AIが書いた記事を、別のAIが要約する。その要約を、また別のAIが書き直す。
文章はどんどん増える。ところが、誰かが「で、最初の情報はどこ？」と聞いた瞬間、全員が黙る。
これは情報の伝言ゲームだ。参加者だけ増えて、元の話を知っている人がいない。
AIで記事をたくさん作ること自体は問題ではない。危ないのは、根拠のない文章が増えて、確かめる道が消えることだ。
記事が増えても、事実まで増えるわけじゃない
たとえば「ある研究で効果が確認された」という一文。別のサイトが引用し、AIがまとめ、さらに誰かが「科学的に証明された」と言い換える。
最初は「条件付きの結果」だったのに、最後だけ自信満々。根拠は一歩も増えていない。増えたのは声量である。
Googleの検索向けガイドも、記事について「誰が、どう作り、何のために公開したか」を考えるよう勧めている。AIの利用そのものより、読者の役に立つ内容かどうかが大事だという話だ。
そこで「情報の戸籍」を付ける
戸籍といっても、記事に本籍地があるわけではない。記事の出どころと変更の履歴を、あとで確かめられるようにする記録のことだ。
まず残したいのは、これだけ。
- 何を根拠にした？ 最初の論文、公式発表、元データへのリンク。
- いつ確かめた？ 読んだ日と、数字が指している時点。
- 何を変えた？ 誤りを直したのか、見出しを整えただけなのか。
- 誰が確認した？ 人が確認したのか、機械で形式を検査しただけなのか。
「専門家が確認済み」と書いておきながら、確認したのがAIだけだったら、戸籍のほうが偽造文書になってしまう。そこは正直に書こう。
情報の出どころを残す考え方には先例がある。Webの標準化団体W3Cは、データが誰のどんな作業で生まれたかを記録するために「PROV」という仕組みをまとめている。学術論文では、Crossrefの「Crossmark」が訂正や撤回などの重要な更新を読者へ示す。
でも、全部を冒頭に出すと読む気が消える
ここで真面目になりすぎると、記事の上に日付、管理番号、検査履歴、長いリンクがずらりと並ぶ。
読者「本文はどこ？」
そうならないように、表示は分ければいい。
最初は短いカード。「何について書いたか」「主な出典」「最後に確かめた日」が分かれば十分。
詳しく知りたい人には、出典と更新の履歴。「どの資料がどの主張を支えているか」まで見せる。
機械には、取り違えないための正確な記録。出典の識別情報や記事の版を保存する。普通の読者に管理番号を暗唱させる必要はない。
外国語の記事でも考え方は同じだ。説明文はそれぞれの言語で自然に書く。ただし、論文の原題や識別番号まで勝手に翻訳して別物にしない。
量産するなら、コピー機より「出典付きのコピー機」
記事が100本あっても、100本とも元の情報をたどれなければ、間違いが広がったときに戻れない。
逆に、出典、確認日、変更理由が残っていれば、誤りを見つけたあとにどの記事を直すべきか探しやすい。
もちろん、戸籍を付けただけで記事が正しくなるわけではない。記録は「正しい証明」ではなく「間違っていたら調べ直せる道」だ。
AIの記事工場を作るなら、文章を速く増やすより先に、この道を消さない仕組みが欲しい。
量産するのは記事だけでいい。伝言ゲームの事故まで大量生産しなくていい。
参考資料（3件）
- Google Search Central「Creating helpful, reliable, people-first content」 https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
- W3C「PROV-Overview」 https://www.w3.org/TR/prov-overview/
- Crossref「Participating in Crossmark」 https://www.crossref.org/documentation/crossmark/participating-in-crossmark
