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みなさんこんにちは、ロボシンクの矢野です。このポッドキャストは、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者向けに、生成AIをわかりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、生成AI vs ポッドキャスター🥊 AIはクリエーターの仕事を奪うのか、について話していきます。
はい、ということで、今日は生成AI vs ポッドキャスター🥊の文脈で話していきたいと思います。
このポッドキャスト、ロボシンクですね。このポッドキャストは、今年の1月にスタートさせました。
約3ヶ月ほど運営してきたわけですね。勉強のためにですね、私自身、いろいろなポッドキャストを聞いたりするんですけど、
最近ですね、感じるようになったのが、海外のポッドキャストでですね、テックやニュース系のポッドキャスト番組で、
AIに番組を作らせているところがですね、増えた気がしています。
AIにですね、音声を作ってもらって、それを公開している番組ですね。
今日のエピソードでは、生成AIが作った番組というのは、人間が作った、ポッドキャスターが作った番組に勝てるのか、という点を話していきたいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。
生成AIはポッドキャスター🥊を超えるのか?
2つ目にポッドキャスターのAI活用アイデア
そして最後3つ目ですね、話をですね、ポッドキャスター以外に広げて、
クリエイターの仕事をAIは奪うのか?という点について話していきます。
結論と言いますか、私の現時点での考えですね、もうちょっとお話しするとですね、
AIはポッドキャスターに現時点では勝てないというふうに思います。
なぜなら、ポッドキャストというのはですね、配信者とリスナーの方をですね、感情でつなぐメディアのような性質を持っているからかなというふうに考えています。
現状ですね、生成AIが作った台本やですね、AIの音声ではリスナーに響かないんじゃないのかなと思うわけですね。
例えばですね、機械の音声に感情を持つのは難しいですよね。
でも人間のアナウンスが、例えばショッピングモールなんかで流れてきたらですね、
どんな人が話しているんだろうとか、この人テンション高いなぁとか、何かしらの感情がそこに生まれますよね。
これってあのポッドキャストの面白いところで、頭の中にですね、その声を聞くことで配信者の人格なんかが形成されていくと思うんですね。
この人はこんな感じの人なんだなぁとイメージを膨らませながらですね、情報のこの吸収できる部分が耳しかない音声だけっていうふうに限られてくるので、
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音声からだけ取り入れた情報というのを自分の頭の中でこういろいろ想像していくという、そういったことがポッドキャストを聞いている時に起こっているのかなって思います。
これはですね、結構ビジネス視点で言うととても重要でですね、頭の先誘率が高いとですね、第一早期を取りやすいんですね。
例えばテック系のポッドキャストであれば何々さんの番組が面白いとか、共用系のポッドキャストであれば何々さんの番組が楽しいといった具合ですね。
こうした頭の中に配信者の人の人間像が知らず知らずのうちに生まれてくる、形成されるというのは、生成AAが作ったポッドキャストでは難しいんじゃないのかなと思った次第です。
ちなみにですね、生成AAを使ってポッドキャストの番組を作るっていうのは実はものすごく簡単なんですね。
台本になるテキストがあればAAに喋らせるのは実はすごく簡単です。
例えばですね、オープンAI、チャットGPTの会社ですね、オープンAIにテキストトゥスピーチというモデルがあります。
これはですね、テキストを音声に変換できるモデルですね、機能ですね。
実はこの機能というのはですね、知らず知らずのうちに使ったことがあるという人が多いかもしれません。
というのもですね、チャットGPTのスマホのアプリとかですね、AIの回答を音声で聞く機能というのが備わっています。
その音声で回答を聞くときに使われている技術がこのテキストトゥスピーチですね。
ちょっと聞いてみましょうか。
こんにちは、ポッドキャストについて何か話してください。
ポッドキャストはインターネットを通じて配信されるオーディオプログラムの一種で、様々な話題に焦点を当てた番組があります。
はい、こんな感じでですね、テキスト音声に変換する機能にテキストトゥスピーチの技術が使われています。
これ以外にでもですね、11LABOという他のサービスですね、オープンAI以外のサービスもありますし、
あとは日本のサービスであればですね、声フォントなんかのサービスも有名ですね。
テキストから音声をAIに作ってもらうサービス選択肢というのは多いので、この辺はですね、割とすぐ簡単に実装できるんですね。
ポッドキャストの台本作りに関しても、AIに台本を書いてもらうという選択肢もあるわけですね。
こういったようにですね、実はAIのポッドキャストというのは簡単に実装できるので、海外でですね、こういうAIが発信するポッドキャストが増えている背景も、そういった理由があるのかなと思います。
本当に簡単に実装することができます。
AIが作った音声にはノイズがないのもメリットになると思うんですね。
例えばそのリップノイズ、ペチャクチャとかですね、呼吸音、ブレス音とかが入らないので、そういった編集作業が収録後の編集作業がいらないのも、AIのポッドキャストのメリットかなと思います。
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ただですね、冒頭でお伝えしたように、AIの音声のポッドキャストというのは、人間のポッドキャストを超えるのは現状難しいのかなと思います。
ここまでポッドキャスターvs生成AIの構図で話をしましたけれども、ポッドキャスターwith生成AIの構図になるとですね、非常に心強いと思います。
というのもですね、私も実際にですね、ポッドキャスト運営にAIを活用しているんですね。
運営当初はですね、右も左もわからない状態だったので、全部人間の手で、手作業でですね、ポッドキャストを編集したりとか運営してたんですけど、
やっぱりものすごく時間がかかってたんですね。今はですね、ポッドキャストの運営にかなりの部分でAIを活用しているので、時間的にかなり効率化が図れていると思います。
例えばですね、収録後の音声の編集作業にAIを活用したり、あとは文字起こしですねにAIを使ったりですね。
このポッドキャストではですね、テキスト媒体に直して発信したりもしているんですね。
その時に、文字起こしでAIを活用したりしています。具体的にはオープンAIのウィスパーという音声から文字起こしをできる生成AIを使っています。
台本に関してはですね、うーん、現状まだ難しいのかなという印象があります。
というのもですね、台本をAIに丸投げすると、大体ですね、物足りない台本が出来上がってくるんですね。
なので、現状台本の制作に関しては、AIに丸投げをするのは難しいのかなと思います。
なので、現状ですね、台本の制作に関しては、アイデアの壁打ちであったりとか、内容の漏れをですね、AIに確認してもらうといった使い方に留まると思います。
やっぱりですね、話す内容を考えることに関しては、まだ人間に部があると思っています。
何をリスナーが求めているのかとかですね、どういった番組にしたいのかというのを理解しているのはですね、AIよりも配信者自身なのでですね、その点は人間に部があると思います。
理想的にはですね、ポッドキャスト周りの雑務、例えばその文字起こしであったりとか、編集のノイズ除去ですね、そういった雑務をAIに任せて、コアになる番組作りを人間がやるという風にするとうまく回るのかなと思います。
で、最後にですね、ポッドキャスターという枠を超えてですね、クリエイターvs生成AIについて触れたいと思います。
これはもう結構いろいろな場所で言われてますよね。生成AIは人間の仕事を奪うのかという話題ですね。
ここでお話しするクリエイターというのは動画や文字、あとは音声のクリエイター全般ですね。
どうでしょうか?クリエイターの仕事を生成AIは奪うんですかね?皆さんはどう感じていますでしょうか?
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例えばですね、動画生成のAIにRunwayという会社が出しているGen2というものがあるんですね。
かなりクオリティの高い動画生成AIなんですけども、あれが出た時にですね、海外のユーザーがハリウッドキラーなんていう風なことを言ってたんですね、SNSで。
私もGen2を使っているのですごくいいサービスだと思いますし、クオリティも高いんですけど、流石にハリウッドキラーは言い過ぎなんじゃないかなと思ったんですね。
テキスト、文章の話をするとですね、私の知人にウェブライターの方がいるんですけど、その人が言っていたのはですね、現在の状況に非常に危機感を持っているという風に言ってました。
この危機感を持っているという部分に関しては私も同意見ですね。
世の中のコンテンツっていうのはざっくり分けると3つに分けることができるんですね。
動画と音声とあとはテキストですね。
このうちの動画と音声はAIが生成したものかどうかっていうのは技術的に識別可能なんですね。
例えば動画や音声には人間が識別できないレベルでノイズを加えることができます。
これがAIが作った製作物というラベル付けの役割を果たすわけですね。
例えばですね、AIが作った音声に特定の周波数のノイズを含めたり、あとは動画に関しては人間が識別不可能なピクセルレベルのノイズを仕込んだりとかですね。
ちなみにYouTubeでは3月半ばに、先週くらいでしたかね、生成AIで作った動画の中で本物と見間違えてしまうような動画、そういったものにはラベル付けを義務付けましたよね。
ただですね、テキストに関してはAIが作ったものかどうかを見抜くのは難しいというふうに言われてるんですね。
以前オープンAAが、生成AAが作ったテキストがどうかを見分けるツールっていうのを開発して公開していたんですね。
名前がAIテキストクラシファイアーというものですね。
これはあの2023年の1月、ちょうど1年ちょっと前ぐらいですかねに発表されたんですけども、2023年の7月にひっそり公開終了になったんですね。
なので公開してから約半年で終了になったと。
その理由というのはオープンAAによると精度が低いためというわけですね。
こういったこともあってですね、テキストは現状、AAが作ったものかどうかというのを見分けるのは難しいというわけですね。
こういったこともあってですね、生成AAが作った記事というのは巷にあふれていますし、これからもどんどん増えていくことが予想されます。
ただですね、ポッドキャストと同じで、クリエイターvs生成AAという対立の構造ではなくて、クリエイターvs生成AAという路線がですね、いいと思っています。
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AIに仕事を奪われる日というのは、いつかですね、来るかもしれないんですけども、それよりも先に来るのはAIが仕事を奪うんじゃなくて、
AIに精通した人が仕事を奪うのが先ではないかと、あのNVIDIAのCEOの言葉ですね。
AIが仕事を奪うんではなくて、それよりも先にAIに精通した人が仕事を奪う、それを心配した方がいいというわけですね。
私のウェブライターの知人もこう話していました。
生成AAのサービスがいろいろ出てきて、危機感を覚える一方で燃えると、生成AAにはできない人間独自の強みをどう生かそうかと考えるのが燃えるというふうに話してたんですね。
もしかするとですね、生成AAが作成したテキストであふれかえる世界になればですね、反対にこう人間が書いた記事の価値というのが相対的に上がるかもしれませんよね。
先のことを予測するのはなかなか難しいんですけど、AIと戦うのではなくて、AIを道具として使いこなしていくという、そのぐらいの気持ちでいくのがいいのではないでしょうか。
はい、今日はこの辺ということで、本日も聞いていただきありがとうございました。
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