最近 AI 関連の記事や自分で触っていて、より一層「ことば」の重要性が増していると���じます。
AI によって「何となく」「曖昧だった」部分が結構明確になってきたのかなという印象。
「ことば」自体が曖昧さを持つ要素だけど、その「ことば」の意味がどうこうとかそういうことではなく(それは辞書を引けばいいので)、「ことば」の使い方や使う人によって、同じ言葉でも、得られる効果が変わってきたなという意味です。
AI が出す「ことば」と人間が出す「ことば」が仮に同じだったとしても、その裏に潜む意図となると、プロの人間は深く考えているし、だからこそ表層にある「ことば」に説得力が出てくるし、きちんと訴えるものがある。AI がそれをまったくできないとは言わないが、そこが薄い感覚はいまだぬぐえない。
良いとか悪いとかではないのだけど、AI と人間の「違い」が見えるようになってきたおかげで、より一層、使う側の知識や経験、スキルなどが問われるようになったのだと思う。
(内製���したはいいが、質が上がりにくいという話も、そういう要素もありそう。だからといってビジネス的に問題なければ=効果を出していればいいという判断もある)
と、色々考えながら試行錯誤するのは人間ならではだし、その過程そのものを楽しめるのも人間だけだと思うし、そこには「ことば」がいつもあるので、丁寧に「ことば」を扱うって言うのは人間にとってとても大切な心構えじゃないかと思う。
「なぜこの訳語にしたんですか?」
「どうして A じゃなくて B なのですか?」
といった質問に対して論理的に回答すること、またその上で「もしそうなら C でもいいかもしれません。なぜなら・・・」と情緒的にも対応できるなら、クライアントの納得感は高くなるし、相談する価値があるけれど、その逆なら AI で翻訳した方がイイかもしれません。
AIも、理由を聞けば答えてくれると思いますが、その理由や根拠が弱かったりするので、ツッコミ入れると変わってしまったり。。。この辺りを理解して使い分けられるスキルは、非常に価値が高いと思います。