Los lectores están abandonando textos identificables como generados por grandes modelos de lenguaje, según sostiene el autor. En una encuesta citada de Cynthia Dunlop, el 78 % de los 668 desarrolladores consultados dejó de leer inmediatamente un artículo cuando detectó intervención de una IA, mientras que el 71 % evitó al autor en adelante. El 98 % prefirió una pieza imperfecta escrita por su autor frente a otra pulida con IA.
El problema no se limita al estilo. La asistencia sustancial de estos modelos dificulta saber qué ideas y palabras proceden realmente del autor, lo que erosiona el contrato implícito entre escritor y lector. El autor compara la respuesta actual con la evolución del correo no deseado: identificarlo a escala mejoró los filtros y convirtió la pérdida de reputación en un coste disuasorio.
Pangram Labs presentó Pangram 4, un detector que el autor considera mucho más preciso que sus predecesores. Tras meses de uso, destaca sus bajos índices de falsos positivos y falsos negativos. Oxide exige ahora que sus textos públicos sean clasificados como humanos por Pangram, porque no basta con afirmar que no se usó una IA: los lectores necesitan confianza en la voz institucional.