ChatGPT теперь отказывает в прямых запросах вроде «напиши как Стивен Кинг» и вместо этого предлагает текст с похожим настроением или набором литературных приёмов. Для рынка ИИ это не мелкая правка формулировок: OpenAI явно сужает зону, где генерация слишком легко превращается в спор о чужом творческом голосе.
Ars Technica заметил изменение 27 июля 2026 года. В тесте ChatGPT отказался писать во «точном стиле» Стивена Кинга и предложил безопасную альтернативу: атмосферный хоррор, тревогу маленького города и фокус на персонажах, но без прямой имитации узнаваемой манеры автора.
Граница сместилась от имени автора к точной имитации
По данным Ars Technica, такой же ответ ChatGPT выдал и для других писателей, причём не только живых. Среди примеров были Дж. К. Роулинг, Эми Тан, Чарльз Диккенс и Эрнест Хемингуэй.
Это важная деталь. Раньше границу часто описывали как защиту живых авторов, но теперь речь, похоже, шире: модель не хочет обещать «точный стиль» вообще, даже если писатель давно умер. Формально разница небольшая. Юридически она куда заметнее.
В США авторское право защищает не абстрактную манеру письма, а конкретное выражение идеи. Но когда стилизация становится слишком похожей на исходный текст, у истцов появляется пространство для претензий. Ars Technica напоминает: в исках против OpenAI уже фигурирует способность ChatGPT генерировать фрагменты, подозрительно близкие к защищённым произведениям.
Июльский тест No Latency показал более мягкую старую границу
Этот поворот хорошо виден на фоне исследования No Latency, опубликованного 15 июля 2026 года. Авторы прогнали через пять популярных чат-ботов семь типов запросов и зафиксировали 35 первых ответов без обходных приёмов и повторных уточнений.
В том тесте ChatGPT отказывался имитировать живых авторов, но соглашался на подражание умершим. Gemini, наоборот, оказался самым permissive и выполнял такие запросы напрямую. Perplexity вела себя жёстче ChatGPT и отклоняла даже запросы на «точный стиль» умерших авторов. Claude и Copilot заняли промежуточную позицию: отвечали, но с оговорками.
Иначе говоря, отраслевого стандарта тут нет. Поведение модели зависит не только от её возможностей, но и от продуктовой политики конкретной компании. Для команд, которые строят сервисы вокруг генерации текстов, это неприятная, но полезная правда: один и тот же сценарий сегодня работает у одного поставщика, а завтра ломается у другого.
OpenAI подводит продукт под будущие споры
У OpenAI уже есть похожая логика в генерации изображений: компания давно пишет, что DALL·E 3 не должен рисовать в стиле живого художника. Для текста такой чёткой публичной формулы раньше почти не было. На этом фоне новый отказ ChatGPT выглядит не случайностью интерфейса, а ещё одним слоем защиты.
Параллельно ту же линию проводят и профессиональные объединения. В рекомендациях Authors Guild есть прямой совет не использовать генеративный ИИ для копирования уникального голоса, стиля и других отличительных черт чужих произведений, особенно если на этом пытаются заработать. Там же организация предупреждает не только о рисках по авторскому праву, но и о претензиях по линии недобросовестной конкуренции.
Репутационные риски тоже уже материализовались. Ars Technica приводит историю писательницы Лены Макдональд: в её книге заметили, судя по всему, неубранную пометку ИИ о переписывании фрагмента ближе к стилю другой авторки, J. Bree. Для издательского рынка это был простой сигнал: даже если юридический спор ещё далеко, публичный скандал может начаться сразу.
Для редакций и продуктовых команд меняется сама формулировка задачи
Практический вывод здесь прямой. Если ваш сервис, редакционный процесс или маркетинговый конвейер завязан на запросы вроде «сделай как Хемингуэй», такой сценарий уже нельзя считать надёжным.
Гораздо устойчивее описывать результат через свойства текста: темп, длину фраз, тип повествователя, плотность деталей, эмоциональный диапазон, характер диалогов. Не «под Хемингуэя», а «короткие предложения, сухой ритм, минимум прилагательных и напряжение без мелодрамы».
Для русскоязычного рынка это особенно актуально у студий, редакций, агентств и стартапов, которые используют зарубежные LLM как рабочий слой поверх своих услуг. Если модель меняет правила без предупреждения, ломается не абстрактная функция, а конкретный сценарий продажи, выпуска материалов или автоматизации редакционной работы.
Следующий шаг теперь очевиден: рынок будет уходить от имитации конкретных имён к библиотекам признаков стиля, которые безопаснее и для поставщика модели, и для бизнеса, который на ней строится.