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部落格：讀 AI 生成文字速度至少慢三分之一，風格與精度雙雙流失
一位作者在部落格中稱，自己閱讀 AI 生成文字的速度至少慢三分之一，即便篇幅相同。他把原因歸為兩點：AI 會平均化寫作風格，讀者難以感知作者本人及其語境；AI 為把文字拼接通順必須自行假設，傾向選擇更模糊的措辭，從而損失精度。他還指出多數模型輸出囉嗦，讀者需自行替換含糊詞，寫作者省下的時間會轉嫁到讀者一側，並帶來更多追問、更多迭代與信任下降。
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Hacker News front pageAI 評分74
研究：九個前沿模型生成的文字比人類更難懂
arXiv 新論文用心理語言學特徵分析 AI 生成文字，發現九個前沿與準前沿模型都比人類寫作更常用無生命主語搭配有生命動詞、更多低頻 n-gram，多數模型在對話中還使用更長依存、更多名詞堆疊和縮減關係從句，且不同模型家族差異明顯。作者提出的解釋是：人類語言為溝通最佳化，而 AI 文字越來越為數學、程式碼與推理最佳化，追求資訊密度；用長度懲罰微調模型的初步實驗復現了這種偏離人類語言習慣的現象。
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回應 Rich Hickey：LLM 仍是工具，用好它需要技能
作者回應 Rich Hickey 於 2026 年 10 月 11 日發表的《"AI" is Not a Tool》，認為 LLM 屬於工具而非自動化，能否用好取決於使用者的技能。編譯器與電子表格同樣自動完成大量工作，但仍由人指定輸入、檢查結果並決定下一步，因此自動生成文字不該被排除在工具之外。作者也承認用摘要代替讀論文會損失學習機會，但可以讀原文再用 LLM 質疑自己的理解；同時批評「失控」「越獄」「密謀」等擬人化措辭，把軟體故障說成人的動機。