編集者・校正者

米国。統計局は、編集者の雇用が2025年から2035年に1%減り、105,000人から1,100人減って、年に約7,900件の求人があると予測している。楽しみのための読書への需要が書籍の編集者を支えうる一方、従来の紙の新聞と雑誌の編集者は、そうした出版物が地歩を失うにつれて減ると予測されるとしている。このページは人工知能に触れていない。数えているのは一つの国の職である。

立場のある名指しの人物が、ある日付に、帰属のつく言明として何かを公けに予測した。誰がいつ何を言ったのかが確かめられるまま残るように記録するのであり、そして業務の判断を決して動かさない。予測は観測ではないからである。その価値は後から来る——この記録は、その職業についての証拠と同じページの上に載るので、予測を読む人は、そのあと何が起きたかの記録を隣で読むことになる。それが決算である。この site は、ある予測が当たったかどうかについて何の判定も公表しない。

米国。予測の表は、校正者と原稿整理係(43-9081)を2025年と2035年のどちらも8,500人とし、変化は−0.1千人、すなわち−0.9%、自営の割合は25.6%、求人は年に約1,100件としている。表は理由を示さず、AI にも触れていない。数えているのは小さな職業の職である。

立場のある名指しの人物が、ある日付に、帰属のつく言明として何かを公けに予測した。誰がいつ何を言ったのかが確かめられるまま残るように記録するのであり、そして業務の判断を決して動かさない。予測は観測ではないからである。その価値は後から来る——この記録は、その職業についての証拠と同じページの上に載るので、予測を読む人は、そのあと何が起きたかの記録を隣で読むことになる。それが決算である。この site は、ある予測が当たったかどうかについて何の判定も公表しない。

ある大手学術出版社の方針。同社のチームは、校正刷りの準備、原稿整理、最終稿の不整合や不正確さの特定を含め、受理後の出版段階を支えるために AI ツールを使っていること、文法、綴り、句読点の基本的な確認には著者の申告は要らないこと、そして AI ツールは編集者の批判的思考、独立した評価、最終的な意思決定に代わることはできず、編集者が全面的に責任を負い続けることを述べている。出版社が自社の工程を説明したものであり、人員についての数字は示していない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

大学が運用する GPT、Grammarly、人間の編集者による、グローバルヘルスの論文二本の原稿整理の比較。著者らは、GPT の修正は人間の編集者の約三倍、Grammarly の約十倍にのぼったが、最も選別が甘く、改善と判断された修正は61%(51/83)にとどまったと報告している。人間は二本の論文の編集に3.75時間と4時間をかけた。対象は論文二本だけである。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

第二言語の作文について、人間と言語モデルの校正を比べた研究。著者らは、どちらも一部の語彙的な特徴を改善するが、言語モデルはより生成的な書き換えを好み、語彙と文の構造を大きく作り直すため、流暢さは高まりうるものの、ニュアンスを変えたり、見かけの習熟度を水増ししたりするおそれがあると報告している。対象は学習者の作文であり、ワークショップの論文である。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

言語モデルが書いた1,057の段落を、決まり文句や不要な説明といった問題の分類に沿ってプロの書き手が編集した研究。著者らは、大規模な選好の注釈によって、専門家がほかの専門家の編集した文章をおおむね好むことが確かめられた一方、自動の編集手法にも見込みがあると報告している。対象は文芸的・創作的な文章である。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

ある全国紙が公表した原則。作品に AI が生成した重要な要素を含めたい場合には、特定の利点についての明確な根拠、人による監督、そして上級編集者の明示的な許可がある場合に限ってそうすると述べ、AI が仕事を改善しうる場面の一つとして、訂正や提案を通じて同僚を助けることを挙げている。一つの組織の方針であり、人員配置は記述していない。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

文法誤り訂正の評価。著者らは、ChatGPT は誤りの検出に優れ、修正した文をきわめて流暢にするが、それはおそらく過剰に修正し、最小限の編集に従わないためであり、文書単位では、文をまたぐ一致、照応、時制の誤りや、文の境界をまたぐ誤りを効果的に修正できないと報告している。使われたのは2023年のモデルである。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

文法誤り訂正のベンチマーク評価。著者らは、ChatGPT は自動評価指標では Grammarly のような専用のベースラインより成績が悪く、特に長い文でそうであること、そして人による評価では、修正不足や誤修正の問題は少ないが過剰修正は多いと示唆されることを報告している。使われたのは2023年のモデルである。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

これから始めるなら、基本的な校正はソフトウェアで直された状態で届くと見ておき、機械に欠けている判断を身につけること——文を変えないほうがよいのはどんなときか、文書全体にわたる誤り、そして出版社の基準。

機械による編集を見直す仕事が増え、過剰な修正を退ける役が自分に回ってくると見ておくとよい。構成の編集と、何を出版するかの最終判断は、あなたの手に残る。

職の形を組み替える

直す仕事から、機械の編集を見直す仕事へ移る

研究は、言語モデルが直しすぎること、そしてその編集の多くが改善になっていないことを示している。

留まって強くする

構成の編集と基準の仕事に留まる

出版社は最終的な編集判断を名前のある編集者に委ねており、専門家は人間の編集を好む。

隣へ移る

基準の伴う専門分野の編集へ移る

学術出版社は原稿での AI の使用について規則を定めており、専門的な文章にはその分野を知る編集者が要る。

変わりつつあるのは、編集よりも校正のほうである。言語モデルは多くの誤りを見つけ、ある大手出版社は原稿整理の工程で AI を使っているが、研究ではモデルは直しすぎ、その変更の多くは改善になっていない。一方で出版社は最終的な判断を編集者に委ねている。米国の予測は、編集者の雇用が2025年から2035年に1%減ると見込んでその原因を紙媒体の衰退に求め、校正者の雇用はおおむね横ばいと見込んでいる。

この問いに年数で答えることはしない。受け取る文章がすでに機械で直された状態で届くかどうか、そして依頼主の AI に関する方針が編集者のために何を取っておいているかを注視すること。そのほうが、どんな日付よりも多くを教えてくれる。

全体としてはそうではない。多くの誤りを見つけ、文章を流暢にするが、直しすぎ、文をまたぐ誤りを見落とし、ある比較では変更のうち改善だったのは61%だけだった。

米国の予測はそうは言っていない。予測は、従来の紙の新聞と雑誌が地歩を失っているために、編集者の雇用が2025年から2035年に1%減ると見込んでおり、そのページは AI に触れていない。