AIはどのように書かれた資料を作成しますか？
AIライティングソフトウェアは、自然言語処理を使用して、人間の書き方に基づいてコンテンツを作成します。 IBMのブロガーであるEdaKavlakogluが、NLPの仕組みについて説明しています。 NLPは、言語学、データサイエンス、コンピューターサイエンス、人工知能など、いくつかの知識分野を組み合わせたものです。
計算言語学から派生したNLPは、人間の言語の構造と意味を理解しようとしています。 この蓄積された知識に基づいて、AIは、テキストの自動修正、仮想アシスタントへの電力供給、チャットボットの操作、フィルターを使用した電子メールの整理などの機能を実行できます。 NLPには、自然言語理解と自然言語生成の2つのコンポーネントが含まれます。
自然言語理解
NLUには、任意のテキストのセマンティクスと構文の両方の分析が含まれます。 意味論は意味と解釈に焦点を合わせていますが、構文は文法と単語の配置を指します。 セマンティクスには、単語の標準的な定義である外延を組み込むことができます。 それでも、それは意味合い、それらの言葉の解釈も含みます。 構文は言語と方言によって異なります。
NLUは、AIコンテンツ生成の最初の重要なステップです。 出力する前に、入力する必要があります。 これは、データ（この場合は、以前に作成されたコンテンツ）を収集することを意味します。 AIによっては、このデータマイニングプロセスには、仮想アシスタントに関する有線のブログ投稿から、医用画像技術におけるAIに関する詳細な調査レポートまですべてが含まれる場合があります。
AIは、アイデアを表現する際に人間の言語がどのように変化するかを理解するのに十分なほど洗練されている必要があります。 たとえば、南部アメリカ英語の「私は以前にあなたに話しました」は、他の形式のアメリカ英語の「私は以前にあなたに話しました」と同じ意味であることを知っておく必要があります。
自然言語生成
自然言語理解から十分な入力が得られたら、最終的にいくつかの出力を得ることができます。 自然言語生成は、NLU中に収集および処理されたデータを使用して上記の出力を作成します。 AIライティングソフトウェアは、学習したセマンティクス、構文、辞書、単語の関係を使用して、NLGを使用して単語を選択し、フレーズを作成し、文をまとめます。
それぞれの人工知能書き込みソフトウェアは異なる働きをします。 とはいえ、ほとんどの場合、同様のプロセスまたはアルゴリズムに従います。 TechTargetは、AIコンテンツ生成プログラムで使用される6つの段階を分類します。
- コンテンツ分析：出力コンテンツを決定するためのデータのフィルタリング
- データ分析：データのデコード、コンテキストの理解、パターンの発見
- ドキュメントの構造化：ドキュメントの計画と物語の構造を作成する
- 文の作成：必要な情報とメッセージを伝えるためのフレーズと文を生成します
- 文法の構造化：文を分析し、正しい文法と自然な響きの言語で書き直します
- コンテンツ出力：目的の形式での最終的なコンテンツ出力
AIコンテンツ作成の利点は何ですか？
人間の場合、執筆プロセスにはいくつかのステップが含まれます。トピックについて考え、表現する重要なポイントを選択し、それらのアイデアをテキストに変換します。 また、私たちの主張を裏付ける事実を見つけるために調査することもあります。 私たちの中には、構造を支援するためにドキュメントのアウトラインを作成し、それらのアウトラインに従ってコンテンツを作成する人もいます。 出版前に、私たちは私たちの書いた作品の質を向上させるために改訂と編集を行います。
コンピューターと人工知能は、テキストの生成など、人間よりも速く多くのタスクを実行できます。 自然言語処理により、これが可能になりました。 必要なコンテンツの種類によっては、AIライターは短時間で大量のコンテンツを作成できます。 AI支援のライターは、既存の情報を効果的に伝達または要約できます。
AIライティングの制限は何ですか？
AIを利用したライターは、いくつかの点で人間のライターよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 ソフトウェアが、文法、構文、セマンティクス、およびスペル規則にすでに準拠しているコンテンツから学習したと仮定しましょう。 これらのパラメーター内で、AI書き込みソフトウェアはエラーのないテキストを生成します。 ただし、そのコンテンツは、AIで使用されるデータモデルと同じくらい優れています。 これを念頭に置いて、AIで生成されたコンテンツの他の注目すべき制限を見てみましょう。
それはまだ人間のタッチが必要です
AIで書かれたテキストは、表面上は完全に完璧に見えます。 それでも、多くの人間の要素がまだ欠けている可能性があります。 AIは人間ではないため、比喩、類推、文化的文脈、ユーモア、共感、感情的な豊かさなど、人間の言語をそれが何であるかを示す重要な詳細を見つけることができない場合があります。 人間は、AIで生成されたテキストを確認および修正して、そのような詳細を組み込む必要があります。
そのアプリケーションは限られています
AIライティングソフトウェアの機能は素晴らしいものですが、すべてに使用できるわけではありません。 AIは、約200語以下の短いテキストを生成するのに最適です。 その制限を超えると、AIで書かれたテキストにエラーや理解できないコンテンツが含まれる可能性があります。 また、反復的または単調になる可能性があります。 また、あるセクションから次のセクションにアイデアが明確に流れないリスクもあります。 公開する前に、最終的なテキストを微調整するか、その一部を書き直す必要がある場合があります。
それは人間の知識と専門知識を欠いています
人工知能は、人間よりも速く学習し、より多くの情報を吸収することができます。 これは驚くべきことであり、多くの状況で役立ちますが、AIコンテンツライターが人間よりも優れているとは限りません。 技術マニュアルや調査レポートなどの資料が必要な場合、AIはおそらくその任務を果たせません。 繰り返しになりますが、アイデアの論理的な流れと低品質のコンテンツのリスクに関して潜在的な問題があります。
AIはニッチな視聴者向けのコンテンツと格闘する可能性があります
人間のライターは、AIライターができない別のことを行うことができます。それは、聴衆に合わせてスタイルとトーンを変更することです。 AIで生成された文章は、形式的に聞こえるか、時には少し硬く聞こえるかもしれません。 ニッチなオーディエンス（たとえば、PvPゲーマー）でブログをホストする場合は、それらを引き込むコンテンツが必要です。正しく行われると、スラングと方言がオーディエンスとのつながりを深めるのに役立ちます。 AIコンテンツライターはそのようなコンテンツを作成できますか？ おそらくそうではありません。
コンテンツの品質に一貫性がない可能性があります
AIの書き込み機能を試してみると、楽しい結果や予期しない結果が生じる場合があります。 その一例が、ベンジャミンという人工知能によって書かれた短いSF映画「サンスプリング」です。 Ars Technicaは、「星に立って床に座る」などの奇妙なステージの方向性を含む脚本から撮影された映画をデビューさせました。 このようなテキストは、ある文脈では独特の詩的な言葉ですが、他の文脈ではまったく混乱します。 AI言語生成の背後にあるメカニズムにさらに開発と改良が必要であるため、特殊なコンテンツを作成する準備ができているとは言えません。
信憑性の問題
デジタルテクノロジーが毎年拡大するにつれて、新しい倫理的問題が発生します。 人工知能と機械学習により、ディープフェイクのようなコンテンツが可能になりました。 これらは、プライバシー、ジャーナリズムの完全性、および民主主義社会への影響についての懸念を引き起こしました。
ペンシルバニア州立大学の研究者は、AIで書かれたテキストを検出する方法をテストしました。 その間、このコンテンツの性質についての議論が続いています。 それは創造の行為から生じるのでしょうか、それとも洗練された模倣の産物でしょうか？ そのような質問は、感性と人間性に関する主要な問題を利用します。 その間、あなたのコンテンツはあなたの聴衆との信頼を築く必要があります。 この目標を達成するブログ投稿、製品説明、記事、およびその他のタイプのコンテンツを作成できるのは、人間のライターだけです。
最終評決
人工知能は過去10年以内に大幅に発展しました。 AIの仕組みは、間違いなく洗練されていて強力です。 ただし、人間のライターには、AIを利用したライターにはまだ欠けている多くの長所があります。創造性、理解、言語のコマンド、意味、感情、影響を伝える能力です。
感情、共感、対人関係の側面、専門知識は、視聴者とのつながりを築くために不可欠です。 最終的に、AIライティングはこれらの品質を複製することはできません。 それらはすべて、人々の注意を引き付け、感情的に動かし、エンゲージメントを促進するコンテンツを作成する上で重要です。 BKAコンテンツと提携することで、毎日高品質のコンテンツを作成する熟練したライターの恩恵を受けることができます。 BKAコンテンツのブログ作成サービスがビジネスの目標達成にどのように役立つかをご覧ください。
