Sebuah studi membandingkan dinamika pencarian semantik antara 82 peserta manusia dan tiga model bahasa besar (GPT-4o, Gemini-2.5-Pro, Claude-Sonnet-4.5) menggunakan data kelancaran verbal. Analisis mengkuantifikasi entropi, jarak ke berikutnya, dan jarak ke pusat gravitasi di delapan pengaturan suhu untuk setiap model.
- Manusia menunjukkan entropi yang lebih tinggi, langkah semantik yang lebih besar, dan dispersi yang lebih luas daripada semua LLM yang diuji.
- Penyetelan suhu hanya menghasilkan kecocokan parsial antara metrik manusia dan model.
- Tidak ada konfigurasi yang mereproduksi profil manusia lengkap di semua dimensi.
Temuan ini menunjukkan bahwa pencarian semantik manusia mengimplementasikan keseimbangan unik antara eksploitasi lokal dan eksplorasi global yang gagal direproduksi oleh arsitektur model saat ini.