Une thèse de licence sur l'identification d'auteurs a révélé que de simples statistiques sur l'usage des mots pouvaient indiquer qui avait écrit un court paragraphe. Les lecteurs se fient à bien plus que le nombre de mots : les tournures, la structure des phrases et la manière de raconter une histoire comptent aussi. Ces indices rendent le style d'un auteur facile à ressentir, et c'est ce qui rend un texte humain.
Le texte généré par l'IA nivelle le style, si bien que l'auteur qui se cache derrière devient difficile à discerner, même avec diverses astuces de formulation. Sans ce style, l'empathie est plus difficile. Quand on connaît personnellement un auteur, on peut imaginer son point de vue ; quand ce n'est pas le cas, un texte non généré par l'IA révèle tout de même quelque chose de la personne et de son contexte. Avec l'IA, ce contexte se perd, ironiquement.
L'écriture par IA perd aussi en précision. Même avec une consigne détaillée, un modèle doit faire des hypothèses pour assembler un texte. Les auteurs humains rencontrent un problème similaire lorsqu'ils écrivent pour autrui, choisissant souvent un langage vague pour éviter les erreurs logiques. Écrire sur papier aide également à repérer les incohérences et les lacunes de son raisonnement, une occasion que l'IA supprime en allant directement au résultat.
La perte de style et de précision ralentit les lecteurs. L'auteur estime qu'un texte généré par l'IA prend au moins un tiers de temps de lecture en plus, à longueur égale, et la plupart des modèles sont extrêmement verbeux, ce qui augmente le temps de lecture total. Les rédacteurs peuvent gagner du temps, mais le coût se reporte sur les lecteurs, avec davantage de questions, davantage d'itérations et une confiance moindre entre lecteurs et auteur.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing