AIが私たちの個性を奪っている

- 著者のEmmett Buck Thompsonは、スタンフォード大学でAIと社会の相互作用を研究するテクノロジー・ライター。この記事では、大規模言語モデル（LLM）を使うほど、私たちのアウトプットが「平均的で均質なテキスト」に回帰する危険性を指摘している。 - 根拠としているのは、（1）LLMは訓練データの「平均」をとるように設計されているため、生成的AIの出力は既存のテキストの「中心値」に引き寄せられる（2）ユーザーがAIの提案を無意識に採用することで、人間の書き方自体が徐々にAIのパターンに同調していく（3）その結果、個人のスタイルや視点の多様性が削がれ、文化全体が均質化する——という3段階のプロセス。 - この問題は「モデル崩壊」（モデルが自分自身の出力で訓練されると多様性を失う現象）とは別のもの。Thompsonが言うのは、人間がAIを「使う」という社会的プロセスそのものが、私たちの個性を奪うという点。 - 背景として、ChatGPTの月間アクティブユーザーが2億人を超え、AIライティングツールがブログ・学術論文・コード・メールの下書きにまで浸透している現状がある。つまり、AIが「書き方の規範」に影響を与える規模はすでに決して小さくない。