ブライス・ジェンキンス氏はThe Virtuous Collectiveの創設者であり、「11 Unpopular Reasons Why I'm Rich And You're Not」の著者である。
ChatGPTやClaude（クロード）などの大規模言語モデル（LLM）は、単語を推測するアルゴリズムであり、プロンプトに基づいてモデルが望ましいと判断した内容を提供するようプログラムされている。一見すると、その出力は本当に素晴らしい。完璧なスペル、文法、文章構造、そして我々凡人を超える推論力を備えている。数秒のうちに、ChatGPTはあなた（と研究チーム）が数週間、あるいは数カ月かけて達成するであろう文章を生成する。2年ほどLLMをいじり回してきた私は、手書きで文章を書く時間と手間を避け、「プロンプト入力」に直行したくなる誘惑を本当に理解している。
私には、人々が自分自身の考えを理解する能力が低下しているように思える。なぜなら、彼らが最初にすることはLLMに直行することだからだ。彼らは初歩的なアイデアをいくつか入力し、洗練された記事、投稿、台本を受け取り、それを自分の作品としてコピー＆ペーストする。5分以内に、説得力のある何かを手に入れる。しかし、それは本当に彼らの考えを反映しているのだろうか。
世界的な単一文化のリスク
最近では、ほぼすべてがLLMによって執筆されたか、LLMのような響きを持っている。ニュース記事、ソーシャルメディアの投稿、メール、書籍、映画の台本、さらには愛する人同士のメッセージまで。初心者には印象的に聞こえるかもしれないが、すべてがリハーサル済みで非人間的に感じられ始めている。さらに悪いことに、私たちの注意を必死に求める世界では、極端な表現を描く傾向があり、すべてが壊滅的に緊急、驚異的に素晴らしい、あるいは変革として組み立てられている。文章は、私たち普通の人々が自然に生み出すものを超えて磨き上げられており、比喩はしばしば印象的に聞こえるが、「それは実際に何を意味するのか」と問うまでのことだ。
この種の文章は、引きつけ、説得し、興奮させるように設計されている。しかし、AI生成コンテンツに十分に爆撃されると、その効果は必然的に逆になる。これは特に、トピックが教育的または内省的で、説得を求めていない場合に当てはまる。私たちは、実際にそのアイデアと格闘した人とつながりたいのだ。
AI生成によって文章が完璧になりすぎると、著者の苦闘の裏にある力が言葉から失われる。AI生成コンテンツはプロフェッショナルに見えるかもしれないが、人間の書き手の真の感情を欠いている。
練習しないスキルは失われる
紙に言葉を走り書きしたり、画面に言葉を打ち込んだりすることは、執筆という物理的行為かもしれないが、それは多くの人が自分自身の考えを発見し、自分自身の議論を考案する方法でもある。その発見は、弱い文章を修正し、ギャップを見つけ、予期しない考えを追い、うまくいかないものを削除し、再び始めるという混沌としたプロセスである。そのプロセスにおける摩擦は極めて重要であり、あらゆるスキルと同様、使わなければ失ってしまう。
書き手がLLMに初期のブレインストーミングを任せるほど、独立してアイデアを発展させる機会が減る。これは最終的に、思考の主体性の喪失をもたらし、さらに悪化させる。したがって、私は人々がLLMの助けなしに自分自身の考えを発見することがますますできなくなっていることを懸念している。この懸念を深刻化させているのは、すでにビッグテック・エリート内に集中化されている権力、資金、権威であり、思考統制に関する真剣な議論を必要としている。
初期の頭の中のダンプを生成し、その後編集し、下書きし、再編集するこのプロセスこそが、創造性が生まれる場所である。書き手がこのステップを迂回し、AIに議論を生成させると、彼らは自分自身の心の目を研ぎ澄ます困難な作業を回避することになる。
ツールと松葉杖の違い
LLMは、調査を実施し、存在する事実上のギャップを認識し、下書きをファクトチェックしたり、まだ考慮していない情報を表面化したりするために使用できる。このようにLLMを使用する場合、あなたは単に自分自身の意思決定プロセスを支援するためにそれを使用しているだけだ。
「さまざまなソースから情報を取得して、自分で結論を導き出し、このトピックについて推論できるようにしてください」と「このトピックについて非常によく書かれた論文を提供してください」の間には、かなりの違いがある。最初のプロンプトでは、あなたはまだ議論の源である。しかし後者では、モデルがコンテンツとトーンの両方を生成し、どちらも読者には平板に映る。さらに危険なことに、LLMは嘘をつき、捏造し、存在しない情報源を虚偽の主張の証拠として参照することがますます上手になっている。LLMに何をプロンプトしても、信頼できる誠実さや正確さの体質を植え付けることはできない。LLMと人間の書き手の最も重要な違いはこれだ。嘘をついた人間の研究者を解雇することができる。人間は実際の結果に苦しむことができる。しかしLLMでは、いくら脅してもそれは単に気にしない。気にすることができないのだ。それは単語推測アルゴリズムであり、プログラムされた通りのことを伝える──真実など知ったことではない。
読者には分かる
ほとんどの読者は今や、LLMが作成した文章の明白な兆候をほぼ瞬時に見抜くことができる。完璧な文章構造、誇張的なレトリック、標準的な小見出し、強調的なバズワード、そして絶え間ない強制的な説得は、すべてAI使用の代名詞となっている。読んでいるものが機械によって書かれた可能性が高いと認識すると、彼らは言葉の信頼性を疑い始め、著者が自分自身の内省と経験を通じて結論に達したのか、それとも単にアルゴリズムに何かを書くよう依頼しただけなのかを疑問に思う。
本質的に、読者の信頼を築くのは、独自性、微妙さ、そして文章の背後に人間の心があるという感覚である。LLMを使用して文章を作成すると、個人的な脆弱性に具現化された思考の要素が排除される。技術的には「よく書かれている」が、AI執筆コンテンツは、あなたが読者に伝えようとしたインスピレーションと信頼性を欠いている。
自分自身の考えから始める
執筆は、自分自身を表現し、脆弱性を示し、他者とつながる場所であるべきだ。人間が書いた下書きの欠陥は、必ずしも排除すべき問題ではない。時にはそれらの欠陥が、あなたの個人的なリズム、不確実性、確信を明らかにする。それらはあなたの作品に風味を与える。
修正と明確さは、優れた文章を生み出す際に心に留めておくべきことだが、完璧な構文は誠実さや真正性を保証しない。文章は時に構造がしっかりしていても空虚に感じられることがあり、時にはエラーが作品をはるかに強力にする。なぜなら、それは著者の震える声を反映しているからだ。
AIに早く頼りすぎると、作品を読む価値のあるものにする、文章の共感できる部分を失うリスクがある。私のアドバイスは、AIツールに頼る前に座って自分で考えることだ。白紙のページを開き、心にあることを書き、思考プロセスの不完全さと不完全性を恐れないでほしい。
自分自身の視点を下書きしたら、ツールが役立つかどうかを決めることができる。おそらくAIを使用して調査したり、議論のギャップを特定したりしたいと思うかもしれないが、それは問題ない。しかし、議論の源としてそれに依存しないでほしい。あなたの声を洗い流したり、「あなたの」視点を提供させたりしないでほしい。その部分は自分でやってほしい。
自分の考えと再び触れ合い、困難な部分を外部のデジタルエンティティに委任する誘惑に屈しないでほしい。苦闘と不快感を受け入れてほしい。なぜなら、そこに独創性が生まれ、それがAIの単調さの海の中であなたとあなたの文章を際立たせるものだからだ。
