筆者特定に関する学士論文は、単純な語の使用頻度の統計によって、短い段落を誰が書いたかが分かりうることを明らかにしました。読者は語数だけに頼っているわけではありません。パターン、文の構造、物語の語り方も手がかりになります。こうした手がかりによって書き手の文体は感じ取りやすくなり、それこそが文章を人間らしく感じさせるのです。
AIが生成した文章は文体を平均化するため、どれほど様々なプロンプトの工夫を凝らしても、その背後にいる書き手は見えにくくなります。その文体がなければ、共感はより難しくなります。書き手を個人的に知っていれば、その視点を想像できます。知らない場合でも、AIではない文章は書き手とその状況について何かを示しています。皮肉なことに、AIではその文脈が失われてしまうのです。
AIの文章は精度も失います。詳細なプロンプトがあっても、モデルは文章をつなぎ合わせるために仮定を立てなければなりません。人間の書き手も、他人のために書く際に似た問題に直面し、論理的な誤りを避けるために曖昧な表現を選ぶことがよくあります。紙に書くことは、推論の矛盾や欠落に気づく助けにもなりますが、AIは結論へ直行することでその機会を奪ってしまいます。
文体と精度の喪失は読者の速度を落とします。筆者は、同じ長さであってもAIが生成した文章は少なくとも3分の1ほど読むのに時間がかかると感じており、多くのモデルは極端に冗長であるため、読書時間の合計はさらに増えます。書き手は時間を節約できるかもしれませんが、そのコストは読者に転嫁され、質問が増え、やり取りが繰り返され、読者と書き手の間の信頼も低下します。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing