Yazar, yapay zeka modelleri geliştikçe ve insanlar aynı hızda gelişmedikçe, Turing testini geçme çıtasının yükseldiğini ve sonunda insanların bile bu testi geçemeyebileceğini öne sürüyor. Makale, eskiden büyük dil modellerinin (LLM) başarısızlıkları olarak görülen ancak artık insanlarla yapılan sohbetlerde daha sık karşılaşılan sorunları listeliyor. Bu sorunlardan ilki, insanların bazen alakasız ve uzun konuşmalarla konuyu dağıtması. Tıpkı bir LLM'in "üretmeyi durdur" düğmesine basmak ister gibi, yazar da insanların bitmek bilmeyen ve ilgisiz gevezeliklerini sonlandırma isteği duyduğunu belirtiyor.
Bir diğer gözlem, insanların uzun ve karmaşık açıklamalarda odaklarını kaybetmesi ve önemli bilgileri tekrar etme ihtiyacı doğurması. Yazar, güncel LLM'lerin karmaşık durumları anlama ve yankı uyandıran yanıtlar verme yeteneğine sahipken, insan zihninin aynı "prompt" karşısında bilgiyi kaybettiğini ve odağının dağıldığını fark ediyor. Bu durum, insan beynini "daha büyük bir modele" yükseltme arzusunu tetikliyor, ancak bunun mümkün olmadığını hatırlatıyor. Son olarak, yazar, insanların geniş bir bilgi birikimine sahip olmaması ve farklı konulara taze bir bakış açısı getirme konusunda LLM'ler kadar başarılı olamaması sorununa değiniyor. Çeşitli konularda derinlemesine sohbet edebilecek birini bulmanın nadir bir "sihirli an" haline geldiğini, oysa yapay zeka ile bu tür bir ortak bilgi temeli bulmanın artık çok kolay olduğunu ifade ediyor. Ayrıca, insanların hatalarından ders çıkarmakta zorlandığını, aynı mantık hatalarını defalarca tekrarladığını belirtiyor, oysa uzun süreli hafızamız ve duygusal pekiştirmemiz sayesinde bu bir sorun olmamalıdır.
Yapay zeka modellerinin gelişimiyle birlikte, insan iletişimindeki bazı zayıflıkların daha belirgin hale gelmesi, insan ve makine arasındaki algısal farkları yeniden sorgulatıyor.