編集者・校正者 · 業務ごと

校正と訂正

言語モデルは誤りをよく見つけるが、直しすぎる。評価では、ChatGPT は専用の道具より修正不足が少ない一方で過剰修正が多く、文をまたぐ一致、照応、時制の誤りは効果的に修正できなかった。Elsevier は、自社のチームが校正刷りの準備と原稿整理を支えるために AI を使っていると述べている。

2023年頃のベンチマーク研究と、ある出版社による自社の工程の説明である。どちらも校正の職を測ってはいない。

正確さと文体のための原稿整理

AI は多く直すが、よく直すわけではない。二本の論文での比較では、大学が運用する GPT は人間の編集者の約三倍の修正を行ったが、改善と判断されたのはそのうち61%だけだった。人間は論文一本あたり3.75時間と4時間をかけた。AI が書いた1,057の段落をプロの書き手が編集した研究では、専門家はほかの専門家が編集した文章をおおむね好んだ。米国の予測は、編集者の雇用が2025年から2035年に1%減ると見込んでいる。

学術的な文章と文芸的な文章についての小規模な研究である。出版社が原稿整理にどう人を配置しているかは示していない。

構成と内容の編集

ここでの根拠が示しているのは、モデルが判断をもって編集するのではなく、大きく書き換えるということである。研究では、言語モデルは流暢さを高めうるがニュアンスを変えるおそれのある、より生成的な書き換えを好み、専門家は人間の編集者の編集を好む。AI が実際に内容の編集を行っていることを示す記録は、ここにはない。

短い文章の研究から推し量ったものであり、内容の編集の仕事を測った記録はない。

基準と出版の判断

出版社は判断を編集者の手に残している。Elsevier は、AI ツールは編集者の批判的思考や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と述べている。the Guardian は、AI が生成した重要な要素には上級編集者の明示的な許可が必要だとしている。

二つの組織自身の方針である。ほかの組織は異なり、方針は人員配置を測ってはいない。