AIが物語を書く際の下部システムは人間とは全く異なり、多くの場合、プロンプトを頻繁に変更してもその流れを変えることは難しい。5月28日、ウォトン・ビジネススクールの教授がSNS上でマリーランド大学コンピューターサイエンス学科のチームとグーグル・ディープマインドが発表した重要な研究成果を共有しました。この研究では、ストーリースコープという自動分析パイプラインを使用し、情節、登場人物、時間構造などの次元に基づいた物語の特徴だけで、AIによる文章の検出率は93.2%に達することが示されました。

この大規模な「文学解剖」実験において、研究チームは数万もの作成指示を集め、人間の著者とClaude、DeepSeek、Gemini、GPT、Kimiの5つの大規模言語モデルが生成した6万を超える物語を比較しました。その結果、AIは物語を編み出すことにおいて狭いデフォルトの物語テンプレートに閉じ込められており、「物語の指紋」として非常に顕著な特徴を露呈していることが判明しました。

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具体的には、AIの文章作成において五大な下部論理的な違いが存在します。まず、AIは「教訓的な」表現を好む傾向があり、ほぼ8割のケースで物語の中で直接テーマを明らかにしたり、会話の中でも哲学的な議論を強引に挿入したりする傾向があります。これは人間の著者に比べて極めて高い比率です。第二に、人間が好む非線形な回想や挿入よりも、AIは一方向に進み続ける傾向があり、生成された作品のほぼ8割がサブストーリーを持たず、結末は主人公の悟りに満ちた「偉大で正義な」パターンに落ち着きます。

さらに面白いのは、AIが「身体描写」に対して非常に依存していることです。現実の感情体験がないため、悲しみや恐怖を感じることができず、教科書的に生理的感覚や環境的な比喩を積み重ねるしかありません。そのため、描写が不自然で過剰になりがちです。また、AIは「読者意識」に欠けており、第四の壁を破って読者と対話することもほとんどありません。

細分化されたモデルでは、各モデルの文章作成の欠点もそれぞれ異なるものです。研究では、Claudeは物語の展開が静かで平凡であることが多いと指摘しています。一方、GPTは物語の転換点として夢の連続を頻繁に使用する傾向があります。また、Geminiは通常、外部の視点から冷淡にキャラクターを記述する傾向があり、まるで人物カードを見ているような印象を与えます。