なぜ技術記事のLLM生成は問題になり得るのか

文脈 zenncafeというイベントで先日登壇させていただきました(宣伝) イベントのメインコンテンツとして「生成AI時代のテックブログプラットフォームの在り方(超訳)」のような座談会があって有意義でした。レポはこちらの記事でも書かれていますね。 私も自分なりに「なぜ技術記事のLLM生成は問題になり得るのか」を整理してみます。 技術記事のLLM生成に関する問題 プラットフォーム目線の問題もあるのですが、話が発散するのでユーザ視点で考えます。 読み手側 一言でいうと「LLM作成の記事の多くはクオリティが低く、読んだ時間が無駄になる」という問題があるでしょう。ややこしい点として、人間の書いた記事もクオリティが低い記事の方が、残念ながら多いです。その差は何？と考えたときに、以下のような問題だと認識しています。 従来は、文章力の稚拙さや用語の使い方の誤りなどで「足切り」ができていたが、LLM生成で

[side_tana]

“従来は、文章力の稚拙さや用語の使い方の誤りなどで「足切り」ができていたが、LLM生成でそれが難しくなった。” 身も蓋もない感じでいい(同意します)

[uehaj]

o3とディープリサーチを何重にもかけ、投稿時にを自動査読チェックする。それで落ちたものは投稿して数時間は比較的少数の人間だけが読めるようにして、「人間かAI生成か」だけをチェック