تمتلك نماذج اللغة الكبرى إمكانية نظرية للكتابة بتنوع مساوٍ للإنسان، إلا أن إجراءات الأمان والضوابط المفروضة بعد مرحلة التدريب تحول دون ذلك وتجعل نصوصها قابلة للكشف، وفقًا لرأي براديلي إيمي، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Pangram المتخصصة في كشف النصوص المولدة بالذكاء الاصطناعي.

تفرض أنظمة مثل ChatGPT و Claude و Gemini قواعد سلوكية تحد من نطاق التعبير، بهدف تجنب المخرجات الضارة أو منع تصريحات سياسية معينة. هذا التضييق يؤدي إلى ظاهرة تُعرف بـ "انهيار الوضع" أو "Mode Collapse"، حيث يفقد النموذج تنويعه الطبيعي.

تكتب النماذج الأساسية، وهي النماذج الخام قبل مرحلة المعالجة اللاحقة، بتنوع أكثر من نظيراتها المحسّنة، مما يجعل أدوات الكشف مثل Pangram غير قادرة على تمييزها. الحال ذاته ينطبق على النماذج المتخصصة بدقة في مجالات محددة وعلى النصوص المعيبة التي تفتقر الاتساق.

لكن هذه الملاحظات لا تنطبق على النصوص المزودة بعلامات مائية رقمية، إذ يتوقع أن تحافظ هذه العلامات على فعاليتها حتى مع تنويع النموذج الأساسي.