LinkedInでいくつかChatGPTで作成した「ソート・リーダーシップ（思考リーダー）」風の投稿を行い、同プラットフォーム上の他の専門家の投稿にも、自分では気の利いたつもりのコメントを書いた。だから、もう自分は専門家であり、履歴書に「ChatGPT」をスキルとして書いても信頼されるはずだ――そう思っているなら、悪いが、それは完全に間違いだ。
「AIスロップ」──質よりもスピードと量を優先、陳腐で機械的な言い回しを生む
ChatGPTにプロンプトを入力し、そこそこの見栄えの出力を得ること自体には、実のところ何のスキルも要らない。にもかかわらず、すでに何千人というプロフェッショナルがまさにそれをやっている――あまりに横行しているため、今やそれには名前が付いている。「AIスロップ」（AI slop）だ。
AIスロップとは、要するにコンテンツを大量生産する際に、質よりもスピードと量を優先することを指す。その結果として、使い古された陳腐で機械的な言い回しや、見るに堪えない比喩（「それはXではなく、Zだ」の類の陳腐な表現は生成AIを無批判に使った最大のサインになりがちだ）、独創性や中身の欠如が生まれ、プロとしての信頼性を損なう。
「AIワークスロップ」──実際には役に立たない、決定的な文脈を欠いたコンテンツを生み出す
さらに、もう一種のAIスロップとして「AIワークスロップ」（AI workslop）がある。本質的には同じ考え方だが、職場文脈に適用した概念である。Harvard Business Review（HBR）は次のように述べる。「私たちはワークスロップを、優れた仕事に見せかけながらも、与えられたタスクを意味のある形で前進させるための中身を欠いた、AIが生成した業務コンテンツと定義する」。
HBRはさらに、その実態をこう説明する。「AIツールが使いやすくなるにつれ、従業員は整った体裁の成果物を素早く作れるようになっている。見栄えの良いスライド、長く構成の整った報告書、非専門家によるもっともらしい学術論文要約、使えるコード、といった具合だ」。そして「一部の従業員は、この『磨きをかける力』を良い仕事に活用している一方で、別の従業員は、実際には役に立たず、不完全で、目の前のプロジェクトに関する決定的な文脈を欠いたコンテンツを生み出すために使っている」と説明する。
不幸なことに、AIワークスロップによって、情報の受け手は実際に何が起きたのかを突き止めて被害を修復することに多くの時間を費やす羽目になる。プロジェクトを進捗させるのはその後だ。結果として、AIによって「生産性が最適化された」という自慢は根拠を欠く。なぜなら、見かけ上は近道に見える方法を取ったせいで、創造性と生産性を自ら台無しにしているからだ。
