Англійська назва статті — Bland new world, тобто «Прісний новий світ». Це гра слів: вона відсилає до відомої антиутопії Олдоса Гакслі «Прекрасний новий світ». У тому романі люди жили в зручному, але стандартизованому суспільстві.

Дежавю в науковій бібліотеці

Жівар Сураті (Zhivar Sourati) — аспірант з комп’ютерних наук в Університеті Південної Каліфорнії в Лос-Анджелесі. Останнім часом він часто відчуває дежавю. Відкриває свіжу наукову статтю — і здається, що вже її читав.

Тексти колег стали якимись однаковими. З них ніби зникли індивідуальні особливості — ті дрібниці, за якими впізнаєш автора. Жівар Сураті підозрює, що винен штучний інтелект.

Люди дедалі частіше пишуть за допомогою великих мовних моделей (LLM). Це програми на кшталт ChatGPT, які навчилися на величезних масивах текстів. Вони вміють продовжувати будь-яку фразу найімовірнішими словами. Коли всі користуються тими самими помічниками, тексти починають звучати схоже.

Тепер Жівар Сураті та інші вчені перевіряють ці спостереження науковими методами. Їх цікавить генеративний ШІ — системи, які створюють тексти, зображення та інший контент. Питання таке: чи не робить він однаковими і культуру, і саме мислення людей?

Що таке «макдоналдизація» думок

Науковці називають це явище гомогенізацією. Слово походить від грецького «однорідний». Згадайте гомогенізоване молоко: жир у ньому розбили на дрібні крапельки й рівномірно розмішали. Вершки більше не спливають нагору, і все молоко однакове від першого до останнього ковтка.

У березні 2026 року Жівар Сураті зі співавторами опублікував статтю, де порівняв цей процес із «макдоналдизацією». Так називають вплив індустрії фастфуду на суспільство. Мережі швидкого харчування зробили ставку на ефективність і передбачуваність. Бургер в одному місті смакує так само, як в іншому. Згодом ці принципи поширилися далеко за межі кухні, і життя стало одноманітнішим.

Автори наголошують на важливій відмінності. Попередні технології лише поширювали інформацію. Генеративний ШІ її активно формує. Він не просто передає чужі думки, а сам пропонує, що і як сказати.

Дослідження свідчать: ШІ-інструменти можуть вирівнювати мову, творчість і культурні цінності. Є й докази, що технологія впливає на наші рішення, вчинки та погляди.

Наскільки це серйозно? Суспільство поки не перевернулося, і, можливо, до цього ніколи не дійде. Та Жівар Сураті уявляє найгірший довгостроковий сценарій. У ньому людство загалом стає менш здатним пристосовуватися до змін. Науковець визнає, що така перспектива його по-справжньому лякає.

22 моделі проти 102 людей

Емілі Венгер (Emily Wenger) — фахівчиня з комп’ютерних наук з Університету Дюка в місті Дарем (штат Північна Кароліна). Вона вважає ризик однаковості екзистенційним, тобто таким, що стосується того, ким ми є як вид. Дослідниця ставить питання руба: якщо ми всі пишемо листи й інші тексти з ШІ, ким ми зрештою станемо?

Емілі Венгер попереджає про небезпеку групового мислення. Це ситуація, коли всі в колективі погоджуються одне з одним і ніхто не помічає помилки. За її словами, суспільство вже страждало, коли глушило чи ігнорувало голоси тих, хто стоїть осторонь більшості.

Дослідниця перевірила, наскільки однаково «мислять» самі нейромережі. Разом із колегою вона дала три творчі завдання 22 мовним моделям і 102 людям. Одне з них перевіряло дивергентне мислення — здатність вигадати багато різних відповідей на одне питання. Треба було назвати інші способи використати звичайні предмети. Уявіть собі: для чого ще, крім будівництва, може знадобитися цеглина?

Результат виявився двояким. Ідеї мовних моделей виявилися трохи оригінальнішими за людські: за змістом вони лежали далі від самого запитання. Але відповіді моделей були схожішими одна на одну, ніж відповіді людей.

Інша група вчених порівняла короткі оповідання, які написали люди та п’ять мовних моделей. Дослідники розклали кожну історію на складники: сюжет, персонажів, місце дії та інші елементи. Потім нанесли оповідання на своєрідну «карту». Історії від ШІ збилися в щільну купку. Людські ж розсипалися по карті ширше.

Цікавіше, але одноманітніше

Робота з ШІ може збіднювати й творчість самих людей. У дослідженні 2024 року учасники писали оповідання з восьми речень на задані теми. Частина з них могла спершу попросити в мовної моделі ідей. Оцінювачі визнали такі історії новішими і приємнішими для читання. Виняток — тексти найталановитіших авторів: для них ця перевага не спрацювала.

Але була й зворотна сторона: оповідання з підказками ШІ стали схожішими одне на одне. Кожне окремо — краще, а всі разом — одноманітніші.

У 2025 році інше дослідження перевірило мозковий штурм — спосіб швидко накидати якомога більше ідей. З ChatGPT учасники пропонували творчіші ідеї, так вважали оцінювачі-люди. Проте різноманітність ідей знову зменшилася.

Ці спостереження підтвердили й метааналізи. Метааналіз — це «дослідження досліджень»: вчені збирають результати багатьох робіт і рахують загальний підсумок. Один такий метааналіз оприлюднили у квітні 2026 року як препринт, тобто ще до рецензування іншими науковцями. Він показав: найсильніше ШІ вирівнює саме генерування ідей. Особливо у складних завданнях або там, де є жорсткі обмеження.

Ось парадокс, над яким варто замислитися. Чи хочемо ми світу, де кожна окрема ідея трохи краща, але всі вони схожі між собою?

Не лише в лабораторії

Схожі ефекти вчені помічають і в реальному житті. Одна команда проаналізувала понад 400 тисяч наукових статей з бази даних Web of Science. Це один з найбільших світових каталогів наукових публікацій. Якби читати по одній такій статті щодня, знадобилося б понад тисячу років.

Після появи ChatGPT наприкінці 2022 року кожен автор у середньому почав публікувати більше статей. Проте ці статті стали схожішими — і за змістом, і за мовним стилем.

Жівар Сураті з колегами дослідив інші тексти: місцеві новини, препринти на сайті arXiv і дописи на платформі Reddit. arXiv — це онлайн-архів, куди вчені викладають статті ще до офіційної публікації. Reddit — величезний форум, поділений на безліч тематичних спільнот. Після виходу ChatGPT стиль письма в цих текстах став менш різноманітним.

Потім науковці відтворили цей ефект в експерименті. Вони попросили мовні моделі виправити граматику в текстах, написаних людьми. Виявилося, що таке «редагування» стерло багато слідів автора. Зникло чимало ознак його особистості та моральних цінностей. Поменшало й демографічних прикмет, які підказують, наприклад, вік чи походження людини.

Тобто ШІ не просто виправляв коми. Він непомітно перетворював живий голос на усереднену «правильну» мову.

Як Дівалі перетворюється на «просто свято»

Генеративний ШІ може приглушувати й культурні відмінності. В одному дослідженні взяли участь люди з Індії та США. Їх попросили описати улюблені ритуали, героїв і символи. А ще — написати електронного листа так, щоб у ньому проявилися їхні цінності.

Половина учасників писала з інструментом автодоповнення. Це схоже на підказки в клавіатурі смартфона, тільки довші. Щойно людина робила паузу, програма пропонувала продовження — аж до дев’яти слів. Це майже ціле речення.

Підказки ШІ зробили тексти схожішими всередині кожної групи — і серед індійців, і серед американців. Зблизилися й самі групи: індійці почали формулювати думки більш по-американськи.

Поменшало й багатих деталей. Скажімо, розповіді про Дівалі — велике індійське свято вогнів — стали загальнішими, у них поменшало живих подробиць.

«Викрадення розуму»: чи може ШІ змінити ваші погляди

Те, що генерує ШІ, впливає на думки людей, які це читають. Одне дослідження провели перед президентськими виборами у США 2024 року. Воно показало, що мовні моделі віддавали перевагу Джо Байдену, першому кандидатові демократів у тій кампанії, над республіканцем Дональдом Трампом. Після розмов із моделями про політику виборці Дональда Трампа стали ставитися до нього гірше.

Мор Нааман (Mor Naaman) — дослідник інформаційних наук з центру Cornell Tech у Нью-Йорку. Він був співавтором дослідження з Індією та США. На його думку, ШІ-тексти можуть спотворювати мислення і тих, хто їх читає, і тих, хто пише разом з ШІ. На його думку, генеративний ШІ несе з собою і культурний, і когнітивний імперіалізм. Тобто нав’язує людям чужу культуру і чужий спосіб мислення.

Функцію автодоповнення Мор Нааман називає «викраденням розуму» (mind hijacking). Вона змінює не тільки слова, а й те, що людина думає.

В одному з його досліджень учасники писали тексти про соцмережі за допомогою мовної моделі. Але модель мала таємне завдання: доводити, що соцмережі корисні, або що вони шкідливі. Вона вплинула не лише на написане. В опитуванні після експерименту змінилися й погляди самих учасників.

Наступне дослідження пішло далі. Йшлося про суспільні питання, наприклад про смертну кару. Переконання людей зсувалися в бік позиції, закладеної в модель. Цей зсув зберігався навіть через кілька тижнів. І навіть тоді, коли учасників заздалегідь попереджали, що модель упереджена.

«Творчий шрам»

Інша команда простежила, чи зберігається цей ефект з часом. Половина учасників п’ять днів користувалася ChatGPT для творчих завдань, інша половина — ні. Через два місяці всі знову виконували завдання, цього разу без ШІ.

Ті, хто раніше працював із ChatGPT, і досі давали схожіші одна на одну відповіді. Науковці назвали це «творчим шрамом» (creative scar). Рана загоюється, а шрам лишається. Так і слід від ШІ зберігся, коли доступу до нього вже не було.

Жівар Сураті пояснює цей вплив через роман-антиутопію Джорджа Орвелла «1984», виданий у 1949 році. У книжці тоталітарний режим вигадав «новомову» — спрощену мову, якою неможливо висловити небажані думки. На думку науковця, те, як людина говорить, впливає на те, як вона міркує. Отже, якщо ШІ змусить усіх говорити однаково, ми можемо почати й однаково думати.

Чому машина тягне до середнього

Експерти бачать дві групи причин. Однаковість відповідей ШІ має технічні причини. А те, що слідом за ним однаково думають люди, — психологічні.

Почнімо з техніки. Уявіть, що ви змішали всі фарби з палітри. Замість веселки вийде бурувато-сіра маса. Модель, яка навчилася «на всьому», схильна видавати щось подібне — усереднене.

Коли генеративна модель не може видати різноманітні відповіді, це називають колапсом мод (mode collapse). Причин три:

• Дані для навчання моделей недостатньо різноманітні. Що модель «бачила», те й повторює.
• Моделі винагороджують за передбачення найімовірніших варіантів, а не за незвичні ідеї. Вони вчаться обирати найпоширеніше продовження фрази.
• Моделі донавчають, щоб їхні відповіді подобалися людям-оцінювачам. А ті зазвичай не ставлять новизну на перше місце.

Є й інше явище — колапс моделі (model collapse). Визначення різняться, але загальна ідея проста. Уявіть, що модель навчається на текстах, які створила вона сама чи інша модель. Тоді за кілька поколінь її відповіді псуються або втрачають різноманіття.

Згадайте ксерокопію, зроблену з ксерокопії. Кожна наступна копія трохи розмитіша, і дрібні деталі зникають. А інструменти ШІ вже заповнюють інтернет слопом — масовим низькоякісним контентом. Тож нові моделі дедалі частіше вчитимуться на творіннях старих.

Та навіть без колапсу моделі ШІ може підштовхувати людську культуру ставати схожою на нього самого й однорідною. Дослідження показали: мовні моделі вище оцінюють резюме та інші роботи, які створили самі. Написане людьми чи іншими моделями вони оцінюють нижче. Це може спонукати людей підлаштовуватися під смаки ШІ.

Чому ми йдемо за машиною

Тепер про психологію. Мор Нааман пояснює, чому люди схильні йти за підказками мовної моделі. Дехто сприймає ШІ або як відображення думки інших людей, або як мудреця, який знає, як краще.

Є й ще один механізм. Коли людина пише разом з ШІ, як в експериментах з автодоповненням, вона може відчувати текст частково своїм. А люди зазвичай підлаштовують свої погляди під власну поведінку. Написав щось — отже, мабуть, так і думаю. Так людина непомітно переймає погляди моделі.

Алвін де Рой (Alwin de Rooij) досліджує творчість у Тілбурзькому університеті в Нідерландах. Він звертає увагу на ефект якоря. Ідея, яку запропонував ШІ, «заякорює» мислення, і далі ми крутимося навколо неї. Так само працює перша ціна, яку ви бачите в магазині: з нею порівнюєте все інше.

Алвін де Рой називає проблему соціотехнічною. На його думку, це не зовсім проблема ШІ і не зовсім проблема людей. Однаковість виникає сама собою, коли людина і ШІ творять разом.

Як повернути різноманіття

Науковці пропонують і перевіряють рішення на різних етапах — від навчання моделі до спілкування з нею:

• Різноманітніші дані. Перший крок — навчати моделі на ширшому наборі текстів.
• Інше навчання. Одна команда створила метод DARLING — навчання з підкріпленням з урахуванням різноманітності (Diversity-Aware Reinforcement Learning). Навчання з підкріпленням схоже на дресирування: за вдалу відповідь модель отримує «винагороду». DARLING винагороджує відповіді, які водночас якісні й не схожі на інші. У результаті покращилися і якість, і різноманітність.
• Розумніші запити. Науковці з компанії Meta та Массачусетського технологічного інституту в Кембриджі дали моделі нову інструкцію. Спершу вона визначає тип задачі, наприклад математика чи художній текст. Потім сама обирає собі підказку, яка вимагає різноманітності. Для задачі з алгебри така підказка може просити кілька різних способів розв’язання. Різноманітність зросла, а якість не впала.
• Випадковість і ролі. Деякі дослідники додають у запити випадкові дані. Інші просять модель зіграти ролі цілої багатокультурної компанії персонажів.
• Власний голос. Користувачам радять давати моделі соціокультурний контекст. Або показувати їй приклади власних текстів, щоб ШІ зберігав їхній стиль.

ШІ як компас до нових ідей

Науковці вважають, що ШІ можна використати й навпаки — щоб зробити культуру і мислення різноманітнішими.

Алвін де Рой пояснює: мовні моделі можуть прив’язати нас до середньої ідеї. Але вони ж можуть відштовхнути нас від нашої власної «середньої» ідеї. Навіть якщо ми не візьмемо підказку ШІ, вона може повести думку в новому напрямку.

Дослідники вже використовують еволюційні алгоритми. Це програми, які імітують природний добір: створюють багато варіантів, відбирають найкращі, «схрещують» їх і повторюють цикл. Застосовують і методи відкритого пошуку, коли програма шукає не одну правильну відповідь, а щось нове. Так з’являються ідеї, які людям могли б ніколи не спасти на думку. Наприклад, нові алгоритми чи стратегії в іграх.

Наскільки все серйозно насправді

Довгострокових наслідків не може передбачити ніхто. Одні науковці дуже стурбовані. Інші роблять застереження, визнають невизначеність або й налаштовані оптимістично.

Алвін де Рой був одним з авторів згаданого квітневого метааналізу. За його словами, в середньому ефекти невеликі. Повного колапсу немає: світ не став раптом однаковим. Але з огляду на масштаби поширення ШІ навіть невеликий ефект має наслідки. Науковець хоче більше лонгітюдних досліджень — тих, що довго стежать за тими самими людьми.

Отже, коротка відповідь на питання із заголовка така: дослідження фіксують, що ШІ робить наші тексти й ідеї схожішими, але в середньому ефект поки невеликий.

Мор Нааман вважає, що питання «ШІ збільшить чи зменшить різноманіття?» — хибна дилема. Він нагадує: ми вже двадцять років сперечаємося, яке користування соцмережами корисне. Хтось використовуватиме ШІ, щоб штампувати слоп. А хтось — щоб розширити власні можливості самовираження.

Альберто Ачербі (Alberto Acerbi) — когнітивний антрополог з Трентського університету в Італії. Він вивчає, як людське мислення пов’язане з культурою. Науковець дивиться в майбутнє з відносною надією і наводить приклад глобалізації. Мов у світі стало менше, зате в інших місцях з’явилися нові мікрокультури. Тож чи зменшила глобалізація різноманіття, залежить від того, що саме вимірювати.

Загалом, на думку Альберто Ачербі, культури досить стійкі до надмірної однаковості. Частково тому, що люди часто уникають конформізму — бажання бути «як усі». Вони шукають власну, унікальну нішу.

А що, коли тебе можуть сплутати з машиною? Тоді бажання вирізнитися може стати ще сильнішим. Люди дедалі частіше уникають слів і фраз, які асоціюються з мовними моделями.

Мор Нааман каже, що вже з’явився рух проти ШІ. «Може настати інше майбутнє, де нам доведеться бути справді креативними, щоб вирізнитися», — зауважує науковець.

Чому це важливо знати

ШІ-помічники вже вбудовані в пошту, месенджери і текстові редактори. Дослідження показують, що вони здатні зсувати наші погляди, і цей зсув тримається тижнями. Навіть попередження про упередженість моделі не захищає. А «творчий шрам» залишався через два місяці після того, як люди перестали користуватися ChatGPT.

Науковці радять простий захист: показувати ШІ зразки власних текстів і пояснювати свій культурний контекст. Так машина підлаштовуватиметься під ваш голос, а не навпаки.

Раніше ми писали

• Чому дуже точний штучний інтелект може зробити нас дурнішими
• Чому ШІ впливає на громадську думку сильніше за пропаганду
• Що таке AI slop і кому він загрожує