Jak pisać z LLM: zasada zero fraz od modelu według Ptacka

Thomas Ptacek opublikował tekst o tym, jak używać dużych modeli językowych podczas procesu pisania — nie jako generatorów treści, lecz jako narzędzi do redakcji. Simon Willison, komentując ten wpis na swoim blogu, przywołuje jego kluczową zasadę oraz opisuje własne podejście do korzystania z LLM przy tworzeniu tekstów.

Kluczowe wnioski

• Thomas Ptacek formułuje „Zasadę numer jeden”: nie wolno użyć ani jednego słowa zaproponowanego przez LLM.
• Ptacek proponuje traktowanie tej reguły jako formę „intelektualnego sprzętu ochronnego” – każde konkretne sformułowanie zasugerowane przez model ma być traktowane jako zakazane.
• Simon Willison potwierdza, że nie pozwala LLM pisać treści na swoim blogu, ale korzysta z nich do sprawdzania faktów, ortografii, gramatyki oraz jako okazjonalnego tezaurusa.
• Willison ma własny prompt do korekty tekstu, a Ptacek dzieli się screenshotem swojego osobistego narzędzia do redagowania z pomocą LLM oraz promptem pomagającym zbudować podobne narzędzie.
• Zdaniem Willisona tekst pisany przez LLM ma „ten dziwny zapach” – rozpoznawalny styl, którego reguła Ptacka pomaga uniknąć.

Zasada zero tolerancji na frazy z LLM

Centralnym punktem tekstu Ptacka jest twarda reguła: żadne konkretne sformułowanie, żaden „turn of phrase” zaproponowany przez model językowy, nie może trafić do finalnego tekstu autora. Ptacek podchodzi do tego jak do ochrony intelektualnej – porównuje tę zasadę do sprzętu ochronnego, który ma chronić przed czymś szkodliwym, w tym przypadku przed utratą własnego głosu pisarskiego. W jego ujęciu dyscyplina w stosowaniu tej reguły jest kluczowa – nie chodzi o okazjonalne unikanie podpowiedzi LLM, ale o systematyczne, restrykcyjne trzymanie się zasady w każdym przypadku.

Willison zgadza się z tym podejściem i podaje własny powód: teksty wygenerowane przez LLM mają charakterystyczny, wyczuwalny „zapach”, który odróżnia je od tekstu napisanego samodzielnie. Przestrzeganie zasady zero tolerancji na konkretne frazy z modelu pomaga więc nie tylko zachować autentyczność stylu, ale również działa jako mechanizm dyscyplinujący – zmusza autora do samodzielnego formułowania myśli, nawet jeśli model podsunął inspirację co do treści.

LLM jako korektor, nie ghostwriter

Willison precyzuje, do czego konkretnie wykorzystuje modele językowe w swoim procesie pisarskim. Nie są to zadania związane z generowaniem treści bloga – to rola pozostaje wyłącznie w jego rękach. Modele służą mu natomiast do trzech konkretnych funkcji: fact-checkingu, sprawdzania pisowni i gramatyki oraz jako okazjonalny tezaurus, gdy potrzebuje alternatywnego słowa czy sformułowania. Ta funkcja tezaurusa jest szczególnie interesująca w kontekście zasady Ptacka – model może zasugerować synonim, ale to autor musi znaleźć własne słowo, jeśli propozycja LLM ma zostać odrzucona zgodnie z zasadą numer jeden.

Willison wspomina również o swoim własnym prompcie do korekty, który stosuje w tym procesie. Ptacek idzie o krok dalej – w swoim tekście pokazuje screenshot osobistego narzędzia do redagowania oparte na LLM, które zbudował dla własnych potrzeb. Dodatkowo udostępnia prompt, który ma pomóc innym w skonstruowaniu podobnego narzędzia, a temat rozwija w towarzyszącym wątku na Twitterze.

Dlaczego to podejście ma znaczenie

Ten sposób myślenia o LLM w procesie pisania stanowi wyraźny kontrast wobec podejścia „napisz to za mnie”, które wielu użytkowników stosuje wobec chatbotów. Zarówno Ptacek, jak i Willison traktują modele jako narzędzia wspomagające precyzję i poprawność językową, a nie jako zamiennik własnego głosu autorskiego. To rozróżnienie – między asystentem redakcyjnym a ghostwriterem – wydaje się kluczowe dla zachowania autentyczności tekstu w erze powszechnego dostępu do generatywnej AI. Reguła „nie używaj ani jednego słowa zaproponowanego przez LLM” działa jako praktyczny test: jeśli autor nie jest w stanie się jej trzymać, oznacza to, że model przejął większą część procesu twórczego, niż powinien.

Podsumowując, tekst Ptacka i komentarz Willisona proponują konkretną, praktyczną granicę między korzystaniem z LLM jako pomocnika redakcyjnego a pozwoleniem mu na przejęcie autorskiego głosu – granicę wyznaczoną przez proste pytanie: czy to moje słowo, czy słowo modelu.