WriterのGPT搭載CoWriteはコンテンツの「面倒な作業」を処理し、創造性を人間に委ねます

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Writerの解決策は、微調整されたGPT-3モデルを用いて、問題のコンテンツを直接生成することです。ただし、その際には人間が関与することを理解しておく必要があります。ただし、Habib氏は「生成されたコンテンツ」という用語よりも「コンテンツの自動化」という用語を好みます。後者にはやや否定的な意味合いがあるためです。

「最も重要なことは、人によって行われています」と彼女は強調した。「ニュースレターを作成するとき、その半分は単調な作業ですよね？これは、効果的な方法を実践することで、そうした人たちを解放し、仕事の中で最もクリエイティブな部分、つまりキャンペーンや視聴者獲得戦略に集中できるようにすることです。これは、より多くのことを実現しようとしている、確立された洗練されたコンテンツチームのためのものです。」

ニュースレターについては、その面倒な作業は同僚に任せているので分かりませんが、どんな文章でも、既存の枠組みに基づいて作業すれば最小限に抑えられるような、反復的な作業がたくさんあるのは事実です。大まかなアウトラインだけでも役立ちますが、問題は誰かがアウトラインを作らなければならないことです。これもまた面倒な作業です。

CoWriteは最終原稿をただ書き出すためのものではありませんが、GPT-3を少し調整すれば、期待値次第ではおそらくそうできるでしょう。今回の場合、CoWriteはむしろ、コンテンツチームが見て「こんな感じだけど、ちゃんと書いたんだね」と言えるような、説得力のあるブログ記事やニュースレターを作成することに重点を置いています。

この分野では他にも取り組みが進んでいます。実際、大規模言語モデルを扱っているほぼすべての大企業が、少なくとも検討していると言った方が正確かもしれません。しかしハビブ氏は、単に機能を持つことだけでなく、コンテンツが重要な要素となる企業において、既存のワークフローに統合することも重要だと述べています。

「私たちが話を聞く人のほとんどはGPT-3 APIにアクセスできるので、初めて聞くわけではありません。彼らは実際にモデル呼び出しを試したことがありました」と彼女は言います。「Writerの違いは、コンテンツ制作者向けのアプリケーションであるということです。彼らのスタイルガイドと統合されており、ブランドガイドライン、ブランディングツール、タクソノミーも利用できます。インターフェースは既に用意されています。見出しのトレーニングから生成まで、たった3クリックで完了します。今のところ、そんなことをしている人はいません。」

これは、言語生成器が暴走することで誰もが恐れる「広告まみれのディストピア的な未来」を思い起こさせるかもしれないが、ハビブ氏は、それはむしろロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の黎明期に近いと考えている。自動化全般に言えることだが、最も可能性の高い結末は「汚くて危険で退屈な」仕事がなくなることだ。コンテンツ業界で言えば、それは週刊ニュースレターの箇条書きのアウトライン作成といった仕事だ。危険ではないが、間違いなく退屈な仕事だ。

新たな言語モデルの種類とその重要性

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