Speel een spelletje: vraag een chatbot om een willekeurig getal tussen 1 en 10. Je krijgt 7. Vraag opnieuw: 3 of 4. Nog een keer: 8 of 9. Dit is geen telepathie - het is groepsdenken. Grote taalmodellen zijn voorspelbaar en oncreatief, wat prima is voor coderen maar waardeloos voor het bedenken van vakantiebestemmingen.

Enter Springboards, een Australische startup, met Flint - een LLM dat getraind is om hallucinaties te verwelkomen in plaats van te bestrijden. Medeoprichter Pip Bingemann demonstreerde: ChatGPT en Claude gaven allebei 7; Flint gaf 3,7916. Gevraagd naar een automerk, zeiden de mainstream modellen Toyota of Honda; Flint zei Ford F-150. Voor een New Balance-slogan zeiden Claude en ChatGPT allebei "Run your way"; Flint bood "Built to last, run to win."

Deze homogeniteit trekt aandacht. Een paper uit november getiteld "Artificial Hivemind" won de beste paper-prijs op NeurIPS, waarin 25 LLM's vrijwel identieke metaforen voor tijd produceerden ("Tijd is een rivier") en bandnamen (met "glass," "neon," "velvet," of "static"). Springboards bouwde Flint bovenop Alibaba's open-source Qwen 3, waarbij willekeur alleen op belangrijke uitvoerpunten werd aangepast - zoals vlak voor het noemen van een bestemming - in plaats van de temperatuur globaal op te schroeven, wat tot onsamenhangendheid kan leiden.

Marketingstrateeg Zoe Scaman vond Flint nuttig voor onconventionele ideeën, zoals het hernoemen van vermogensopbouw in plaats van de gebruikelijke "financiële geletterdheid op een leuke manier." Maar medeoprichter Maximilian Weigl waarschuwt: negen van de tien keer is gemiddeld prima, en het kopiëren en plakken van AI-output is geen baan. Springboards richt zich voorlopig op adverteerders, maar benadrukt dat variatie voor iedereen belangrijk is. Zoals Bingemann zegt: "Laten we deze weg inslaan in plaats van te eindigen in een grijze, saaie wereld."