就職活動のプロセスに合わせて作られたと思われる生成 AI には 2 つの約束があります。 1 つは、繰り返しの作業が軽減されることです。 2 つ目は、あなたの文章を改善するための貴重な提案を提供してくれるということです。表面的には、これら 2 つのメリットは就職活動に最適です。大量のカバーレターを書かなければならないので、プロセスをスピードアップできるものはすべてありがたいことです。それに加えて、あなたは自分の文章スキルに自信がないかもしれないので、生成 AI システムを取得して手紙を少し強化すると、採用担当者にとってあなたの印象が良くなる可能性があります。
しかし 。 。 。この状況では、AI のメリットは予想よりも小さいかもしれません。
根本的な問題は、雑誌の論文で強調されたパラドックスと密接に関係している 科学の進歩 アニル・ドーシとオリバー・ハウザー著。彼らは、人々が生成 AI を利用して短編小説を作成すると、生成する物語の創造性が向上することを発見しました。しかし、ストーリーを開発するために全員が生成 AI を使用するグループがある場合、そのグループの集合的な成果は、生成 AI を使用しない場合に比べて全体として創造性が低くなります。
最初は、これは奇妙に思えるかもしれません。全員がもっと創造性を発揮できるのに、グループの創造性が低下するということはあり得るでしょうか。その答えは、生成 AI によって、誰もが自分が取り組んでいるプロジェクトについて少し違った考え方をするようになるからです。しかし、生成 AI モデルに取り組むことは、すべてのライターが同じ人にアドバイスを求めるようなものです。各人が同様のアドバイスを受けるため、各ライターが異なる専門家からアドバイスを受ける場合よりも、集合的な出力がより均一になります。
カバーレターを作成するために生成 AI を使用する場合にも、同様のことが起こります。あなたが与えたプロンプトに基づいて、生成 AI モデルに手紙を書くように依頼することができます。あるいは、自分が書いた草稿をフィードして提案を求めることもできます。いずれにせよ、あなたに返される手紙は、あなたの目的に適したものであると思われるでしょう。したがって、あなたは手紙で助けを得られたことに満足するでしょう。
問題は、おそらく他の多くの求職者が同じことをしていることです。それは基本的に、あたかもそれらがすべて同じ人 (または、いくつかの異なる基盤モデルがあることを考えると、おそらく同じ非常に小さなグループ) に送られているかのようです。そのため、採用担当者には、どれも似通った手紙が殺到することになります。
採用担当者は、AI が生成するレターに対する免疫を獲得する可能性が高く、より個人的で特異な印象を受けるレターに注意を払い始めるでしょう。確かに、模倣品の世界では、あなたの脳は自然に、新しいと感じるものにより多くの注意を払います。
おそらく理想的な戦略は、大規模な言語モデルを少し試して、カバーレターを改善する可能性のある提案の感触をつかむことです。これらのモデルは、あなたの好きな単語やフレーズをいくつか提案してくれるかもしれません。ただし、最初の探索の後は、自分で手紙を書くことを検討してください。これは、より本物らしく聞こえる自然なスタイルを開発するのに役立ちます。長期的には、それはあなたが群衆の中で目立つのに役立ちます。
