2023 年 3 月 29 日

ライティングにおける人工知能の長所と短所は何ですか?

公開日: 29 年 2023 月 10 日午前 21:29 更新日: 2023 年 10 月 21 日午前 XNUMX:XNUMX

人工知能に基づくテクノロジーは、ますます生活を楽にしています。最近では、コンテンツ作成のためのプログラムが活発に開発されており、ニューラルネットワークは既に人々のためにテキストを書いています。しかし、もちろん、AI は時間とリソースを節約して他のタスクに解放できるツールを提供することを目的としているため、ライターを部分的に置き換えることしかできません。

しかし、作家は自分の将来について心配する必要がありますか? 書面での AI の長所と短所は何ですか? ニューラルネットワークはどのようにテキストを生成しますか? したがって、この記事では、これらの質問やその他の多くの質問に対する回答を見つけることができます。

AI がテキストを生成する方法

AI ベースのサービスを機能させるために、開発者はいわゆるトレーニングサンプルをそのサービスにロードします。これは、特定のパラメータを持つ一連のテキストであり、ニューラルネットワークが基礎として使用する必要があります。次に、内部構成を変更して、最終的なテキストをトレーニングサンプルのテキストにできる限り類似させます。それがニューラルネットワークの学習方法です。

サンプルに George Byron の詩のみが含まれている場合、出力はその詩に非常に近いテキストになります。ニューラルネットワークは、詩のサイズと韻を繰り返そうとさえします。しかし、そのようなツールでは、アフィリエイトマーケティングの書き方に関する情報形式の専門記事を作成することはできません。

そしてそこに大きな問題があります。ニューラルネットワークには、プロの著者のレベルに匹敵するさまざまなトピックに関する何十億もの高品質のテキストが必要です。しかし、その量の優れたコンテンツは存在しません。したがって、最終的にライターに取って代わるような AI ツールを作成することは、現段階では不可能です。

基本的に、AI は特定のデータを入力すると、開発者がカスタマイズした形式で結果を取得するブラックボックスです。この場合、結果がクエリにどのように対応するかを推測することはできません。したがって、 defiただし、AI が 100% の精度で解決策を与えることはできません。それに比べて、予測可能な結果を生み出すアルゴリズムというものがあります。

たとえば、2+2 を追加すると、常に 4 が得られます。ニューラルネットワークは、その作業の結果がユーザーの期待に 30 ～ 50 ～ 80% 対応するように設計されています。正確なルールに従って数字を追加すれば、テキストは何百万もの異なる方法で書くことができます。同じ人でも同じものは作らないブログ投稿 XNUMX 回試行できた場合は、同じトピックについて質問します。

ユーザーは、ニューラルネットワークが保持している接続を知らないため、受け取る結果を予測できません。そして、タスクが複雑になればなるほど、人工知能自体にとってより困難になるはずです。たとえば、特定のキーワードを使用して XNUMX つの文を作成することは、複雑さが最小限の作業です。意味のある段落 — 中程度の複雑さ。特定のトピックに関する例やケースを提供することは、最も複雑なタスクです。

したがって、後者に対処する方法を学ぶために、ニューラルネットワークは何十年にもわたるトレーニングと、何百万ものコンテンツを練習する必要があります。つまり、アルゴリズムは、質問の主題領域のシソーラスと標準的な構文に基づいて回答を作成することを学習しました。しかし、これらは答えではなく、それらの模倣です。

したがって、高品質の紙が必要な場合は、私の論文を信頼するライティングサービスははるかに優れています。もちろん、次のように数秒で作業が完了するわけではありません。 ChatGPT、しかし、それは検証された情報と綿毛のない優れた構文を備えた専門家の論文になります。

ライティングにおける AI の長所と短所

テキストを操作することは、文字を単語に、単語を文に入れることだけではありません。文章が読者とビジネスに利益をもたらすためには、読者とそのニーズを分析し、記事の構造と論理を熟考し、例を考え出し、トーンオブボイスに準拠する必要があります。残念ながら、ニューラルネットワークはまだこれらすべてのタスクに対応できていないため、次のような長所と短所があります。

✔️ 数秒で任意のトピックに関するテキストを生成します。	❌ テキストの品質が低く、修正が必要です。
✔️ 大量のデータを分析します。	❌ AI は、結果の品質と関連性を向上させるために常にトレーニングする必要があります。
✔️ 最初の下書きを作成するのを手伝ってください: ライターはそれに基づいて記事や投稿を作成できます。	❌ 誤りを犯す可能性があります: 事実、文法、および句読点。
✔️ 検索エンジン向けのコンテンツの自動最適化。	❌ 微妙な調整はしないでください。たとえば、必要な量のテキストやキーワードを常に設定できるとは限りません。
	❌ 多くの場合、生成されたテキストは意味をなさない。
	❌ テキスト全体で繰り返しが多い。
	❌ AI を使用して、誤った情報やフェイクニュースを含むテキストを生成できます。
	❌ 自動化されたテキスト作成は、剽窃や著作権侵害の傾向を高める可能性があります。

現在、ニューラルネットワークには利点よりも欠点の方が多く、その用途は限られています。したがって、AI の確かな側面は、コンテンツをすばやく生成し、ほぼすべてのボリュームで生成できることです。しかし、欠点はこの表に記載されている以上のものです。

まず、ニューラルネットワークのトレーニングには時間がかかります。第二に、AI は専門家の意見を必要とする文章を書くことができません。したがって、ニューラルネットワークは、インターネット全体をすばやく探索し、目的のトピックに関する情報を引き出すことができるアシスタントのようなものです。もちろん、少し深くなりますが、時間の節約になります。

勝つのはAIか作家か

ほとんどの専門家は、ニューラルネットワークが今後数年間でライターに取って代わることはないと考えています。 AI は、独自のテキストを大量にすばやく生成する必要がある場合に使用できますが、品質が犠牲になる可能性があります。しかし、文脈、感情、ユーモア、関連性について話す場合、そのタスクを深く理解し、スタイルの色合いを区別し、あらゆる状況で関連するコンテンツを作成できるのはライターだけです。

ニューラルネットワークは、低品質で同じタイプのコンテンツ (製品カードの説明) を作成する人々に徐々に取って代わります。しかし、人間だけが経験とユーモアのセンスを持っているため、テキストの助けを借りてビジネスタスクを解決できるのはライターだけであり、実際のケース、分析的な比較、トピックに関する適切なジョークで記事を埋めるのに役立ちます.

これは、最高の作家オンラインプロのライターを利用するためのライティングサービスレビューサイト。次に、同じテストタスクをいくつかの AI 搭載アプリに与えて、比較を行うことができます。もちろん、100% の精度で、ライターの作業ははるかに優れたものになります。結局のところ、ニューラルネットワークは、インターネット上で既に公開されているものからテキストを組み立てるだけなので、まだ考えたりアイデアを生成したりすることはできません。

したがって、熟練したライターは、AI をよりツールとして認識する必要があります。 ChatGPT 下書きとして使用できる構造化された記事をすでに書くことができます。これを利用すると、特に膨大な SEO 記事に関して、資料をより速く見つけることができます。さらに、AI は緊急の短いテキスト (ソーシャルネットワーク上のお知らせやプロモーションのオファー) を作成するのにも適しています。

まとめ

このように、ライティングにおける AI の長所と短所を考えると、今後数年間でライターとニューラルネットワークの間に明確な区分が存在する可能性があります。ライターが経験に基づいて独自のコンテンツを作成したり、影響力のあるセールステキストを作成したりする場合は、ニューラルネットワークを恐れず、コンテンツを改善するために効果的に使用する必要があります。

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Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。

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