Niklas Gruhn wprowadził nowy termin meat proxy na określenie osób, które bezmyślnie kopiują i wklejają wyniki systemów AI innym ludziom. Problem polega na tym, że taka praktyka pozwala AI zająć miejsce krytycznego myślenia człowieka - osoba transmitująca informacje nie dodaje żadnej wartości ani nie gwarantuje jakości tego, co przekazuje.
Zamiast tego Gruhn proponuje podejście świadome: rzeczywiście warto prosić AI o pomoc, ale output nie powinien być bezpośrednio retransmitowany. Kluczowe jest przeczytanie odpowiedzi, jej zrozumienie i walidacja - sprawdzenie poprawności, użyteczności i kontekstu. Dopiero na tej podstawie warto napisać własny komentarz lub streszczenie, które potwierdzają, że wykonaliśmy tę pracę analityczną.
Ta praktyka ma znaczenie szczególnie w świecie LLM-ów, gdzie systemy AI mogą być przekonujące, ale nie zawsze dokładne. Wymagając od ludzi transformacji i przeformułowania odpowiedzi w ich własnych słowach, zmuszamy ich do rzeczywistego zaangażowania z materiałem. To zabezpieczenie przed rozpowszechnianiem błędnych informacji i dodaje autentyczną wartość w dyskusjach - zamiast bycia kanałem transmisji, człowiek staje się rzeczywistym uczestnikiem procesu poznawczego.