AIが書いた文章はもう読みたくない、でもAIは最高の執筆パートナーにもなる

面白いことに、今は説明が多すぎるという理由でプルリクエストを差し戻している。20行の変更に、何ページにもわたる生成された説明、なぜ安全なのかの正当化、各設計判断の擁護、リスクと副作用の分析が付いてくる。人々は憤慨して、説明が多すぎるから私の変更を拒否するのか？と言う。そして私の返答はこうだ。それを読む時間はないし、あなたは私が読んで受け入れたことを意味する状況に私を追い込んでいる。なぜならPRを承認することは、私がそれを読んで受け入れたことを意味するからだ。自分が気にすればワンプロンプトで自分でできるようなコード変更の価値のために、そんなものを全部読むための投資は高すぎる。だから却下だ。

これにはある程度同意するが、モデル固有の問題であり一時的な問題だと思う。

Opus 5とFable 5.1のコミット/PRメッセージは理解不能なゴミだ。

しかし、Astraのメッセージは技術に詳しくないステークホルダーにコピペするにはほぼ完璧だ。1、2行直すくらいだ。

1年もすれば、その修正すら必要なくなるだろう。

今の唯一の問題は、供給制約のせいでチームに20倍のOpenAIアカウントを用意できないことだ。私たちは皆、Anthropicがもっと頑張るか、OpenAIがキャパシティを増やすのを待ち望んでいる。

開発者/PM1人あたり月1000ドルを払って、ビジネスティアの約30倍アカウントのようなもので、誰もが一週間トークンを使い果たさずにAstraを使えるようにしても構わない。そしてそれは完全に、執筆とコミュニケーションの改善のおかげだ。

> 独創的な文章をほとんど書かなかった人々が突然生み出している

こういう投稿を見ると顔をしかめたくなる。AIは、おそらく他の方法では聞くことのなかった多くの人々に声を与えている。なぜなら、誰もが明瞭な散文で思考するわけではなく、彼らの気づきを共有可能な言葉として引き出すには努力が要るし、AIと「ワークショップ」を重ねて、読み返して「そう、これが言いたかったことだ」と思えるものに到達するまで、長くて恥ずかしい反復が必要だからだ。

今の風潮は、そういう人々が言いたかったことは、ただ率直に言えばよかったのだ、そのほうが情熱的でまとまりもあったはずだ、というものだ。いや、必ずしもそうではないし、それが繰り返されるほど、エリート的で尊大に聞こえてくる。たとえばこれ：

> 誰かが敏感な話題について個人的なメッセージを書いてきたが、明らかにAIでワークショップして、会話にニュアンスを持たせ私を怒らせないようにしていた。しかしそのメッセージは没個性的で、冷淡で、まとまりがなかった。部品はすべて揃っていたが、全体として意味が通らなかった。読む気も、返信する気も起きなかった。

これは、敏感な話題についての個人的なメッセージを、書き方についての憶測だけで無視することを選んだ人のように読める。すなわち、ワークショップすべきではなかったのにワークショップしたという憶測だ。なぜなら、彼らがうまく言えずに苦しんでいたことは、どれほど恥ずかしくても、生の洗練されていない思考の正確な意味を著者が理解できると信頼すべきだったのだから […]

ここでは少し逆張りさせてもらう。一般的には100%同意で、プロンプトをそのまま送ってくれればいい。しかし時にはLLMが思考の整理に役立つこともある。良いスパーリングパートナーになり得る。LLMの内容を校正し、AIコンテンツらしくなくなるまで再プロンプトし、情報を非常にうまく伝えていると感じるなら、私は満足だ。

Claudeに叩き込んだ指示の一つは、「人間のように書け。AIコンテンツのように聞こえてほしくない。あなたの標準的な文体は英語教師にレビューされたら惨敗するだろう。読んで楽しい散文を書いてほしい。たとえば箇条書きではなく完全な文で書け」というものだ。

これは驚くほど効く。突然、私の計画書は自分が実際に理解でき、RFCとして共有してもいいと思えるものになった。共有する前に毎回反復が必要だが、出力に「正直なところ」などのくだらない表現はもう出てこない。脳がコンテンツに集中できるのはとても爽快だ。

パートナーにも同じことが起きた。彼女はClaudeを使って戦略文書の下書きを作り、完全に圧倒された。「AIが全部考えてくれたけど、今何をプレゼンするのかわからない」という典型的な瞬間だ。私がClaudeに適切な英語で戦略を書かせるようプロンプトするのを手伝うと、彼女はAIが提案していることを理解し、大部分を却下し、何度か反復し、最後は自分で仕上げを編集した下書き文書にたどり着いた […]

この記事の方向性には感謝するし、著者が作品を公開したことも称賛する。しかし最初の段落の最初の文は、まさに彼らが嘆いているものそのものだ。

> 私が見るパターンは、人々がAIを使って何か新しいものを構築し、その後AIを使ってすでに構築したものを振り返って設計文書に要約するというものだ。このような文書を読むのは難しいだけでなく、苦痛だ。

これまで見た中で最も理にかなった解決策は、人間の空間とLLMの空間を線引きすることだ。技術的な専門用語はLLMの成果物としてよく、人間の思考はそれを指し示すだけでよい。

「このような文書を読むのは難しいだけでなく、苦痛だ。」

このエッセイが本気で書かれたのか、それとも微妙なトロールなのか、私には判断できない。

不完全さについて言えば……私の好みは今や、誰かの思考の流れを高速で書き殴ったものを読むことだ。同じ思考の流れをAIエージェントの消化管を通したものよりも。少なくとも人間らしさを感じる。

私には、AIの消化が積極的に悪化しているようにも思える。私が判断できる限り、コードのためのエージェント性と推論が執筆を積極的に悪くしている。エージェントはあなたの知識ベース全体を横断し、その一つの思考を取り上げ、関連すると思う文脈を熱心に結びつけ、推論をページ全体に散りばめるからだ。

ここには多くの誤解がある。LLMの執筆の質は頭打ちになったのではなく、大幅に低下した。人々が気づき始めるレベルまで削られたのだ。

Redditで「Claude Sonnet 4.5」を検索すれば、失望したユーザーがたくさん見つかる [1]

評価を付けるなら、

学位を持つ平均的な人間：5/10

Sonnet/Opus 5：2/10

GPT 6 Astra、5.4 Sol：3/10

Sonnet 4.6：8/10

Claude Sonnet 4.5：9/10

GPT 4o：6/10

GPT 4.5：10/10

GPT 3 Davinci（大量のコーチング付き）：7/10

[1] https://www.reddit.com/r/claudexplorers/comments/1ta6f9c/i_s...