Les grands modèles sont souvent considérés comme des "littéraires" doués pour l'écriture transactionnelle, mais dans ces écrits hautement réglementés, les erreurs ne sont pas tolérées. Les grands modèles de langage présentent souvent des problèmes d'"hallucinations", tels que des incohérences factuelles ou la création de contenu ex nihilo, ce qui est actuellement le problème le plus préoccupant pour les ingénieurs et les utilisateurs.
Cependant, certains pensent que les "hallucinations" et la "génération" vont de pair, signifiant que les machines créent également. L'année dernière, lors de la conférence sur les œuvres de science-fiction et de vulgarisation scientifique pour les jeunes de la province du Jiangsu, une nouvelle entièrement générée par l'IA a remporté le deuxième prix. La même année, GenWorld a organisé deux éditions du "Concours de micro-nouvelles en chinois générées par l'IA", exigeant que toutes les œuvres participantes soient entièrement générées par l'IA.
Générer un texte entier avec l'IA n'est pas facile, les participants ont utilisé diverses méthodes innovantes pour contrôler la sortie du chatbot. Cependant, l'IA a encore de grandes limitations en matière d'écriture narrative. Une étude a montré que les écrivains professionnels obtiennent de meilleurs scores en termes de créativité, de qualité littéraire et de style.
L'auteure de science-fiction Mu Ming considère que les outils d'écriture IA sont plus comme un "partenaire", leur plus grande utilité étant d'encourager le travail quotidien. Elle souligne que l'IA est moins performante face aux œuvres à forte teneur littéraire, en particulier dans la structure globale, l'intrigue et l'évolution des personnages des romans longs, où les auteurs humains restent supérieurs.
Mu Ming pense que l'architecture Transformer elle-même pose problème, comme la longueur insuffisante des tokens d'attention. De plus, les corpus utilisés par le modèle ont un impact, mais en raison de l'utilisation de vastes corpus, il est difficile d'évaluer l'influence de corpus spécifiques sur ses performances.
Fondamentalement, les grands modèles utilisent une "approche d'écriture" radicalement différente. Mu Ming a commencé à écrire des romans en 2016, s'améliorant initialement en étudiant les techniques de ses auteurs préférés. Elle estime qu'il est encore difficile pour l'IA de reproduire complètement le processus créatif et le mode de pensée des auteurs humains.