AIがすぐに作家に取って代わることはないだろうが、その未来はあなたが思っているよりも近いかもしれない

人工知能は、多くの企業にとってコンテンツマーケティングと管理の効率化に大きな役割を果たしています。 AI の助けがなければ数日、あるいは数週間かかるかもしれないタスクを、数分で検索、準備、編集、公開することができます。

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問題は、AI は時間のかかる出版作業を自動化し、人々が何を読みたいかを予測するのに役立つ一方で、少なくとも現時点では文章をうまく書くことができないことです。

現在でも、AI は概念や事実をつなぎ合わせて半ば一貫性のある寄せ集めにすることに大きく依存していますが、顧客の注意を引いたり精査に耐えたりするような言葉遣いやその他の無形要素を実現することはできません。

現在、コンテンツ作成分野における人工知能の基盤技術としては、170億のパラメータを持つマイクロソフトのチューリング自然言語生成（T-NLG）ツールや、1750億の機械学習パラメータを持つOpenAIのGenerative Pre-trained Transformer 3技術（GPT-3）などがあります。

2020年9月、マイクロソフトはGPT-3テクノロジーを使用するための「独占的」ライセンスを取得したと発表しました。これは、急速に成長しているこの業界が向かう方向を示す手がかりとなります。

このインタビューでは、Wordable の CEO であり Codeless の創設者でもある Brad Smith 氏が、コンテンツ作成における AI の現在の限界について説明し、その機能を最大限に活用する方法を説明し、近い将来の AI の方向性を展望します。

今日、コンテンツに関する最も重要な問題は、「ゴミを入れればゴミが出る」ということです。

スミス氏は、現在、AI の最大の問題はパラダイムへの過度の依存と、特定のトピックについて言及したときに特定の単語やフレーズが隣り合って表示される可能性にあると述べた。

「つまり、現時点では AI は事実に基づいた情報ベースのコンテンツしか提供できず、それでも AI が言っていることを理解するのは困難です」と同氏は説明した。「特定のトピックに関する既存のコンテンツを活用し、ロボコップ版のマッド リブスを再生しているだけです。」

人工知能は長くて説得力のある文章をつなげることはできません。

「良いコンテンツのほとんどは、それ自体が積み重なってできています」とスミス氏は言います。「ですから、最初のセクションで議論の土台を築き、4 番目のセクションまたは段落で戻って、読者のためにそれを基に構築することができます。」

スミス氏によると、AIの問題点は、このように自己参照できないことだ。 「いくつかのトピックに関する知識が完全にばらばらなので、それらを結びつける糸口が見つからず、読者は一貫したコンテンツを見たいのです。」

スミス氏は、これら2つの問題だけでも、大量のオンラインコンテンツの作成にAIを使用することは完全に不可能だと述べた。

AIは音声や動画を作成できない

また、AIは音声や動画を制作できず、この種のメディア用のスクリプトも書けないとスミス氏は指摘し、「今後数十年にわたり、大多数の人々がデジタルメディアを消費する方法だが、これは全く別の話題だ」と述べた。

人工知能は主体性を達成できない

オンラインコンテンツの大部分は客観的ではなく主観的です。さまざまなオプションを比較したり、いくつかの提案をしたりしてください。それぞれのオプションには、長所と短所があります。

「AIが基本的にこのトピックに関する他のコンテンツを機械的にコピーしているのでない限り、このように選択肢を比較したり、特定の議論が正当であるかどうかを説明する追加の情報を提供したりすることはできません。」

人工知能は感情を処理できない

AI は、スタイル、専門用語、内輪のジョーク、メタ参照、逸話、ストーリーテリングなどの感情を処理できません。 「これらはすべて、読者が立ち止まり、読んでいる内容に集中し、読み続けたいと思うようにさせるものです。結局のところ、人間は感情的な生き物であり、何百年もの間、感情を利用するように脳が配線されており、感情を利用して合理的な判断を下すことが多いのです。その逆ではありません。」

AIはコンテンツ作成のどの部分を支援できるでしょうか？その答えはリサーチと準備です

長文コンテンツ（1,000～2,000語）の執筆には平均4～5時間かかり、そのうちの半分はリサーチと準備に費やされることを考えると、AIは両方の分野で大きな助けになるだろうとスミス氏は言う。

「AIとその基盤となるコンテンツテクノロジーは、記事の見た目や、記事で言及すべきサブトピックに関する提案を数時間ではなく数秒で提供し、このプロセスを大幅に短縮するのに役立ちます。」

パターンマッチングはSEOに最適

パターン マッチングによって「ロボコップ風のマッド リブス スタイル」のコンテンツを作成できますが、スミス氏は、パターン マッチングに大きく依存する AI 研究が強力な SEO コンテンツの構築に役立つと考えています。

「Google のような検索エンジンは、検索者がクエリの回答を見つけるのを支援することだけを目的としています。そのため、表示されるコンテンツの多くはかなり定型化されており、上位 10 件の結果はすべて、特定のサブトピック、意味論的アイデア、および検索者が尋ねている質問に言及している可能性が高いです。」

初稿 - 特定の状況において

スミス氏は、非常に特殊なケースでは、AI が最初の草稿として合格レベルの、短く、事実に基づいた、重要なコンテンツを提供できる可能性があると説明しています。 「繰り返しになりますが、実際にレビューし、磨きをかけ、編集し、追加できるライターや編集者は依然として存在します。しかし、特に AI と連携してアウトラインをレビューしたり、AI が執筆を始める前に人間が承認したりすることができれば、これは膨大な時間と費用を節約できる可能性があります。」

したがって、ロボットがすぐにライターに取って代わることはないかもしれませんが、コンテンツ作成のための AI テクノロジーは急速に進歩しています。 GPT-3 は T-NLG のわずか数か月後に打ち上げられたが、容量は 10 倍であることを考えると、次に何が起こるかは興味深いところだ。 80人の被験者を対象に、人間が書いた短編小説とAIが書いた短編小説を区別するよう求めた予備テストでは、被験者が正しく区別できたのはわずか48％だった。

スミス氏の重要なアドバイス: コンテンツの基盤となるテクノロジーを使用する場合は、プロセスのすべての段階で必ず人間が関与するようにしてください。

「もちろん、コンテンツをレビュー、フィルタリング、モデレートし、合法であることを確認するために何かを破棄するには、専門家と人間が必要です。それでも、AIは適切に使用すれば多くの時間を節約できる可能性があり、コンテンツ作成の将来において間違いなく重要な役割を果たすでしょう。」