Исследователи из Stony Brook University и Columbia Law School провели эксперимент , в котором ИИ-модели обучались стилю 50 известных писателей, среди которых лауреаты Хан Канг и Салман Рушди. Профессиональные авторы и три основные ИИ-системы — GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и Gemini 1.5 Pro — создали тексты в стиле этих литераторов, а 159 участников оценивали отрывки, не зная, кто их написал.
Для базового сравнения использовали «in-context prompting», а для более глубокого подражания стилю применили «fine-tuning» GPT-4o на двух книгах каждого автора. Читатели выбирали, какой текст лучше по стилю и качеству, имея при этом фрагмент оригинального произведения для сравнения. Каждый отрывок оценивали несколько человек, чтобы результаты были надежными.
Результаты показали, что после «fine-tuning» эксперты в восемь раз чаще отдавали предпочтение текстам ИИ по стилю и вдвое чаще — по качеству письма. Почти все такие отрывки оставались невыявленными современными инструментами для определения ИИ-текстов. Количество учебных данных почти не влияло на способность ИИ подражать стилю: авторов с двумя книгами копировали так же успешно, как и тех, у кого десятки изданий.
Исследователи подсчитали, что обучение ИИ на стиле одного автора стоит около 81 доллара, тогда как профессиональный имитатор взял бы за такую работу более 25 тысяч долларов. Они отметили, что базовые тексты ИИ часто содержат клише и чрезмерную вежливость, но целевое обучение эти проблемы почти устраняет.
