AI はライティングをどのように変えるのか

1950 年、コンピューター科学者のアラン チューリングは、現在人工知能のチューリング テストと呼ばれるものを提案したことで有名です。これは、タイプ打ちされたチャットで人間として通用するかどうかを機械が「考えている」可能性があるというものです。 この物語に詳しい人でも、チューリングが「フォース橋をテーマにしたソネットを書いてください」という文学的な依頼から試験を始めることを想像していたことは知らないかもしれません。 彼は、未来のコンピューターからの、回避的だが非常に人間的な反応を予測した。「これについては無視してください。私には決して詩を書くことはできませんでした。」 それはまさに私の父が言うことです。

先週、私は同じリクエストを OpenAI の最新の人工知能チャットボットである ChatGPT に送信しました。 「フォース湾に橋が立っています」と始まりました。 プログラムは 1 分も経たないうちに、韻を踏んだシェイクスピアのソネットを完全に作成しました。 コンテンツ フィルターでブロックされる攻撃的または物議を醸すトピックを除き、ChatGPT は、失われた愛、失われた靴下、自動化によって失われた仕事など、あらゆるテーマでオリジナルの詩を作成します。 ChatGPT のようなツールは、詩の世界や他の多くの世界を変える準備ができているように見えますが、詩人は人工知能について私たちに教えてくれることもたくさんあります。 アルゴリズムが詩を書くのが上手になっているとすれば、それは部分的には、詩が常にアルゴリズムのビジネスであったことが原因です。

最も反抗的な詩人でさえ、自分たちが認めたい以上に多くのルールに従っています。 優れた詩人は、文法規範とそれをいつ破るべきかを理解しています。 詩によっては一定のパターンで韻を踏むものもあれば、不規則に韻を踏むものもあれば、全く韻を踏まないものもあります。 詩の微妙なルールをプログラムするのは難しいように思えますが、詩が何であるかについての基本的な規範がなければ、詩を認識したり書いたりすることはできません。 小学生が俳句の構造や弱強五歩格の短く長い音を模倣するように教えられるとき、彼らはアルゴリズムの制約に従うことを効果的に学んでいます。 コンピュータでもそれができることに驚くべきでしょうか?

しかし、ChatGPT がどのように機能するかを考えると、ソネットのルールに従うその能力はもう少し優れているように思えます。 誰もこうしたルールを教えたわけではありません。 シンボリック AI と呼ばれる初期のテクノロジーには、分子生物学や建築などの特定の主題に関する公理を使用してコンピューターをプログラミングすることが含まれていました。 これらのシステムは狭いエリア内ではうまく機能しましたが、より一般的な適応性には欠けていました。 ChatGPT は、大規模言語モデル (LLM) として知られる新しい種類の AI に基づいています。 極端に単純化すると、LLM は膨大な量の人間の書き込みを分析し、文脈に基づいてテキスト文字列内の次の単語が何になるかを予測することを学習します。 この単語推測の方法により、AI は一貫した大学入学エッセイ、映画脚本の大まかな処理、さらにはスコットランドの橋に関するソネットさえも書くことができますが、それらはいずれも直接プログラムされていません。

LLM に対するよくある批判の 1 つは、LLM が何を書いているかを理解していないというものです。 彼らは次の単語を推測するという素晴らしい仕事をします。 結果はもっともらしく聞こえますが、的を外していることがよくあります。 たとえば、私は ChatGPT に次のジョークを説明してもらいました。「スイスの一番良いところは何ですか? わかりませんが、国旗は大きなプラスです。」 これに対し、「国旗への言及」は「答えがその国の肯定的な特質に関連するものであるという期待に反する」ためおかしいと回答した。 ジョークの核心である「プラス」の語呂合わせが抜けていた。 一部の学者は、LLM は世界に関する知識を発展させると主張しますが、ほとんどの専門家はそうではないと言い、これらのテクノロジーは一貫した内容を記述しますが、家には誰も帰らないのです。

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しかし、それは言語自体にも同じことが当てはまります。 モダニストの詩人ウィリアム・カーロス・ウィリアムズが言うように、「詩は言葉で作られた小さな（あるいは大きな）機械だ」。 キーツやディキンソンの熱のこもった詩が、詩人が私たちに直接語りかけているように感じるとき、私たちは言語と呼ばれるテクノロジーの影響を経験しているのです。 詩は紙とインク、あるいは最近では電気と光でできています。 ChatGPT の詩以上にディキンソンの詩の「内部」にいる人はいません。

もちろん、ディキンソンの詩はすべて、意味を生み出すという彼女の意図を反映しています。 ChatGPT が単語を組み合わせるとき、それは何も意図しません。 したがって、LLM による著作には意味はなく、見た目だけであると主張する人もいます。 空にキリンに似た雲があると、それが偶然似ていると認識します。 同様に、この議論では、ChatGPT の記述は実際の言語に似ているだけで、意味がなく、雲の形のようにランダムであると見なすべきです。

トリスタン・ツァラらが作品から意識的な決定を排除しようとした前世紀初頭以来、実験作家たちはこの理論を疑う理由を私たちに与えてきた。 彼らの技術は現在、LLM の背後にある原理の初歩的なバージョンのように見えます。 ツァラは帽子から言葉を引き出して詩を作りました。 1950 年代、ウィリアム S. バロウズは、新聞から単語を切り取って文学に再構成する「カットアップ法」を普及させました。 同じ頃、言語学者は、各単語が何回出現するかを数えることによってテキストをモデル化する「バッグ オブ ワード」アプローチを開発しました。 LLM ははるかに複雑な分析を行いますが、ランダム化はバロウズ氏を助けたのと同じように、ChatGPT が予測可能な出力を回避するのに役立ちます。

AI 研究者の間では古いジョークがあります。「人工知能」とは、コンピューターがまだ実行できないことです。 典型的な例はチェスです。 チェスの自動化の夢は 1770 年にまで遡ります。当時、机の下に隠された人間のチェスマスターのおかげで、メカニカル タークと呼ばれるロボット プレーヤーがヨーロッパの法廷を魅了しました。 1948 年にチューリングはチェス プログラムを作成しましたが、それは 1940 年代のハードウェアで実行するには複雑すぎました。 1997 年、ついにスーパーコンピューターがチェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破りました。 それ以来、コンピューターは人間よりもはるかに優れたものになり、今日の世界チャンピオンであるマグナス・カールセンは、コンピューターでプレイするのは無意味で憂鬱だと考えています。 コンピューターがチェスで勝つことは、かつてほど魔法ではなくなったように思えるかもしれないが、AI の詩が改良され続けるにつれて、チェスが何百万人もの人間にとって楽しみであり続けていることを忘れてはならない。

LLM はコンピューター支援によるライティングの新たな段階を表していますが、AI 詩の次のステップはまだ不明です。 チューリングと同じように、インターネットの博学者グワーン ブランウェンは詩をテストとして使用し、AI にシェリーやイェイツなどの真似をするよう求めます。 ホイットマンの言葉です。「陸地よ! 陸地よ! クルーズに行くことも、上陸することも! / ナイアガラを訪問し続けるために、続けて、続けて!」 AI が向上するにつれて、こうした模倣も向上します。 一方、未来派の詩人サーシャ・スタイルズはLLMと協力して、新たなポストヒューマン時代を到来させます。 「あと10年もすれば、私たちはIQを植え付ける方法、/言語全体を挿入する方法を知ることになるでしょう。そのとき私はスーパー詩人になるでしょう、//神経詩をターボで読むためのマイクロチップが埋め込まれます/ソネットとオーバドの歴史が編み込まれます」 。」 彼女の作品は視覚的に素晴らしいものですが、これらのテクノロジーの政治的、環境的、実際的なマイナス面を見落としていることがあります。 AI 詩の未来はまだ到来していませんが、LLM は、間もなく到来するだろうと語ります。

最近の最高の AI 詩の 1 つは、リリアン＝イヴォンヌ バートラムの「Travesty Generator」（2019 年）です。このタイトルは、批評家のヒュー ケナーが 1980 年代に共同執筆した詩生成プログラムからタイトルを借用しています。 バートラムの手において、「茶番劇」とは、これらの詩が応答する黒人に対する暴力的な不当行為も指します。 研究者たちは、AI がオンライン上ですでに蔓延している人種差別やその他の憎悪を増幅させるリスクを研究しているため、バートラム氏のような研究は特に急務となっている。

ChatGPT のソネットを友人に見せたとき、彼らはそれを「魂のない、不毛な」と呼びました。 ソネットのすべての規則に従っているにもかかわらず、この詩はありきたりで予測可能です。 しかし、人間による平均的なソネットはそれよりも優れているのでしょうか? チューリングは、コンピュータが人間のように考えることができるかどうかを確認するために、コンピュータに詩を要求することを想像しました。 もし私たちが今、コンピューターに詩だけでなく優れた詩を書くことを期待しているとしたら、私たちははるかに高いハードルを設定していることになります。

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