AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下からAIでニュース作れるって話を聞いたのですが、現場が混乱するだけじゃないかと心配です。これって要するに情報が均質化してしまうってことではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！最近の研究は一概に均質化すると結論づけていないんですよ。結論を先に言うと、大事なのは初期の情報の多様性とAIの模倣の仕方なんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
AIの「模倣の仕方」って具体的にはどう違うのでしょうか。ウチは現場の記者に近い仕事を任せるだけでいいのか、それとも複数の情報をつなげるよう指示したほうがいいのか迷います。
いい質問です。要点を三つで整理しますよ。第一に、AIが単一の情報源をまねる「single-source imitation」と、複数の情報源を合成する「multi-source imitation」は結果が異なります。第二に、元々の情報が均質か多様かで効果が逆になることが観察されています。第三に、完璧な真似は存在せず、必ず誤差や変形が生まれるため、そのズレが多様性を生む場合があるんです。
なるほど、つまり同じことを真似しても微妙なズレが生じて、それが逆にバラエティになることもあるわけですね。でもウチの現場は昔から似た内容の記事ばかりで、AIを入れたら余計に似通ってしまう気がします。
そこで肝心なのは二つの設計判断です。ひとつはAIに与えるプロンプトやデータの幅を広げること、もうひとつは複数ソースを統合する指示を与えることです。均質な場面ではAIが入り込むことでトピックや表現の幅が広がりやすく、投資対効果はむしろ良くなる可能性があるんですよ。
これって要するに、AIをどう使うかで結果が全然違うということですか。投資するなら運用ルールを決めないと場が荒れるということでしょうか。
その通りです。大丈夫、まずは小さな実験でルールを確かめてから拡張できますよ。要点は三点です。小さく試し、模倣の方式を選び、結果を定量化することです。これを繰り返せば、投資対効果は見えやすくなりますよ。
小さく試すという話は分かりましたが、実際にどんな指標で多様性を測ればいいのか、現場の忙しい担当者にも分かるように教えてください。
いいですね、指標は分かりやすくします。類似度（similarity）と話題の広がり（topic diversity）と表現の多様性（stylistic diversity）を三つの軸で見れば十分です。機械的には文章間の類似度を数値化して比べ、担当者は伸びる/縮むの２点だけ注視すれば運用は楽になりますよ。
分かりました。これなら経営判断にも使えそうです。自分の言葉でまとめると、均質な情報しかない場面ではAIの模倣がかえって視点や表現を増やしてくれるが、元から多様な場面では単一ソースだけ真似させると似通ってしまうから、複数ソースを混ぜる運用ルールが必要ということですね。
