Azi -> experimentul AI: cum începe autenticitatea să vină din imperfecțiune controlată, nu din rafinare maximă.
Pentru că mi-am dat seama că nu mai folosesc „un AI”, ci mai multe, fiecare cu un alt rol, am decis să fac un experiment, un pic mai complex.
Unul dintre tool-uri e mai bun pentru structură și rafinare, altul pentru explorare și idei rapide. Unul ține minte proiectele și felul în care gândesc anumite lucruri, altul e aproape ca un sandbox în care testez direcții fără să stric contextul principal.
Așa că am zis că, dacă tot folosesc versiunile plătite, să le dau aceleași șanse. Același context, aceleași informații.
Apoi le-am dat fiecăruia (vorbesc de ChatGPT și Gemini) același prompt, cu un articol despre cum folosesc eu AI-ul.
Și ca să fie treaba și mai treabă, am luat răspunsurile și i le-am dat lui Claude. Căruia i-am zis: îți dau 2 texte care au avut același prompt (ambele au aceleași info/context despre mine profesional). Unul e răspunsul lui ChatGPT, unul al lui Gemini. Nu îți zic care, dar:
-
-
- încearcă să identifici care cum e
- care e mai logic și mai cursiv?
- care e mai uman?
-
Răspunsul a fost surprinzător.
Primul: Claude a identificat perfect niște patternuri reale. Doar că le-a asociat greșit modelului. Ceea ce spune mult despre cum au început modelele să se „contamineze stilistic” unele pe altele în percepția oamenilor.
Al doilea: textul ChatGPT a părut mai uman tocmai pentru că era mai puțin „perfect”. Multă lume încă încearcă să facă AI-ul să scrie „mai bine”. Dar ce începe să pară uman acum nu mai este perfecțiunea, cum am tot spus în ultimele zile.
Sunt micile deviații:
-
-
- fraza care respiră,
- ideea care nu e închisă complet,
- observația specifică,
- ritmul ușor inegal,
- lipsa acelei structuri impecabile de articol LinkedIn „gata de publicare”.
-
Claude a detectat exact asta:
-
-
- „gândul care se oprește”
- „nu se grăbește să fie concluzie”
- „mai mult asociativ decât argumentativ”
-
Partea și mai interesantă: Gemini a produs textul pe care Claude l-a asociat cu „ChatGPT clasic”.
Asta sugerează că, atunci când îi dai context bun și instrucțiuni clare, modelele tind să convergă spre același tip de „scris profesional optimizat”. Și poate exact asta începe să diferențieze conținutul bun de conținutul doar foarte bine optimizat.
