AI時代にコンテンツを作るときに考えないといけないこと

こんにちは！

最近、メディアの未来について考えています。

んで、AIがここまで進化してくると、「コンテンツはAIが作るものになるのではないか？」という話が良くでるじゃないですか。

実際、AIによって作られたコンテンツの量が凄まじい勢いで増えており、とてつもないことになっています。

確かに、文章も画像も動画も、それっぽいものは簡単に生成できるようになったので「これからはコンテンツは基本的にAIが自動的に作るんじゃないか」という意見もあります。

ニュースとかでは一部、もはやAIによって自動的に作られた記事とかもあるので、確かになあ、、と思いつつ、、

個人的には少し違う見方をしています。

それについて説明します！

コンテンツには「原液」と「増幅」がある

まず、コンテンツを分解して考えると、2つのフェーズあると思っています。それは、元となる原液みたいなものと、それを増幅させるやつです。

原液、増幅、とそれぞれ適当に名前をつけて整理をすると、以下みたいな感じです。

• 原液：意味・視点・解釈が生まれる場所

• 増幅：それを広げたり、再利用するプロセス

原液というのは、いわば「お酒の濃い部分」みたいなののことで、それを水とか炭酸水とかジュースで割ると、色々なお酒ができる、みたいなイメージです。

で、これまでのインターネットでは、この2つはあまり分かれていなかったと思うのですよね。というのも、ブログを書くときは、「元ネタみたいなものがあり、記事を書いて終わる」というのがほとんどだったからです。

もちろん、どこかの記事で言ったことを、他のサイトに転載するとか、YouTubeで同じことを話す、とかで、原液と増幅で分かれることがあっても、そこまで厳密に区別をする意味がなかった。

しかしAIが登場したことで、この区分けがはっきりしてきたんじゃないかと思っています。コンテンツを「生成する」という能力が長けた人間以外の存在が出てきちゃったからです。

これはとてつもないことで、人類にとって初めての経験なんですよね。

じゃあどうなるのか、ということなんですが、、まずは「コンテンツを作ったりする人」とか「メディア企業」が何をすればいいのか、というところの結論を先に言っちゃうと

• 原液 → 人間が意志を持ってコミットメントして作る

• 増幅 → AIが多種多様なコンテンツを作る

という形になるのがいいのではないか？と思っているのが僕の意見です。

AIはなぜ原液になりにくいのか

じゃあ、なんで原液コンテンツは人間が作った方がいいのか、なのですが・・・。ここで重要なのが「意味」です。

意味とは辞書通り、「言葉や行動、物事が何を指しているか」なんですが、これには2つのレイヤーがあると思っています。それは「記号的な意味」と「実存的な意味」です。

記号的意味とは、

• 文脈として正しい

• 説明できる

• 一般化できる

みたいなことで、実存的意味とは、

• なぜそれを選んだのかの必然性がある

• その人の人生や経験と結びついている

• 他の選択ではダメな理由がある

みたいなやつです。

なんとなく言いたいことが伝わったかもですが、ご想像の通り、「記号的な意味はAIは超強い」が、「実存的な意味」は人間しか持っていなかったりします。

例えば、AIによる生成された絵があります。そこにキャラクターの頭にヘアピンをつけるとします。AIは「それっぽいから」という理由で配置できます。どこかで見たようなイラストで、なんか髪に鮮やかな色の何かをポイ、とおきます。

このあたりの「なんかそれっぽい」というのはAIはめちゃくちゃ特異なんですが、、逆にいうと「それっぽいだけでおいている」んですよね。

めっちゃ謎の四角い物体をただ置いてる、みたいなケースもあります。「意図がないが、なんとなくそこにあると、それっぽいから入れる」みたいなことをしがちなんですね。

しかし人間の場合は違います。

例えば、頭に乗せたヘアピンがペンギンの形をしている時に、実は

• 自分はファーストペンギンでありたい

• 最初に飛び込む存在でありたい

といったキャラクターの思いの意味が込められていたりします。そして、そのキャラクターの性格は、作者がこれまでの経験から得た「常に最初に動く人は尊いのである」という価値観が反映されていたりするわけです。

この「なぜそれを選んだのか」という部分が、意味の核なのですね。

AIの絵って、「これはなんかの意図があるのかな？」と思っても、全然何も意図が入っていないものがごちゃごちゃしてて、なんか疲れちゃうんです。

記号的な絵、例えば「店員さんがお辞儀をしている絵」みたいなのだったら、「お客様にお礼をしている」という記号だけが伝わればいいので、AIでいいわけですが、実存的な意味が欲しい場合にAIを使うときは、かなり細かく指示をする必要が出てきます。

意味へのコミットメント

ここで重要な概念が「意味へのコミットメント」です。