私はプロンプトを読むほうが好きだ

• 多くの学生が ChatGPT風 の課題回答を提出しており、それは 意味のない冗長さと反復 に満ちている
• 著者はこの現象について、誠実さの問題ではなく創造性の価値という観点から懸念 を示している
• 人々がAIを使う理由は、意味のない課題、能力不足、あるいは結果重視のアプローチ にある
• しかし書くということは 自分の考えを表現する行為 であり、AIは いかなる独創性も提供しない
• 著者は「AIの出力を読むくらいなら、いっそ元のプロンプトを読みたい」と述べ、本物の書く行為を促している

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序論

• 教員である著者は、学生の課題で AIが書いたような文体 にたびたび接しており、それは 意図のない冗長な言葉で構成された非人間的なテキスト だという
• こうした文章は主題を繰り返し、本当の考えなしにプロンプトを模倣 している
• これは教室だけに限られた問題ではなく、ブログ、論文、レビュー、さらにはReddit にまで広がっている
• 著者は「AIを使うな」と言うが、その理由は 誠実さのためではなく、人間の考えのほうがはるかに面白く意味があるから である

人々がAIを使う理由

1. 重要ではないと思っている

• 学生やレビュー担当者は 書くこと自体を価値のない作業 と見なし、成果物さえ完成すればよいと考えている
• 彼らは 手間を減らすためにAIに依存 しており、論文レビューや課題などでもこの傾向が見られる

2. AIのほうがうまく書けると信じている

• 英語が母語でない人や初級開発者は、AIがより良い表現をしてくれると信じている
• しかしそれは 自分の不足を隠すための選択 であり、結果として 本当に伝えたい考えをぼかしてしまう

3. お金や業務による「目的のある文章作成」

• レビュー、マーケティング、顧客対応などでは、人のためではなく検索エンジンや自動化対象のための文章 が作られている
• そうした文章には 意図もなく、人間性とも無関係 である

なぜ書くのか？

• 著者は 書くことは自分の考えを伝えるための道具 だと定義する
• 子犬、色、旅行のようなささいな主題でもよいが、必ず「自分のもの」でなければならない
• AIはそもそも 自分の考えを持たない ため、本質的には Plagよりも価値のない複製物 にすぎない

意味のない文章を書くのにAIを使うことの問題

• Redditの要約コメントのように、AIが代わりに要約してよい文章は、そもそも存在する価値がない
• 逆に課題や論文レビューのような、見た目には些細でも実際には重要な仕事にこそ、なおさらAIを使ってはならない
• AIは 思考を促さず、ただ 文を作るだけなので、本当の学習や貢献にはつながらない

意味のある文章でもAIを使うのはもっと悪い

• 「AIのほうがうまく書いてくれる」という幻想の中で、多くの人が 元の考えを失い、悪文や冗長な文章を作ってしまう
• AIはしばしば 事実を歪めたり要点をぼかしたりし、結果として 不要な装飾と虚偽情報ばかりを量産する
• とりわけ開発者の場合、AIが作ったコードは 理解なしに使われるコードであるため、保守性やセキュリティに致命的 である
• Peter Naurの理論のように、理解なしに作られたプログラムは死んだコード であり、"vibeコーディング" は 役に立たない死体の寄せ集めにすぎない

AI文章の実験例

• 著者は自分の文章の導入部をGoogle Geminiに入れ、AIに続きを書かせてみた
• 結果は 冗長で単調な要約、意味のない一般論、味気ない高級語彙 に満ちた文章だった
• たとえば "Perhaps it stems from a desire for efficiency, a wish to quickly generate text without the perceived effort of crafting each sentence." という文は、単に "Perhaps people do it for efficiency." と縮めればよい
• つまり、AIは大きな文で小さな考えを包み込み、核心がない

結論: むしろプロンプトのほうがましだ

• 著者は「AIが作ったどんな成果物も、それを生んだプロンプトより優れていると感じたことはない」と述べる
• AIには 内容も感情もなく、無意味な反復しかない
• 自分の経験をもとに書くことだけが意味のある創作であり、それがないならそもそも書く必要もない

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 授業における作文練習の目的はテキストを作ることではなく、学生に考えることを強いる点にある。多くの知識人や学者がこれを理解していないのは残念だ

  • 学生たちはLLMを使って教育をごまかしているが、実際には問題解決能力が必要な現実世界に直面することになる
  • 自力で問題を解決し、学ぶ人は長期的に大きな優位性を持つだろう

• 同僚たちはLLMが作った冗長なテキストの代わりに簡潔な入力を求めている。LLMが限られた入力から冗長なテキストを生成できるなら、私にもその簡潔な入力が必要だ

• 著者の意見に同意する。これはChatGPTや他のLLMを使う個人への価値判断ではなく、プロンプトを作るのに費やされた思考のほうが、LLMが生成した出力よりも興味深く独創的だということだ

  • LLMを使ってコードを書くとき、プロンプトが良くなければコードも良くならない
  • 最近LLMを使って学術的または創作的な文章を書いた人たちの反論を聞いてみたい

• 講師が学生に単にテキストを反復させるだけなのが問題だ。本当に教えるなら、次のような方法を使うべきだ

  • Tinkertoysで作ったロボットアームを使って角度を計算し、特定の地点に触れるための角度を見つける問題を解かせる

• LLMの使い方にはさまざまなものがある

  • 考えを整理し、フィードバックを得るために使う
  • 文体やトーンを改善し、欠けている情報を特定するのに役立つ
  • 反復的な過程を通じて、最終結果よりも長いプロンプトを書く

• 学位を得る経済的理由や障壁のため著者の意見には同意するが、ほとんどの人は学位を良い仕事を得るための障害物だと見ている

  • MetaやGoogleが新しいコードの大半はAIによって書かれたと主張しているのを見ると、AIが世界を支配することになるだろう

• AI生成資料は本質的に確証バイアス機械だ。AIの出力が明白なときは簡単に見分けられるが、人間レベルの出力だと特に考えもせず見過ごしてしまう

• LLM以前にも、コピー＆ペーストされた課題はたくさんあった。LLMの出力には競争力がないため、課題における大きな脅威にはならない

• メールでの議論にCopilotの要約を追加することをめぐって論争があった

  • 要約は理解を助けるという意見と、要約は不要な気晴らしだという意見に分かれた

• LLMによる不正行為の検出は、かつら誤謬の興味深い事例だ

  • 明白な不正行為は簡単に検出できるが、巧妙な不正行為は検出が難しい
  • 教育現場にいるなら、学生の作業をレビューする楽しみは失われるだろう。作業が本物かどうかわからないため、意味がなくなってしまう