コンピューターが書いた人類の状況に関する詩や物語、小説を読むのはどんな体験だろうか？
これは決して突飛な話ではない。
伝説的作家ロアルド・ダールは早くも「あなたに似た人々」（1953）という不気味な短編で、作家にとって悪夢のようなシナリオを描いている。物語には、作家の作品を元にわずか15分で受賞小説を書き上げてしまう巨大なマシンが登場する。ただし、ダールが亡くなるまで、そんなマシンは現実には現れなかった。 だが今日、それはもはや突飛なアイデアではなくなりつつある。AIがライティング分野でもたらす利便性を示す事例は数多くある。
中国SF作家の陳楸帆は、テキスト生成ツールの形でAIを活用し、ベストセラーの一部のセリフを作成した。機械が生成したコンテンツが新しいアイデアを生んだり、陳の物語を新たな方向へ導いたりすることはなかったものの、その言葉の背後にある声やスタイルは作者のものに非常に近かったという。
陳によると、創新工場（Sinovation Ventures）が開発したAIプロトタイプは、彼の過去の作品——100万字以上の漢字からなる逆引き辞書——を学習済みだという。プログラムは最適な結果を得るために数回調整が必要だったが、陳はAIを使って書くというアイデアに非常に魅力を感じていると述べている。
「伝統的な文学はどんどんつまらなくなり、急速に発展する私たちのテクノロジーに満ちた生活と無関係になっている。人々の思考と感情を刺激する何か新しいものが必要です」と彼は語った。
2016年に遡ると、ワシントン・ポストはリオデジャネイロ2016オリンピックの報道を支援するために、ヘリオグラフ（Heliograf）と呼ばれる初のAIボットを自社開発した。このボットは読者向けに短いレポートを生成でき、メダル授与を含む各種競技の結果を報道することができた。
その後に登場したのがQuillだ。同社によれば、Quillは「大規模に自動で関連情報を報道するAI技術」であり、機械または人手でコンパイルされたデータ（スプレッドシートやブログ記事など）の分析を通じて、関連性が高くターゲットを絞った記事を「洞察に富んだ」ナレーションで生成できるという。MITテクノロジーレビューによれば、2015年の時点でQuillは1日あたり100万字以上を書き上げていたという。
その後を追うように、Automated Insights社のWordsmithが登場した。財務レポートから始まり、Wordsmithは大学のスポーツやマイナーリーグ野球に関する記事を書き続けた。Wordsmithは生データ——スポーツの統計やスコア、あるいは特定業界の一連の企業の四半期収益統計——を解釈し、数秒間で魅力的な記事を作成する。
このように……新しいAI製品が日々、市場に次々と登場している。
ここで浮かぶ疑問は、AIライターのレベルが人間作家を失業させる水準に達するかどうかだ。
答えは必ずしも「イエス」ではない！
作家としての力は、あなたの生活経験、思考やアイデア、そして推論し共感をもって物語を語る直感的な能力を融合させることによって得られるものだ。AIと機械学習は目覚ましい発展を遂げているものの、まだ人間らしいライティングはできない。
AIに欠けているのはストーリーテリング——そもそも人間の得意分野——だ。
あらゆるタイプの作家がストーリーテリングの重要性を理解している。なぜなら、それは他者が私たちが伝える内容を覚えておくのに役立つからだ。野球の試合スコアや企業の利益報道といった比較的単純な定型タスクであれば、AIボットはすぐにあなたが読んでいる記事を提供してくれるだろう。しかし、物語に共感、ユーモア、スタイルを注入する必要があるなら、少なくとも今のところは人間の方が上手だ。
未来は協働ライティングのシナリオへと私たちを導く。AIが定型業務をこなし、人間がエッセンスとなる素材を制作する。ライティングビジネスはAIとのコラボレーションとなり、人間がクリエイティブな閃きを提供し、AIがデータの洞察を提供する。
以下は、AIが作家により良いコンテンツ作成を支援できる方法だ。
不要な言葉を削ぎ落とす
ワークショップやライティングガイドで、「少ない言葉を使う」という警告は基本ルールの一つだ。
読者にとって、複数のフレーズや節を含んだ長く複雑な文章ほど混乱を招くものはない。不要な言葉には様々な形と大きさがあり、それらを明確に分類するのは難しい。この問題を解決するには、自分の執筆により厳格に向き合い、それぞれの言葉が必要かどうかを考えることだ。
とはいえ、「ひどい」最初のドラフトには通常、大量の編集が行われる。編集を終えると、複雑な副詞や長文の使用が果たして本当に必要だったのかという客観的な視点を見過ごしてしまうことがよくある。
AIにこの重労働を任せてしまおう。
AIアプリは副詞をハイライトし、よりシンプルな単語を推奨し、受動態をマークしてくれる。したがって、ドラフトをアプリに入力すると、テキスト内の問題点をマークすることで編集プロセスの時間を短縮し、それらの部分を簡素化することに集中できるようになる。
つまり、作家としてあなたは創造力に集中し、可読性はAIに任せられるということだ。
校正
校正はライティングの追加プロセスではなく、必須プロセスだ。
自分が書いたものに戻り、各行を読み、執筆時に犯した誤りを発見して修正することを可能にする不可欠なステップであり、最終ドラフトに誤字脱字がないようにするためのものだ。
校正は優れた文書作成において重要な要素であり、文書を効果的に校正するには十分な知識と忍耐が必要だ。作品を提出する際にも、この点は非常に重要になる。
今日、作家の校正を支援するAIベースのソフトウェアは数多く存在する。
これらのソフトウェアはスペルミスや文法エラーを検出して修正できる。執筆の過程で同時にエラーを発見するソフトウェアもある。これらのソフトウェアはライティングのニュアンスを理解し、複雑すぎたり使いすぎたりする単語を通知する。Grammarlyのようなソフトウェアなら、句読点、文法、スタイル、文章構造、スペルについて作家にアラートを出してくれる。
したがって、AIはライティングにおける重労働を排除し、それを真に楽しい体験にしてくれると言える。
リサーチ
すべての作家にリサーチは必要だ。自分の人生に基づいた回想録を書いているのか、馴染みのあるコミュニティを舞台にした物語なのか、架空の宇宙でのファンタジーなのか、それとも特集記事なのか——リサーチは深み、真実味、そして登場人物や状況をさらに描き出す詳細を加えてくれる。
AIと機械学習が作家を支援できることの一つは、情報を収集することだ。
AIは数百万語のデータを深く掘り下げ、強力なテキスト分析を通じて読者が何を考え、何を感じ、何を求めているのかを理解する手助けをしてくれる。自然言語処理と感情分析を通じて何千もの書評を自動で実行すれば、トレンドが明確に見え、現在の世論をリアルタイムで把握できる。
AIはデータを収集し、実際にそのデータを処理する手助けをしてくれる。そして事実に基づいて行動や意思決定を下すことができ、単なる直感に頼る必要がなくなる。
端的に言えば、AIは「気まぐれな」読者への不確実性を排除し、彼らが読みたいものを正確に提供できるよう支援してくれる。
最後に、自分を成長させる
AIと機械学習は、反復的なタスクと非判断的な意思決定を自動化するのに非常に適している。
2012年にGoogleがどのように機械学習を使ってスーパーコンピューターに何百万ものYouTube動画のサムネイルから猫を認識させたかを思い出してほしい。コンピューターの精度は75％だった。しかし幼児なら100％の確率で猫を認識できる。一方、スーパーコンピューターは難しい数学の問題を数秒で解けるが、数学者自身はもっと時間がかかる。
毎日同じタイプのものばかり制作しているなら、作家としてそれは良いことではない。最終的に、AIは確実にあなたに取って代わることができる。したがって、現代の作家は常に創造的なチャレンジングモードに身を置き、才能が枯渇するのを防ぐ必要がある。
心理学者ヴィゴツキーは1978年に、学習は「発達の最近接領域」内で最も効果的だと主張した。心理学の講義のように聞こえるかもしれないが、簡単に言えば、それは学習者の現在の知識とスキルのレベルをわずかに超えているものの、学習がまだ手の届く範囲内にある空間のことだ。
端的に言えば、ここで論じている建設的なストレスとは、ストレスを目標達成の手段として捉え、毎日少しずつストレスに耐えることに自分自身に報酬を与えることだ。
毎日、コンフォートゾーンから少し外れた、しかし少しの努力で達成できる何かを書く。新しいスキルを学び、マスターし、それを異なる分野で使う。毎日少しずつライティングスキルを向上させる。
AIは仕事の一部を手伝ってくれるが、クリエイティブな人間を代替するものではないことを覚えておいてほしい。
あなたの仕事は、できるだけ人間らしく、執筆に創造性を加えることだ。AIに過度に依存すれば、あなたは仕事を失うことになる。
心理学者エドワード・デ・ボノが述べたように。
「創造性とは、長年続いたパターンを打破し、物事を異なる視点で見ることを指す。」