Cât de tare ne frapează faptul că textele produse de inteligența artificială (en. AI) pot provoca emoții puternice cititorilor? Dar dacă aflăm că acești cititori sunt adolescenți de liceu, elevi de clasa a XII-a? Și, mai ales, dacă textele care îi sensibilizează sunt chiar poetice, în speță poezii generate de un model algoritmic?

Pot textele AI să producă emoții autentice adolescenților? De la această întrebare am pornit în studiul Human touch versus algorithm. Reception of AI poetry among Romanian adolescents [Amprenta umană în confruntare cu algoritmul. Receptarea poeziei AI în rândul adolescenților din România], care tocmai a fost publicat în Frontiers in Education.

M-a determinat să încep acest studiu, în mod particular, frenezia utilizării AI de către majoritatea maselor populației, de la copii la adulți. Fie că vorbim despre experimente simple de generare automată de text, fie că vorbim despre analiză de date, generare de cod ori de imagini și conținut multimodal, inteligența artificială a depășit stadiul de curiozitate tehnologică pentru mulți dintre noi. Din acest punct de vedere, adolescenții reprezintă un caz aparte de investigat, întrucât generația Z trăiește într-un contact permanent cu tehnologia, iar raportarea lor la autenticitate și creativitate este în mod inevitabil modelată de acest context.

În acest context, mi-am propus să investighez cum se raportează adolescenții la AI printr-un studiu de caz care compară modul în care percep poezia unor autori români consacrați cu poezii generate de un model AI. În acest sens, am ales patru autori reprezentativi pentru curente literare distincte: Mihai Eminescu (romantism), Lucian Blaga (modernism/expresionism), Nichita Stănescu (neomodernism) și Mircea Cărtărescu (postmodernism). Pentru fiecare autor am selectat o poezie, iar prin intermediul modelului ChatGPT-4o au fost generate câte o poezie nouă în stilul fiecăruia dintre cei patru. ChatGPT a fost ghidat prin prompturi care au inclus elemente biografice, referințe critice, trăsături tematice și stilistice. Generarea a fost realizată iterativ, până la obținerea unei variante pe care am considerat-o coerentă în raport cu particularitățile autorului. În final, am avut 8 texte poetice: 4 ale celor 4 autori anterior menționați, 4 generate de AI, în stilul acestora.

Cu privire la eșantionul cu care am lucrat, acesta a cuprins 100 de adolescenți (17-19 ani), elevi de clasa a XII-a, împărțiți în două grupuri: un grup de control (50%), informat de la început despre autorii sau originea textelor, deci au știut care sunt cele patru texte generate de AI, și un grup experimental (50%), căruia nu i s-a dezvăluit autorul sau originea textelor decât la final – când au avut posibilitatea să reevalueze textele, dacă doresc. Am ales acest design experimental pentru a compara reacțiile spontane ale adolescenților după lectura textelor cu cele influențate de cunoașterea autorului sau a originii textului. Evaluarea s-a realizat pe bază de chestionar, în condiții diferite de administrare, așa cum am menționat.

Adolescenții au avut ca sarcină să citească textele și după fiecare text să răspundă la câteva întrebări. Instrumentul de cercetare a evaluat aprecierea generală (pe scala Likert de la 1 la 5), emoțiile declanșate (folosind scala lui Darwin și Ekman: bucurie, tristețe, furie, frică, surprindere, dezgust și variantele nicio emoție/altă emoție), precum și percepția creativității și a complexității limbajului. Datele au fost analizate prin metode de statistică descriptivă (SPSS) și analiză de conținut a trendurilor.

Rezultatele studiului indică un fenomen central, recurent: eticheta autorului influențează decisiv receptarea. De exemplu, în grupul experimental, unde autorul textelor nu era cunoscut, adolescenții au evaluat poezia AI într-o manieră mai favorabilă, în detrimentul celei scrise de autorii români, sugerând că le place mai mult poezia AI. În anumite cazuri, poeziile AI au fost considerate ca fiind chiar mai creative sau cu impact emoțional mai ridicat decât în cazul poeziilor scrise de autorii români. Cu toate acestea, când adolescenții au aflat că unele texte au fost generate de AI și-au revizuit evaluările pentru toate dimensiunile analizate – apreciere generală, reacție emoțională, creativitate și complexitate – scorurile acordate poeziilor generate de AI scăzând semnificativ. Această modificare bruscă a evaluării sugerează nu doar stereotipurile legate de AI, ci și un moment de disconfort ("label effect"): adolescenții își corectează evaluările inițiale după ce află că textul apreciat nu este uman. Un fel de vinovăție a încălcării normei școlare. Am introdus aici conceptul de "receptare șablonizată" – practicile școlare bine-cunoscute prin vechile comentarii pot conduce și la o receptare după șablon: evaluarea se modifică odată cu schimbarea etichetei autorului. În schimb, în grupul de control, unde participanții știau cine este autorul textelor, prin urmare și faptul că unele poezii sunt generate de AI, s-a manifestat o preferință clară pentru textele scrise de autorii români pe toate dimensiunile analizate.

Un alt rezultat pe care îl consider relevant privește perceperea emoției. Adolescenții au răspuns emoțional la poezia AI – mai ales cei din grupul experimental, în multe situații considerând-o ca transmițând mai multă emoție decât poezia scrisă de autorii români. În acest caz, răspunsul emoțional diferă semnificativ în funcție de autor și de originea textului. Interesant de observat este că emoțiile negative, precum tristețea, frica, dezgustul, sunt mai des asociate textelor AI, mai ales în cazul autorilor al căror limbaj poetic prezintă nuanțe filosofice, de introspecție (de exemplu, L. Blaga). În schimb, ca emoție generală, bucuria este mai frecvent asociată poeziei umane, mai ales atunci când e cunoscut autorul textelor. Ne rămâne de văzut în continuare modul în care vom reuși să identificăm care sunt declanșatorii (en. textual triggers) care determină aceste reacții emoționale. Și cum poate algoritmul să imite atât de bine inclusiv emoția, fiindcă deja nu se mai pune problema dacă AI poate să scrie poezie "la fel de bună" precum cea umană, ci dacă autenticitatea mai rămâne o condiție a valorii unui text și în ce măsură mai avem nevoie de intenția umană pentru a valida emoția.

Analiza detaliată poate fi găsită în articol, care poate fi citit open access, aici​​

Rămân câteva elemente de profil educațional și gen, pe care vă invit să le descoperiți în articol, care poate că ne spun mai multe despre sistemul nostru de educație decât o putem spune noi aici.