ライター は、声とブランディングが不可欠な組織のコンテンツ クリエイターをチェックし、導くための AI を活用したツールです。 その新機能である CoWrite は、それ自体を書き込みますが、心配する必要はありません。
CoWrite は、GPT-3 のような大規模な言語モデルを使用するツールの新しい波の最新のものですが、「微調整」を使用してそれらを変更します。これは一般的なフレーズですが、機械学習の世界では特別な意味があります。 基本的には、大きな一般的なモデルに特定のコンテンツ セットを与えて、それが理解する言語の残りの部分よりも厳密に模倣することを意味します。画像作成モデルに、例を与えて特定のスタイルで写真を作成するように指示するようなものです。
ライターのツールはすでにこれをある程度行っており、スタイル ガイドやその他のデータを取り込み、ライブ スタイル チェック サービスを提供しています。組織の好みに応じて、「その代わりにこの優先語を使用する」または「ヘッドラインで能動態を使用する」などです。 .
しかし、創設者兼 CEO の May Habib 氏が説明したように、強力なブランド プレゼンスを持つ組織は、自分たちの存在を知らず知らずのうちに失っています。
「彼らが継続的に参加しなければならないチャンネルの数は爆発的に増えています。 チームがどんなに大きくても、追いつくことはできません」と彼女は言いました。
ライターの解決策は、微調整された GPT-3 モデルを使用して問題のコンテンツを直接生成することですが、それは非常に人間が関与していることを理解した上で行います。 ハビブは「生成されたコンテンツ」よりも「コンテンツの自動化」という用語を好んでいますが、後者には否定的な意味合いがあるためです。
「最も重要なことは人々によって行われていることです」と彼女は強調しました。 「ニュースレターをまとめると、半分は骨の折れる作業ですよね？ これは、機能するものを運用化することで、これらの人々を解放して、仕事の最も創造的な部分、キャンペーン、注目を集めるための戦略を実行できるようにすることです。 これは、より多くのことをしようとする確立された洗練されたコンテンツ チーム向けです。」
ニュースレターについては、その特定の単調な作業は同僚に任せているのでわかりませんが、既存のフレームワークから作業している場合、最小限に抑えることができる文書作成には多くの機械的作業があることは事実です。 大まかなアウトラインでも役に立ちますが、問題は誰かがアウトラインを作成しなければならないことです。これも単調な作業です。
CoWrite は、最終的なコピーを爆破することだけを意図したものではありませんが、期待に応じて、少し調整した GPT-3 でおそらくそれを行うことができます. この場合は、コンテンツ チームが見て「これらの線に沿ったものですが、実際に書いたのはあなたです」と言える、もっともらしいブログ投稿またはニュースレターを作成することが重要です。
CoWrite を使用してブログ投稿を作成する方法を示すアニメーション。
この分野で取り組んでいる企業は他にもあります。実際には、大規模な言語モデルに取り組んで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ても過言ではありません。 しかし、Habib 氏は、機能を備えているだけでなく、コンテンツが主要な要素である企業の既存のワークフローと統合することも重要であると述べています。
「私たちが話したほとんどの人は、GPT-3 API にアクセスできるので、初めて聞いたわけではありません。 彼らはモデル自身への呼び出しで遊んでいます」と彼女は言いました. 「Writer との違いは、これがコンテンツ ユーザー向けのアプリケーションであることです。 ブランドガイドライン、ブランディングツール、分類法を取り入れたスタイルガイドと統合されています。 インターフェースはすでにあります: ヘッドラインのトレーニングからそれらの生成まで、3 回のクリックについて話しているのです。 現在、それを行っている人は誰もいません。」
これは「ディストピア広告だらけの未来」を思い起こさせるかもしれませんが、Habib はそれがロボティック プロセス オートメーションの黎明期に近いと考えています。 自動化全般と同様に、最も可能性の高い結果は、「汚い、危険で退屈な」仕事が取り残されることです。これは、コンテンツの世界では、週刊ニュースレターの箇条書きを作成するようなものです — 危険です、いや、しかし確かに鈍い。