Chris McCormick ประกาศไว้ในบทความสั้นชิ้นหนึ่งว่า สำหรับนิยายที่ออกมาตั้งแต่ปี 2020 เป็นต้นมา เขาจะอ่านเฉพาะเรื่องที่รู้ว่ามีคนเขียนด้วยคำของตัวเอง ส่วนเรื่องที่ LLM เป็นคนเขียนประโยค เขาจะไม่อ่าน เหตุผลของเขาไม่เกี่ยวกับคุณภาพงานที่โมเดลผลิต แต่อยู่ที่ว่าการอ่านส่งผลอย่างไรต่อคนอ่าน

เขาสังเกตว่า ช่วงไหนได้อ่านนิยายสม่ำเสมอ งานของตัวเองจะเขียนออกมาง่ายและสดกว่าเดิม แต่พอหยุดอ่านนิยาย ความสดนั้นก็หายไป แม้จะยังอ่านบทความ บล็อก และวารสารอยู่ก็ตาม

McCormick อธิบายว่า ในแต่ละช่วงเวลา นักเขียนแต่ละคนจะมีรูปแบบการเลือกคำเฉพาะตัว เขาเรียกสิ่งนี้ว่า statistical profile หรือแบบแผนว่าคนคนนั้นมักเลือกใช้คำไหนมากกว่าคำไหน แบบแผนนี้ชัดพอที่จะใช้ระบุตัวคนเขียนได้ในระดับหนึ่ง พออ่านงานของคนอื่น วิธีเลือกคำของอีกฝ่ายจะค่อยๆ ติดมา ทำให้แบบแผนเดิมของคนอ่านขยับไปทางใหม่ ประโยคที่เขียนหลังจากนั้นจึงไม่วนอยู่กับชุดคำเดิมที่ใช้ทุกวัน

McCormick มองว่านิยายส่งผลต่อสำนวนของคนอ่านได้มากกว่างานเทคนิคหรืองานสารคดี เพราะงานที่ไม่ใช่นิยายมักยึดแบบแผนทั่วไปมาตั้งแต่ต้น ส่วนนิยายเขียนออกมาจากใจ จึงสะท้อนวิธีเลือกคำตามธรรมชาติของคนเขียนได้มากกว่า

ทำไมงานที่ LLM เขียนถึงให้ผลตรงกันข้าม

ถ้าการอ่านคือการรับแบบแผนของคนอื่นเข้ามา คำถามต่อมาคือ คนอ่านจะรับแบบแผนแบบไหนจากงานที่ LLM เขียน โมเดลภาษาสร้างข้อความด้วยการสุ่มคำถัดไปจากสิ่งที่เรียนรู้ผ่านข้อความจำนวนมหาศาล เมื่อวิธีเขียนจากข้อความทั้งหมดมารวมกัน ผลที่ได้จึงเป็นวิธีเขียนกลางๆ ของภาษานั้น พูดง่ายๆ คือ ทุกครั้งที่ต้องเลือกคำ โมเดลจะหยิบจากกลางกอง ไม่ได้หยิบจากมุมเฉพาะที่นักเขียนคนหนึ่งมักเลือกเพราะมีนิสัยการเขียนเป็นของตัวเอง McCormick ย้ำว่านี่เป็นธรรมชาติของการทำงานแบบ LLM ไม่ใช่ข้อบกพร่องของโมเดลตัวไหนหรือรุ่นไหน

เมื่อเอากลไกสองอย่างนี้มาต่อกัน ข้อสรุปของเขาก็คือ ยิ่งอ่านงานที่โมเดลเขียนมากเท่าไร วิธีเลือกคำของคนอ่านก็ยิ่งขยับเข้าหาค่ากลางมากขึ้นเท่านั้น ผลเช่นนี้สวนทางกับเหตุผลที่คนเราหยิบนิยายขึ้นมาอ่านตั้งแต่แรก

สำหรับ McCormick ข้อนี้รวมถึงนิยายที่คนวางโครงเรื่องเองทั้งหมด แต่ปล่อยให้โมเดลเขียนประโยคเกือบทั้งเล่มด้วย เขาบอกตรงๆ ว่างานแบบนั้นทำให้รู้สึกแหยง เส้นแบ่งของเขาจึงอยู่ที่ว่า ประโยคที่คนอ่านเห็นจริงๆ นั้นใครเป็นคนเขียน

อีกฝั่งของวงเถียง

พอบทความชิ้นนี้ไปอยู่บน Hacker News คนก็เถียงกันยาว ตอนเก็บข้อมูล โพสต์นั้นมี 72 คะแนน และ 112 คอมเมนต์ จำนวนคอมเมนต์ที่มากกว่าคะแนนโหวตพอบอกได้ระดับหนึ่งว่า คนในเธรดไม่ได้แค่กดเห็นด้วยแล้วผ่านไป แต่กำลังเถียงกันจริงๆ ถึงอย่างนั้น คอมเมนต์จำนวนมากก็แทบไม่แตะกลไกที่ McCormick อธิบายไว้ และหันไปถกประเด็นอื่นแทน

ประเด็นแรกคือ ที่มาของงานไม่สำคัญเท่าตัวบท คอมเมนต์หนึ่งบอกตรงๆ ว่าไม่สนว่าผู้เขียนจะเป็น LLM ลิงกดพิมพ์ดีด คนคนเดียว หรือคนหลายคนที่ใช้นามปากกาเดียวกัน ขอแค่เรื่องนั้นดีพอ แล้วจึงโยงจุดยืนนี้เข้ากับแนวคิดทางวรรณกรรมที่เรียกว่า death of the author

ประเด็นที่สองอยู่คนละฝั่ง คอมเมนต์จำนวนมากมองว่า คุณค่าของการอ่านงานเขียนหรือเสพงานศิลปะส่วนหนึ่งเกิดจากการรู้ว่ามีมนุษย์อีกคนอยู่เบื้องหลัง ความรู้สึกเมื่อประโยคหนึ่งโดนใจ เกิดจากการที่คนแปลกหน้าคนหนึ่งเขียนบางอย่างไว้ แล้วคนอ่านได้มาเจอข้อความนั้น แต่ทันทีที่รู้ว่าโมเดลเป็นคนเขียน ความรู้สึกนั้นก็หายไป หลายคนในเธรดบอกว่างานแบบนี้ให้ความรู้สึกว่างเปล่า ไร้ความหมาย หรือหมดความมหัศจรรย์

ประเด็นที่สามไม่ได้ถกเรื่องคุณค่า แต่ตั้งคำถามว่าคนอ่านจะยังแยกงานสองแบบนี้ออกไปได้อีกนานแค่ไหน หลายคนในเธรดมองว่า เส้นแบ่งระหว่างงานของคนกับงานของโมเดลจะยิ่งจางลงเรื่อยๆ คนหนึ่งเปรียบเทียบกับ VFX ในหนัง ซึ่งผู้ชมมักจับได้เฉพาะช็อตที่ทำออกมาไม่ดี ส่วนงานที่เนียนก็ผ่านตาไปโดยไม่มีใครทัก คอมเมนต์ที่พูดตรงที่สุดตอบคู่สนทนาว่า คงไม่แปลกใจเลยถ้าอีกฝ่ายเคยฟังเพลงที่ AI ทำหรืออ่านข้อความที่ AI เขียนมาแล้วโดยไม่รู้ตัว

แล้วคนที่เขียนงานให้คนอื่นอ่านเอาไปทำอะไรต่อ

วงเถียงนี้ยังไม่มีข้อสรุปให้หยิบไปอ้าง แต่มีอยู่สองเรื่องที่คนเขียนงานตัดสินใจเองได้

เรื่องแรกคือ ในช่วงที่ตั้งใจฝึกสำนวนจะเลือกอ่านอะไร ถ้ากลไกที่ McCormick อธิบายเป็นจริงแม้เพียงบางส่วน การอ่านงานที่คนเขียนด้วยคำของตัวเองในช่วงที่อยากให้ประโยคคมขึ้น ย่อมให้ผลต่างจากการไถอ่านสิ่งที่โมเดลผลิตให้ฟรีตลอดทั้งวัน คนหนึ่งในเธรดเล่าว่า หลังปี 2023 เขาเลิกพึ่งช่องทางคัดกรองแบบเดิม ไม่ว่าจะเป็นบล็อก สำนักพิมพ์ หรือเว็บรีวิว แล้วอ่านเฉพาะนิยายใหม่ที่คนรู้จักกันจริงๆ แนะนำเท่านั้น

เรื่องที่สองหนักกว่า นั่นคือจะบอกคนอ่านไหมว่าใช้ AI ตรงไหนของงาน คำตอบไม่ได้มีแค่ใช้กับไม่ใช้ เพราะระหว่างสองขั้วยังมีทางเลือกอีกหลายแบบ เช่น ใช้ AI ช่วยคิดโครง ช่วยหาช่องโหว่ของเหตุผล หรือช่วยตรวจก่อนปล่อย แต่ประโยคที่คนอ่านได้อ่านจริง คนทำงานยังเขียนเอง สิ่งที่ทำให้ทางเลือกนี้ต่างจากการเลี่ยงตอบ คือการบอกให้ชัดว่าใช้ AI ทำอะไรบ้าง

ข้อจำกัดที่ต้องพูดให้ครบคือ ไม่มีใครในเธรดยืนยันได้ว่ามีเครื่องมือตรวจงาน AI ที่เชื่อถือได้จริง ตรงกันข้าม หลายเสียงกลับมองว่างานสองแบบนี้จะยิ่งแยกยากขึ้นเรื่อยๆ ความโปร่งใสจึงขึ้นอยู่กับคำบอกของคนทำงานเอง ไม่มีระบบไหนตรวจให้ และไม่มีใครรับประกันแทนได้

McCormick ไม่ได้เรียกร้องให้ใครเลิกใช้ AI เขาแค่ประกาศว่าตัวเองจะเลือกอ่านอะไร สำหรับคนที่เขียนงานให้คนอื่นอ่านเป็นประจำ คำถามที่ยังค้างอยู่คือ งานแบบไหนมีคุณค่าตรงที่มีคนเขียนจริงๆ และตรงไหนที่เครื่องมือเข้ามาช่วยได้โดยไม่ทำลายคุณค่าส่วนนั้น เมื่อตอบข้อนี้ได้ชัด การเลือกว่าจะใช้ AI ตรงไหนและลงมือเขียนเองตรงไหนก็ไม่ใช่เรื่องที่ต้องลังเลอีก

---

ที่มา:

• บทความ Why I Won't Read LLM Authored Fiction จาก Chris McCormick
• เธรด I won't read LLM authored fiction จาก Hacker News