Eine der verblüffenden, aber letztendlich wahren Maximen der Analytics-Bewegung im Sport besagt, dass die meisten Erzählungen über die Leistung von Spielern Lügen sind. Jeder Spieler hat ein „wahres Talentniveau“, basierend auf seinen Fähigkeiten, aber die tatsächlichen Ergebnisse hängen hauptsächlich von Schwankungen und Glück ab. Wenn ein Spieler beispielsweise das wahre Talent hat, in einer Saison einunddreißig Homeruns zu landen, ist das Timing dieser Homeruns meist zufällig. Wenn jemand im April ein Drittel davon schafft, bedeutet das nicht wirklich, dass er ein „heißer Starter“ ist, der „eine großartige Quelle aufbaut“ – es bedeutet nur, dass, wenn Sie einunddreißig Homeruns nehmen und sie in die Luft werfen Luft zufällig auf einer Zeitlinie landen, manchmal schweben zehn davon bis April hinüber. Was zählt, sagen die Analytiker, sind Plattenauftritte: Sie müssen genügend Gelegenheiten nutzen, um Ihr wahres Talentniveau zu erkennen.
Während eines Großteils meiner Karriere war ich der Typ Journalist, der nur eine Handvoll Zeitschriftenartikel pro Jahr veröffentlichte. Diese erforderten viel Zeit, von der viel Zeit für kleinere Verbesserungen an Bericht, Struktur und Sätzen aufgewendet wurde. Ich glaubte, dass Langform-Journalismus, ähnlich wie Belletristik oder Poesie, einen fast mystischen Rhythmus besitze, der durch monatelange intensive Arbeit erreicht werden könne. Einmal freigeschaltet, würde ein Geist durch das Stück singen und die Leser auf eine universelle, wahrheitsgemäße Weise berühren.
Dann, vor ungefähr zwei Jahren, als ich im New York arbeitete Mal, Ich begann jede Woche Tausende von Wörtern zu schreiben und zu veröffentlichen. Meine Hauptmotivation war das Gesundheitswesen: Ich war jahrelang Vertragsangestellter und hatte eine sehr geringe Einkommensstabilität. Aber auch aus Autorensicht war ich neugierig zu sehen, was passieren würde, wenn ich einfach anfangen würde zu wechseln. Würden sich meine Sätze verschlechtern? Würde ich meinen Sinn dafür verlieren, was gut oder schlecht war?
Diese Fragen entsprangen einer ständigen Unruhe meinerseits – vielleicht das Ergebnis davon, zu viel Zeit online zu verbringen. Ich glaube immer noch, dass durchdachter, zeitaufwändiger Journalismus das Aushängeschild unserer Branche ist, aber angesichts meiner eigenen besonderen Überzeugungen über den Schreibprozess habe ich mich gefragt, ob ich nicht besser geeignet wäre, der Typ Schriftsteller zu sein, der einfach die ganze Zeit schreibt. Ich war nicht davon überzeugt, dass ich genug Tellerauftritte bekam; Ich war viel zu wertvoll in Bezug auf das, was ich für gut oder schlecht hielt, und auch viel zu narzisstisch in Bezug auf meine eigene Fähigkeit, die Reaktion der Öffentlichkeit auf meine Arbeit zu kontrollieren.
Ich begann zu verstehen, warum so viele großartige Schriftsteller davon besessen sind, einen einheitlichen Arbeitsplan zu wiederholen: Sie alle versuchen, jeden Tag eine Reihe von Wörtern zu treffen, die etwas Interessantes enthalten können oder auch nicht. Songwriter arbeiten auf ähnliche Weise – die besten produzieren Hunderte von Songs pro Jahr, und dann wird einer von ihnen zufällig ein Hit. Wir alle versuchen nur, unsere Plattenauftritte zu verbessern.
Bereits im Dezember schrieb ich über ChatGPT, das von OpenAI entwickelte und endlos gehypte Modellsystem für große Sprachen, und die Auswirkungen, die es für Autoren haben könnte. Es wurde in letzter Zeit (auch von mir) viel darüber geschrieben, ob wir die Technologie als Modeerscheinung abtun können und ob sie in der Lage ist, irgendetwas zu tun, außer einen schlechten Eindruck von der Realität zu machen: GPT und LLMs mögen es, sich von einem bestehenden Korpus von zu ernähren Text, dann trifft ein Algorithmus Entscheidungen darüber, welches Wort als nächstes in einer Sequenz kommt.
Dies bedeutet effektiv, dass GPT ohne uns nicht existieren kann. Wenn Sie eine Eingabeaufforderung in ChatGPT eingeben, die ein aktuelles Ereignis oder etwas in der jüngeren Vergangenheit betrifft, wird Ihnen oft mitgeteilt, dass seine Geschichte im November 2021 endet. Da die sogenannten KI-Chatbots ohne Menschen nichts Neues „lernen“ können Input, der einzige Weg, um beispielsweise die Chancen von Ron DeSantis in den republikanischen Vorwahlen 2024 oder das Aussehen der Menge bei Coachella zu erfahren, wäre, wenn er mit einem Artikel gefüttert würde, der von einem Menschen geschrieben wurde, der vermutlich einen persönlichen gemacht hatte beurteilten das Gesehene und setzten sich vor eine Tastatur.
Das sollte eine Erleichterung für Leute wie mich sein, die schreiben, indem sie Dinge in der Welt beobachten und dann unsere Eindrücke festhalten. Aber ich bin mir nicht sicher, ob wir uns jetzt schon entspannen sollten. Es gibt keinen Grund, warum ein LLM nicht auf aktuelle Umfragen zugreifen und eine Erzählung entwickeln oder sogar seine eigenen Umfragen durchführen könnte. Was Coachella betrifft: OpenAIs neueste Iteration des Modells, GPT-4, kann jetzt ein hochgeladenes Bild beschreiben, was bedeutet, dass es wahrscheinlich beschreiben könnte, solange einige Sicherheitskameras auf dem Gelände installiert waren und ein zukünftiges LLM Zugriff darauf hatte der Menge, und mit ein paar Fortschritten in der Video- und Audioverarbeitung konnte er Ihnen sogar sagen, was die Leute sagten. Wenn es Zugriff auf soziale Medien und Millionen von Videos vom Festival hätte, könnte es Ihnen wahrscheinlich einen umfassenderen und detaillierteren Bericht liefern als ein menschlicher Reporter. Was uns bleibt, sind Ausdrucksformen von Stil, Gefühl und die menschlichen Mysterien des kreativen Prozesses. Ich neige dazu, in diesen Debatten auf der Seite der Menschen zu stehen, aber ich frage mich auch, ob wir vielleicht ein bisschen fromm werden in Bezug auf unsere Fähigkeit, Dinge zu schaffen, die wirklich originell sind.
Schreiben ist schließlich ein Ergebnis des Lesens. Ich war schon immer ein Leser, aber ich neige dazu, in eingefahrene Bahnen zu geraten, wo ich einfach immer wieder die gleichen Passagen lese. Dazu gehören die ersten Seiten von Ralph Ellisons „Invisible Man“, in denen der Erzähler von seiner Lichterhöhle erzählt; Marcel Prousts Beschreibung von Ortsnamen; Joan Didions Äußerungen betonter Gleichgültigkeit in „Slouching Towards Bethlehem“; die Szene in Denis Johnsons „Jesus’ Son“, in der Fuckhead, der Protagonist, vor dem Fenster einer Frau steht; die Einleitung zu Bruce Chatwins „In Patagonia“ (mit der Dinosaurierhaut); einige willkürliche Sätze in Barry Hannahs „Geronimo Rex“; Orwells sachliche Schlussfolgerungen in „Reflections on Gandhi“; jedes Wort von James Baldwins „Notizen eines einheimischen Sohnes“; die letzte Strophe von Marilyn Hackers Gedicht „For KJ, Leaving and Coming Back“, in dem es heißt: „Obwohl ein Tag allein schon eng wird oder lügt/manchmal zu schwach ist, weiß ich was/ich wusste nicht/vor einem Jahr, das macht es aus das Recht/ Größe:/ besessene Gewissheit; ewig/Überraschung“; die Liste der Gegenstände im Badezimmer von Zooey Glass in JD Salingers „Franny and Zooey“; das Nachwort zu Borges‘ Erzählung „Tlon, Uqbar, Orbis Tertius“ sowie sein Liebesbrief mit dem Titel „Delia Elena San Marco“.
Ich habe festgestellt, dass ich wie eine kuratiertere, aber weniger effiziente Version von GPT funktioniere. Meine Sätze werden nicht von KI generiert, aber sie sind größtenteils die Synthese meiner Lieblingsautoren. Ich kann Ihnen sagen, welche Phrasen von Borges entlehnt wurden, welche Autoreneingriffe von Chatwin übernommen wurden und wie viel von der angeblichen Perspektive nur eine Annäherung dessen ist, was Orwell meiner Meinung nach über all dies denken könnte. Meine „Stimme“ stammt aus dem Korpus dieser Bücher. Vielleicht gibt es in diesem ganzen Text ein spirituelles Selbst, aber wenn ja, kann ich es nicht finden. Stattdessen fühlt sich Inspiration beim Schreiben für mich an wie das, was passiert, wenn man einer Maschine genug Gelegenheit gibt, etwas Interessantes auszuspucken, das eine eigene, wohl falsche Erzählung über einen „genialen Moment“ annehmen kann.
Ich bat das Programm, den zweiten Absatz dieses Stücks im Stil von umzuschreiben Der New Yorker. Es scheint, als hätte GPT beschlossen, einige der häufiger verwendeten Wörter, die ich getippt habe, durch schäbigere Synonyme zu ersetzen und gleichzeitig einen Rhythmus festzulegen, der das Gefühl vermittelt, dass der Autor beim Tippen ein Monokel hochhält.
Dann bat ich ihn, die gleichen Zeilen im Stil von Jay Caspian Kang neu zu schreiben.
Keine dieser Ausgaben macht mir Sorgen, dass ich vom Modell übertroffen werde, aber ich frage mich, ob ich die falschen Fragen dazu gestellt habe. Wir können uns darüber streiten, ob KI Texte erstellen kann, die überzeugend als meine ausgegeben werden könnten – ich denke, dass sie dies letztendlich tun wird – aber ich denke, Sie und ich sind uns einig, dass keiner von uns einen Artikel lesen möchte mit GPT-4 (oder 5 oder 6) in der Byline. Sicherlich wird ein LLM später in der Lage sein, eine genauere Einschätzung der Chancen von DeSantis auf den Gewinn der Präsidentschaft zu erstellen als seine menschlichen Kollegen in den Schützengräben der politischen Experten, aber was wäre der Sinn davon? Ich lese gerne menschliche Texte, weil ich mich gerne über Menschen ärgere. Vielleicht ist die persönliche Schreibqualität ein glücklicher Zufall, und mit einem GPT-4-Plug-in könnte viel Journalismus durch einen immensen Überwachungsstaat ersetzt werden. Aber der Grund, warum wir Bücher lesen, Lieder hören und Gemälde betrachten, ist, das Selbst in einem anderen Selbst zu sehen oder einfach nur zu sehen, wozu andere Menschen fähig sind zu erschaffen.
Anstatt mich auf die Realisierbarkeit der Kompositionen von GPT-4 zu konzentrieren und darauf, ob sie „besser“ oder „schlechter“ als meine eigenen sind, oder mich auf die krassen Klischees zu fixieren, die sie erzeugen – „langer, kurvenreicher Weg“, „vorsichtiger Tango“ – sollte ich das tun Ich frage Sie, den Leser, ob Sie mich immer noch wollen, nachdem die Maschinen übernommen haben, und Sie sollten mich fragen, ob ich Sie immer noch will. Die Antworten auf beide, hoffe ich, sind immer noch ja. ♦