Makale, bir iş arkadaşından gelen ve yapay zeka tarafından oluşturulduğu sonradan anlaşılan bir proje planı deneyimini ele alıyor. Yazar, başlangıçta planın kapsamlılığından etkilenirken, detaylı okuma sırasında bir şeylerin ters gittiğini fark ediyor ve belge geçmişini kontrol ettiğinde planın aniden, tam olarak oluşmuş bir şekilde ortaya çıktığını görüyor. Bu durum, yazarın kendisini aldatılmış ve biraz da aptal hissetmesine neden oluyor, çünkü meslektaşı yapay zeka kullanımını belirtmemiş. Yazar, yapay zekanın insan tarafından yazılan tüm çıktıları sindirmiş olması durumunda, bu planın bir insanın hayal edebileceğinden daha iyi olması gerektiğini sorguluyor.
Yazar, yapay zeka kullanımının zaman kazandırma potansiyeline rağmen, bu tasarrufun doğrulama yüküyle dengelendiğini ve işin başkasına aktarıldığını belirtiyor. Harvard Business Review'da "workslop" olarak adlandırılan bu yeni kavram, yapay zekaya dayalı materyal oluşturma sürecinin kolektif iş yükünü artırdığı durumları açıklıyor. Yapay zeka ile yazmada, üretimin kolay, doğrulamanın ise pahalı hale geldiği bir durumla karşı karşıyayız; bu, kriptografik sistemlerin "doğrulaması kolay, hesaplaması zor" prensibinin tam tersi. Artık belgeleri daha şüpheci bir gözle okuyor, güveni askıya alıyor ve yapay zeka izlerini arıyoruz.
Makale, başkaları için yazarken yapay zeka kullanmanın temel bir görgü meselesi olduğunu vurguluyor. Tamamen yapay zeka tarafından üretilmiş bir yazıyı kaynağını belirtmeden paylaşmak, nezaket dışı kabul ediliyor. Yazar, bu durumun fikir alışverişindeki eşitliği zedelediğini ve sosyal sözleşmeyi baltaladığını savunuyor. Yapay zeka çıktısını kendi eserin gibi göstermek, zamanla pasif bir gözlemciye, yaratıcının asistanına dönüşmene yol açabilir. Bu, özgün düşünce ve çabanın değerini düşüren bir yaklaşım olarak ele alınıyor.
Yapay zeka ile üretilen içeriğin kaynağını belirtmemek, işbirliğinde güveni zedeler ve doğrulama yükünü artırarak "workslop" adı verilen yeni bir iş yükü yaratır.