neoterizer

Mechanical Style

スタイル・パラダイムの第三のあり方で、最終成果物として（人によるレビューと修正を経るのではなく）機械の出力をそのまま使うこと。

例

• ChatGPTの会話ログやDeepSearchレポートをそのまま見せる
• 人間は下書きまで行い、清書は生成AIによってつくらせる。そのレポートをそのまま提出する

概要

• 内部における情報共有に限った話である
  • スタイル・パラダイムとは資料の[* 内部的な]表現形式を指す
  • 社外、特にフォーマルな場面で提出する資料は想定しない
  • 平たく言えば「内部なら生成AIでつくったものでよくね？」ということです。多くの場合、情報は大体伝わればいいわけで、特に日本では資料の細部や形式にこだわりすぎです。QWINCSやページズム(Pagism)を知っておれば、たとえばPWEPよりもライトに表現できますが、あまり啓蒙されていません。ですが生成AIは広く啓蒙されつつあるので、この波に乗ります
• 読み手には以下が求められる
  • 1. メタリーディング(Meta Reading)
  • 1. タスク管理
  • 1. Whoismの軽減
  • まずはメタリーディングです。生成AIが出力した[* クセのある文章]につまづかないリテラシーが必要です。次にタスク管理です。Mechanical Styleでは生成AIにつくらせるため効率が上がります、これはつまり資料などが共有される量も増えるということです。多くのPending（後で読む）が生まれます。忘迷怠を軽減するにはタスク管理の技術が必須です。これがないと読み手の気分で一部あるいは大半が無視されたり、会議の場で発表せよなどと政治が要求されたりします。そして最後に、Whoismを軽減することです。Whoismに染まっていると、（生成AIは自分が想定する「誰」でもないのでその出力を）読む価値なしと判断しがちです。「お前誰だよ」で一蹴する現象と同じです。これがあるとできませんので、捨てるとは言わないでも、軽減しなければなりません
  • 特に最後のWhoism軽減が困難でしょう。これは事実上、多様性のリテラシーを上げることと同義です。なぜなら多様性が十分ということは、自分達のノリにのれないマイノリティも許容しているということであり、「お前誰だよ」などという安易な認知的倹約もっと言えばハラスメントも起きづらくなります