最近、Slackでメッセージを書くのにClaudeを使う人たちが増えてきて、これがちょっとイライラするようになってきた。もう、こういう人たちとはテキストでのコミュニケーションをやめようかな。Claudeにメッセージを磨いてもらうのはいいけど、丸ごと書かせるのは別の話だよね。

そうそう、同僚たちも社内コミュニケーションでChatGPTを使い始めたんだ。誰かにツールの使用を強制したり禁止したりしたくはないけど、これは生産的じゃないってことをみんなにしっかり伝える必要があった。外部の受取人向けにGrammarlyでちょっとした修正をするのはいいけど、ChatGPTでメッセージを「磨く」のはダメだよ。自分の英語力に自信がないなら、無料の英語レッスンを提供してるし、チャット中にお互いフィードバックをし合うことを勧めてる。LLMは、何らかの形での本物らしさを求めるなら、コミュニケーションには使うべきじゃないね。

LLMを通したテキスト自体は気にしないんだけど、いわゆる「シグナル対トークン」が高い方がいいかな。人間が話したり書いたりする時に、余計なテキストが思考パターンを面白く示すことがあるから、間違いや無駄な独り言も興味深いことがあるんだよね。もちろん、これはいつもそうとは限らないけど。昔、短いコンテンツに対するオンラインの反応があって、人々が「長文」コンテンツを長さだけで好ましく扱うようになったことがあった。僕は本やニューヨーカーのフィクションセクションを読むのが好きだったけど、そういう「長文」コンテンツの多くは、型にはまった内容のトークン拡張で、あまり楽しめなかった。LLMはこういう長文のトークン拡張をマスターしてるよね。もちろん、みんなが善意でLLMを使っている前提だけど。いつか、LLMが誰かの言っていることを、僕のような人が楽しめるように優雅に表現できるようになるかもしれない。でも、そうなったとしても、これが善意でLLMを通して話している人間なのか、ただ人間を模倣するように設定された機械なのかを見分けるのが難しい。後者は僕にとって望ましくない。なぜなら、そういう機械にアクセスできるから。もしLLMと会話したいなら、簡単に見つけられるし、ここに来る理由じゃないんだよね。十分に洞察力のあるLLMが、特定の方法で僕の思考を促してくれるなら、歓迎するかもしれない。Twitterをやめた後でも、友達の投稿を読むためにまだTwitterに行くことがあるけど、もしその投稿が完全にLLMによるものだと知ったら、役に立つから読んじゃうと思う。0: 確かに、もしどこでも自分が興味のあることだけ話して、興味のないことを全く話さなかったら、興味の空間を分ける必要はないよね。でも、人間の興味のベクトルの違いがそれを不可能にしてる。

AIは「白紙」の執筆ブロックを乗り越えるのにすごく役立つけど、どうしても自分が書かないような方法で書いちゃうから、結局はかなり編集することになる。でも、ADHDの僕にとって、何かを編集するのはゼロから書くよりずっと楽なんだ。これって、ほとんどの人がLLMを使う方法とは逆だと思うし、実際、僕のやり方が「より良い」方法だと思ってる。僕の問題は、うまく書くことや、自分の意図を明確に表現することじゃなくて、言葉をページに載せること自体の慣性なんだよね。（このコメントにはLLMは関係ないけどね :P）

完全に同意だよ。僕はフランス人なんだけど（完璧な人はいないよね^^）、英語があまり流暢じゃなくて、ディスレクシアもあるから、よくメッセージを書いた後にClaudeに英語に翻訳してもらうんだ。間違いが多いとメッセージの信頼性を失う気がするからね…でも君の言う通り、だからこのメッセージはLLMで翻訳されてないよ :D

内部コミュニケーションでLLMをめっちゃ使ってるよ。毎日、同僚からプロセスや設定、マスターデータ、特定のアプローチに関する経験、会社内の連絡先、一般的な知識の質問など、具体的なリクエストがドサッと来るんだ。SAPの条件設定や特定の情報の場所、現在の設定を送ることについても聞かれるし、戦略的なアドバイスも求められる。自分の知識ベースを使って、以前の回答をもとに自動でドラフトを作成してる。LLMが登場する前は、ほとんど手助けできなかったけど、今は生産性が何倍にも上がったよ。メールを再度自分の知識システムに取り込むし、みんなもLLMが書いた回答を受け取るのに問題はないみたい。ただ、その特定のドメイン知識があるから、これは自分からしか出てこないってわかってるんだ。文章が下手でごめん、これも同じシステムを通ってないから :) 追記: それと、最も重要なことを忘れてた。LLMが取得した知識が不十分で同僚の質問に答えられない時や、エージェントのスキルが同僚のリクエストを実行できない時は、足りない情報やスキルを私に聞いてくるんだ。人間がいることで作業が何倍も早く進む。いつかは私や同僚を置き換えるかもしれないけど、その時は他のことをやるのを楽しみにしてるよ。

投稿の書き方からすると、著者は成長中の会社で働いていて、規模が大きくなるにつれてすべてが「企業的」になっているのかなと思う。何年も親しく働いてきた相手にプライベートで送るテキストをAIに整理させるのと、VPが何百人もの人に送る広範なテキストでは大きな違いがあるよね。最初のケースは、著者が指摘している理由で非難されるべきだと思う。でも、後者については、企業のダブルスピークはAIが登場するずっと前からのミームだし、AIの黙示録が来ても残ると思う。上司が大量コミュニケーションでクリーンな言葉を使ったからといって、プライベートな場面で上司が本当にあなたと向き合っていないわけではないからね。

オープンソースで働いていると、いろんな障害を持っている人たちの話を聞くようになったよ。彼らは自分のPRの説明を書くために、LLMの助けが必要なんだ。

メッセージをLLMに通すと、結局自分が言いたかったことがぼやけちゃうよね。言葉を選ぶのには理由があるからさ、たとえそれが時々間違った言葉でも。理由があって言葉を選ぶけど、時には間違った言葉を選んじゃうこともある。似たようなスペルの言葉を選んでしまったり、言葉の定義を間違えて理解してたりすることもある。どちらにしても、言いたいことと違うことを言っちゃうのは問題だよね。俺は昔の人間だから、そういう時は辞書を引くんだ。でも、みんながLLMを使う理由も分かるよ。LLMは一度に文書全体をチェックできるから、自分が気づかないエラーを見つけてくれるし、幅広いエラーをキャッチしてくれる。完璧かって言われたら、もちろんそうじゃないけど、何もないよりはマシだよね。

いくつかのコメントでこれが出てきたのを見たから、別のコメントとして追加しておくね。ここで多くの人が話してるのを見たし、会社や友達、家族の中でも実際にやってることなんだけど、何かを言った後にClaudeやGPTに言い換えさせて、それをプロンプトとして使うっていうやり方。俺の経験では、これをやると直接LLMとコミュニケーションを取るよりも悪い結果になることがほとんどだった。これが起こる理由はいくつかあると思う。1. LLMは言葉を膨らませる傾向があって、もっと信じられそうなプロンプトを作るけど、導入される言葉は他のエージェントやコーディングアシスタント、ライティングアシスタントからの型にはまった結果を生む可能性が高くなる。2. 自分たちが言っていることとLLMが解釈することの間に層を置くことで、より良い表現力やプロンプトを磨く能力が鈍ってしまって、仲介者が上手くなることに依存することになるけど、実際にはうまくいかないことが多い。3. これは経験則だけど、俺の場合は、自分が理解されにくいと思っていて、良い結果を得るために十分に表現できてないと思ってたから、仲介者を使おうとしてた。でも、結局、自分を表現することを練習して、自信を持つ方がLLMの通訳者から結果を得るよりも簡単だって気づいたよ。もちろん、何事も人それぞれだけどね。