Jucați un joc: întrebați orice chatbot un număr aleator între 1 și 10. Veți primi 7. Întrebați din nou: 3 sau 4. Din nou: 8 sau 9. Nu e telepatie – e gândire de grup. Modelele lingvistice mari sunt previzibile și necreative, ceea ce e ok pentru programare, dar groaznic pentru brainstorming de destinații de vacanță.

Intră Springboards, un startup australian, cu Flint – un LLM antrenat să primească halucinațiile cu brațele deschise, nu să le combată. Co-fondatorul Pip Bingemann a demonstrat: ChatGPT și Claude au dat amândouă 7; Flint a dat 3,7916. Întrebat despre o marcă de mașini, modelele mainstream au spus Toyota sau Honda; Flint a spus Ford F-150. Pentru un slogan New Balance, Claude și ChatGPT au spus amândouă „Run your way”; Flint a oferit „Built to last, run to win.”

Această omogenitate atrage atenția. O lucrare din noiembrie intitulată „Artificial Hivemind” a câștigat premiul pentru cea mai bună lucrare la NeurIPS, arătând că 25 de LLM-uri au produs metafore aproape identice pentru timp („Timpul este un râu”) și nume de trupe (cu „sticlă”, „neon”, „catifea” sau „static”). Springboards a construit Flint pe baza modelului open-source Qwen 3 de la Alibaba, ajustând aleatorietatea doar la punctele cheie de ieșire – de exemplu, chiar înainte de a numi o destinație – în loc să mărească temperatura la nivel global, ceea ce poate provoca incoerență.

Strategista de marketing Zoe Scaman a găsit Flint util pentru idei neconvenționale, cum ar fi rebranduirea acumulării de avere în locul obișnuitei „educații financiare într-un mod distractiv”. Dar co-fondatorul Maximilian Weigl avertizează: de nouă ori din zece, mediocritatea e ok, iar copy-paste-ul output-ului AI nu e o slujbă. Springboards vizează deocamdată agenții de publicitate, dar insistă că varietatea contează pentru toată lumea. După cum spune Bingemann, „Să mergem pe acest drum în loc să ajungem într-o lume gri și plictisitoare.”