システムに理解される力

最近、AIに絵を描かせるサービスが話題になってますね。

魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)｜note

やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】｜やまかず｜note

イメージに合う画像を出力させるには、いろいろコツが必要みたいです。出てきた絵は、品質などをチェックしないといけませんが、本に入れる挿絵とか、ブログのアイキャッチのような1枚物の絵だと使えそうですね。これらのAIは、漫画やアニメの仕事はまだまだ奪わないかもしれませんが、イラストレーターの仕事は少し危険かもしれません。

ところで、この「イメージに合う絵を描かせる力」、もう少し抽象的にいうと、「欲しい出力を得るために、どんな入力を与えればいいか」「どう言えばシステムが理解してくれるか」を把握する力は、今までもいろんな場面で必要とされてきました。

例えば、グーグル検索で、「どういうふうに検索すれば、見つけたいページが出てくるか」というネット検索力の重要性は、ずいぶん前から言われてきました。検索コマンドの使い方やワードの選び方によって、目的の情報にたどりつく速さが違ってきます。（検索アルゴリズムがハックされるときにもこの能力は使われますが）

他にも、DeepLやグーグル翻訳で日本語を英文にしたい場合には、英文にしやすい日本語の文を書く力が重要になります。普通の日本語の文では、主語が省略されたり、複数の意味にとれそうな言い回しを使うことがあります（「結構です」「大丈夫です」など）。これに対して、あいまいな部分を減らしたり、主張をはっきりさせたりして、理解されやすい日本語の文に書きかえると、正しい英文が得られる確率が高まります。

新しいITツールが出てきたときに、中身を理解して欲しい出力を得られるようにする力も重要ですが、いつも中身がわかるとは限りません。「入力と出力のペアを見ると、このツールはこう考えているだろうから、こう入力すると理解されるはず」と、システムに理解される力も重要なんですね。