreview.net/forum?id=saDOrrnNTz. ↩

  2. Tuhin Chakrabarty et al., “Readers Prefer Outputs of AI Trained on Copyrighted Books over Expert Human Writers,” arXiv:2510.13939, preprint, arXiv, November 1, 2025, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.13939. ↩