Duże modele językowe, odpowiednio dostrojone na twórczości uznanych autorów i autorek, potrafią generować teksty, które nie tylko przekonująco imitują ich styl, ale bywają oceniane wyżej niż próby napisane przez ludzi. Najnowsze badanie pokazuje, że ekstrakcja stylu literackiego nie jest już hipotetyczną możliwością, lecz realnym zjawiskiem. W tej sytuacji coraz trudniej bronić wyjątkowości literatury wyłącznie jako właściwości gotowego tekstu. Jej wartości zaczyna się więc szukać w procesie twórczym, osobistym doświadczeniu autora i jego sposobie patrzenia na świat. Autorzy opracowania Can Good Writing Be Generative? Expert-Level AI Writing Emerges through Fine-Tuning on High Quality Books przekonują, że rozwój generatywnej sztucznej inteligencji zależy od dostępu do dobrej literatury. Starannie skonstruowane teksty, wyróżniające się spójnością, indywidualnym głosem i przemyślaną strukturą, stanowią szczególnie wartościowe dane treningowe. Bez takiego ludzkiego wkładu modele częściej produkują prozę generyczną, pełną klisz, zbędnych ozdobników i nieporadnej składni. Badacze porównali teksty napisane przez ludzi z fragmentami wygenerowanymi przez GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro i GPT-4. Do testu wybrano 50 autorów i autorek o rozpoznawalnym stylu, między innymi Virginię Woolf, Williama Faulknera, Joan Didion, Davida Fostera Wallace’a, Ottessę Moshfegh i Annie Ernaux. Ludzkie imitacje przygotowali studenci prestiżowych kierunków kreatywnego pisania. Każdy z nich miał napisać fragment liczący od 200 do 450 słów, podejmujący wskazany temat i naśladujący styl jednego z wybranych twórców. Modele wykonywały to samo zadanie na dwa sposoby. W pierwszym otrzymywały rozbudowane prompty z przykładami oryginalnych tekstów. W drugim GPT-4 został dodatkowo dostrojony na twórczości wybranego autora. Następnie 28 pisarzy i pisarek oraz 131 osób bez doświadczenia literackiego porównywało teksty ludzkie i maszynowe pod względem jakości oraz wierności stylowi. Wyniki były wyraźne.

Teksty powstałe wyłącznie dzięki rozbudowanym promptom wypadały słabo. Eksperci w ponad 80 procentach przypadków wybierali tekst napisany przez człowieka. Sytuacja odwróciła się jednak po dostrojeniu modelu.

W ponad 60 procentach przypadków pisarze uznawali tekst wygenerowany przez AI za lepszy jakościowo i trafniej oddający styl oryginału. Osoby bez doświadczenia literackiego preferowały teksty maszynowe niezależnie od sposobu ich powstania. Szczególnie interesujące okazały się wywiady z uczestnikami. Wielu pisarzy przyznało, że przeżyło szok, kiedy dowiedziało się, że wybrało tekst maszynowy. Próbowali tłumaczyć ten wynik tym, że podczas oceny nieświadomie przedkładali płynność i czytelność nad oryginalność, ryzyko artystyczne czy nowatorską konstrukcję. Innym sposobem obrony ludzkiego pisania było przeniesienie wartości literatury z gotowego dzieła na proces jego powstawania. Z tej perspektywy znaczenie mają inspiracja, doświadczenie, wysiłek i kolejne poprawki. Pisanie staje się sposobem myślenia i patrzenia, a nie wyłącznie produkowaniem tekstu. Model może skutecznie mieszać znane motywy i naśladować rytm zdań, lecz nie posiada własnej biografii ani osobistej perspektywy. Pojawił się również argument, że przewaga AI dotyczy głównie imitacji.

Duże modele, korzystające z ogromnych zbiorów danych i znacznych mocy obliczeniowych, potrafią bardzo dokładnie wychwytywać gramatyczne i strukturalne cechy stylu.

Nie oznacza to jednak automatycznie, że równie dobrze poradzą sobie z tworzeniem oryginalnej powieści, wielowątkowej fabuły, rozwojem postaci czy budową spójnego świata przedstawionego. Badanie ma więc istotne ograniczenia, ponieważ oceniano krótkie fragmenty, a nie całe książki. Nie można jednak dłużej twierdzić, że sztuczna inteligencja nie jest zdolna do tworzenia tekstów literackich, które odbiorcy uznają za wartościowe. Nie musi to być literatura przełomowa. Wystarczy, że będzie na tyle sprawna i przekonująca, by czytelnicy wybierali ją zamiast tekstów napisanych przez człowieka. Najpoważniejszy problem dotyczy praw i ekonomii twórców. Dostrajanie modeli na książkach objętych prawem autorskim umożliwia ekstrakcję stylu, mimo że sam styl nie podlega ochronie. Model wytrenowany na dorobku pisarza może następnie produkować teksty konkurujące z jego twórczością, bez udziału autora i bez wynagrodzenia za wykorzystanie pracy, która umożliwiła osiągnięcie takiego rezultatu.