Het kenmerk dat je niet kunt verbieden

Vorige maand stuurde iemand me drie alinea’s met de vraag of een mens ze had geschreven. Voor ik de eerste regel uit had, wist ik het al. Niet omdat er iets fout stond. De woorden klopten en de grammatica ook. Het was de afstand. Zoals je een onbekende al aan zijn manier van lopen herkent voordat je zijn gezicht kunt zien. Als er niks mis is met de tekst, waaraan herken je het dan?

De kenmerken die je kunt verwijderen

Het meeste waaraan je machinetekst herkent, kun je eruit halen. Daar ben ik een tijd mee bezig geweest, regel voor regel.

Het gedachtestreepje dat als peper door elke alinea is gestrooid: weg, met een regel. De kleine icoontjes naast een kop om vriendelijk te lijken: weg. De vlakke commissietoon die alles zegt en nergens iets op het spel zet, vervangen door een schrijvende persoonlijkheid met een eigen woordenschat en dingen die hij nooit zou zeggen. Het zijn allemaal kenmerken aan de buitenkant. Je kunt ze aanwijzen, er een regel tegen schrijven en ze zien verdwijnen.

Na genoeg regels komt er een strakke tekst uit. En die leest nog steeds alsof een machine hem heeft geschreven. Dat had ik niet verwacht.

Het kenmerk zonder schakelaar

Wat overblijft is het ritme. En voor ritme bestaat geen schakelaar.

Je kunt een vorm niet verbieden zoals je een teken verbiedt. De beweging waarin het nooit om het plan ging maar om de afstand. Het rijtje van drie waarin de verrassing tot nummer drie wordt bewaard. Het korte zinsdeel dat ertussen wordt gezet voor extra nadruk. De slotzin die weer terugbuigt naar de titel. Geen van die dingen bestaat uit specifieke woorden. Het is de maat onder de woorden, en een lijst met verboden tekens ziet die niet.

Die vormen zitten overal in gegenereerde tekst omdat ze overal zaten in de tekst waarvan het model heeft geleerd.

Waarom het ritme het gemiddelde is

Een model schrijft door steeds opnieuw te voorspellen wat het meest waarschijnlijke volgende stukje is. Doe dat een alinea lang en de zinnen schuiven richting de meest waarschijnlijke vorm van een zin. Doe het een heel essay lang en het essay schuift richting de meest waarschijnlijke vorm van een essay. Het model heeft dat ritme niet gekozen. Het is het midden van alles wat het heeft gelezen. En dat midden is van niemand.

Wat je vanaf de andere kant van de kamer al aanvoelt, is dat gemiddelde: de textuur van precies het midden, nadat alles wat eruit zou springen is gladgestreken.

Een stem die je herkent, ontstaat juist uit wat eruit springt. Een vreemde zinslengte. Een kaal punt op een plek waar de vorm om een zwierige zin vroeg. Het moment waarop een echte schrijver genoeg kreeg van het patroon en het brak. Voorspellen haalt die dingen er als eerste uit, juist omdat ze de onwaarschijnlijke keuze zijn. Dezelfde kracht waardoor een model zo soepel leest, trekt het ook steeds terug naar het midden van de weg.

Je krijgt geen stem door dingen te blijven schrappen

Regels brengen je dus maar een deel van de weg. Haal de gedachtestreepjes weg, de icoontjes, de commissietoon, en de zichtbare kenmerken zijn verdwenen. Dan houd je een strakke tekst over. Strak is nog niet levend. Ik kan morgen nog iets verbieden en de tekst wordt nog strakker, zonder ook maar een graad levendiger te worden.

Wat ontbreekt, krijg je niet terug met nog een verbod. Het menselijke signaal zit juist in de variatie, en variatie ontstaat niet door steeds meer weg te halen. Je krijgt het terug door opnieuw toe te laten wat het gemiddelde heeft verwijderd: een ritme dat één specifieke gedachtegang volgt, in plaats van de herinnerde vorm van hoe gedachten in het algemeen horen te lopen. Zinnen die iemand hardop had kunnen zeggen terwijl hij nadacht, in plaats van zinnen die zijn gebouwd om als geschreven tekst te klinken.

Het is eerlijk om te zeggen dat dit stuk je via een machine heeft bereikt. Lees het toch nog eens terug op het ritme. Als het ooit in een maat terechtkomt die je al duizend keer hebt gehoord, heb je precies te pakken waar dit stuk voor waarschuwt. Vertrouw dan op dat gevoel, meer dan op wat ik je hier ook heb verteld.