生成型AIが見出しの理由を学び信頼性を高める ^{CEFR B1}

イェール・スクール・オブ・マネジメントの研究チームは、生成型AI（大規模言語モデル）が「なぜある見出しが他より魅力的か」を学ぶと、より良い見出しを生むと報告しました。研究者にはTong Wang、K. Sudhir、前博士課程研究員のHengguang Zhouが含まれます。チームはオンラインのA/Bテストの考え方に注目しました。

研究では、UpworthyのA/Bテスト済みデータから23,000件の見出しと4,500記事を使用しました。モデルに仮説を提案させ、それらをデータ上で検証して、検証済みの説明を抽出しました。抽出した説明を使い、モデルをファインチューニングして「正しい理由」でエンゲージメントを高める見出しを書くようにしました。

約150人の被験者による評価で、新しいモデルは他の見出しより高く選ばれました。分析では、標準的なAIはより扇情的な語を頼りにしていたことが示されました。