Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) resultan agotadores porque exigen al usuario invertir energía social —hablar, negociar, convencer— para hacerlos funcionar, una energía que quizá estaría mejor empleada en otras personas. El texto parte de una observación neurocognitiva: cuando se utiliza una buena herramienta, como un coche, un teclado o un atajo de teclado en Vim o VSCode, el cerebro la integra como una extensión del propio cuerpo. Sin embargo, conversar con otra persona activa un ritual social mucho más costoso.
El problema con los LLM es que no ofrecen ninguna de las dos experiencias de forma plena. Ni se sienten como una prolongación del cuerpo, por su inconsistencia y lentitud, ni devuelven el valor propio de una interacción humana, como aprender algo nuevo, ser cuestionado o inspirado. En su lugar, exigen el esfuerzo social sin la recompensa correspondiente: a cambio se obtienen más código, más pruebas y más excusas,，偶尔 incluso más informes de errores.
El artículo reconoce que, para ciertas tareas individuales, los LLM permiten logros impensables hace un año, pero cuestiona si merece la pena el coste cognitivo en todas las situaciones. También plantea si esa energía social no rendiria más si se dirigiera a los compañeros humanos de trabajo. La conclusión es directa: los LLM piden al usuario que les hable, pero rara vez recompensan ese esfuerzo de igual manera.