Piszesz jak ChatGPT. I nie używasz ChatGPT.

Twój mail brzmi jak ChatGPT — i nie wysłałeś go przez ChatGPT

Sprawdź ostatnie maile w swojej skrzynce. Posty na LinkedIn. Artykuły, które czytałeś w tym tygodniu. Brzmią, jakby napisała je jedna osoba. Generatywna AI przyspiesza kulturową konwergencję w pisaniu, która zaczęła się na długo przed ChatGPT — i robi to niezależnie od tego, czy faktycznie z niej korzystasz.

Problem nie leży w samym używaniu AI do pisania. Leży w tym, że AI zmienia sposób, w jaki piszemy sami — bez żadnych narzędzi, z głowy, na własną rękę.

Twitter uczył skrótowości. LinkedIn sprzedawał korporacyjny optymizm.

Media społecznościowe od lat kształtowały styl komunikacji. Twitter wymusił skrótowość. LinkedIn wypromował język wiecznego entuzjazmu i osiągnięć. Instagram zredukował narrację do hashtagów i kadrów. Każda platforma miała własny dialekt, ale wszystkie razem ciągnęły w tym samym kierunku — ku formatom łatwym do skonsumowania i udostępnienia dalej.

SEO zrobiło resztę. Nagłówki zaczęły wyglądać identycznie. Struktury artykułów kopiowano miliony razy. Frazy kluczowe wyparły naturalny język. Autorzy pisali dla algorytmów, nie dla ludzi.

Generatywna AI weszła na ten grunt i dolała benzyny do ognia.

Modele językowe produkują tekst statystycznie przeciętny

LLM-y trenowane są na miliardach tekstów z internetu. Uczą się wzorców statystycznych — które słowa najczęściej występują razem, jakie struktury zdań dominują, które frazy się powtarzają. Następnie generują tekst maksymalizujący prawdopodobieństwo kolejnego tokenu.

Efekt to tekst bezpieczny, przewidywalny i pozbawiony tarcia.

Charakterystyczne cechy takiego pisania zaczynają przenikać do ludzkich tekstów: nadużywanie słów “kluczowy”, “istotny”, “fascynujący”; struktury “po pierwsze… po drugie… podsumowując”; emocjonalna neutralność maskowana wymuszonym entuzjazmem; brak kontrowersyjnych tez; zakończenia z “call to action” przykręcone jak śruba do każdego akapitu.

Czytelnicy te wzorce internalizują. Piszą maile brzmiące jak ChatGPT, nie otwierając żadnego promptu. Studenci strukturyzują eseje według szablonów, które poznali z AI. Copywriterzy dostosowują się do oczekiwań klientów przyzwyczajonych do generowanych treści.

Firmy nie potrzebują głosu. Potrzebują wolumenu.

Pisanie unikalnym głosem wymaga czasu. Czas kosztuje. Firmy odkryły, że mogą produkować więcej treści taniej, bez żadnego charakterystycznego stylu. Algorytmy mediów społecznościowych nagradzają regularność publikacji, nie jakość — więc indywidualny głos staje się luksusem, na który mało która marka ma ochotę płacić.

Pisarze pracujący w takich warunkach dostosowują się. Uczą się pisać szybciej, bardziej przewidywalnie, łatwiej edytowalnie. Ich naturalny styl zanika pod warstwami korporacyjnych oczekiwań i briefów pisanych przez kogoś, kto czytał głównie wygenerowane treści.

Co konkretnie tracimy?

Unikalny głos pisarski to nie kwestia estetyki. To sposób myślenia utrwalony w tekście. Kiedy czytasz Kapuścińskiego, Tochmana czy Szczygła, nie czytasz informacji — czytasz perspektywę. Sposób patrzenia na rzeczywistość, którego nie da się zastąpić statystyczną przeciętnością.

Tego właśnie nie ma w tekście zoptymalizowanym pod algorytm. Nie ma tarcia, zaskoczenia, punktu widzenia, który każe się zatrzymać. Tekst prześlizguje się przez świadomość jak reklama, którą przewijasz kciukiem.

Fast Company stawia w tym kontekście pytanie, czy czytelnicy nauczą się jeszcze rozpoznawać ludzki głos w piśmie — czy raczej przestaną go szukać, bo przyzwyczają się do nieobecności.

Czy potrafisz teraz wskazać, który z ostatnich artykułów, które przeczytałeś, napisał człowiek myślący inaczej niż model językowy?