長いコンテキストだけでは不十分な理由

大きなコンテキストウィンドウは有用です。より多くの原稿素材をモデルの前に置けるようになります。しかし、「プロンプトにより多くのテキストを入れること」は、「信頼できる物語記憶」と同じではありません。

理由はいくつかあります。

第一に、コンテキストは一時的です。特定のモデル呼び出しや会話状態のために存在します。作者が章を変更したり、新しい作業を開いたり、焦点を絞った質問をしたりすると、モデルが同じ素材をスコープ内に持っているとは限りません。

第二に、コンテキストは初期状態では構造化されていません。原稿には、キャラクター、場所、出来事、関係性、時系列、ルール、根拠が含まれます。しかし、生のテキストはそれらを安定したオブジェクトとして露出しません。モデルはそれらを何度も推論し直す必要があります。

第三に、コンテキストは出所を自動的には保存しません。モデルはもっともらしい主張を返すかもしれませんが、作者が必要としているのは、その主張がどこから来たのかです。どの章、どのシーン、どの段落、どの根拠なのか。

第四に、コンテキストは同一性を信頼性高く解決しません。長編フィクションには、別名、異名、称号、代名詞、部分的な参照、変化する描写が大量にあります。モデルはしばしば推測できますが、改稿ツールは、確認済みの同一性、可能性の高い同一性、未解決の曖昧さを区別すべきです。

第五に、コンテキストはレビューのワークフローを作りません。システムが確信を持てないとき、正しい出力が常に答えであるとは限りません。場合によっては、「これは人間によるレビューが必要です」と出すことこそが正しい出力です。

TextifAI は、これらの制約を第一級のプロダクト課題として扱います。

汎用的なAIメモリだけでは不十分な理由

一部のAIシステムにはメモリ機能があります。ユーザーの好み、繰り返し登場する事実、長期的な会話の詳細を記憶できます。これはパーソナライズには役立ちます。

しかし、作者のカノンは別物です。

「ユーザーはファンタジー小説を書いている」という記憶と、「Kalen が Ash Heir と呼ばれるのは橋のシーンの後だけであり、その称号が出る前の原稿ではスポイラーとして扱うべきだ」という記憶は同じではありません。

物語記憶は、精密で、局所的で、文脈依存で、根拠に結びついています。ドラフトによって変わります。意図的な曖昧さを含むことがあります。読者がまだ知るべきではない秘密を含むことがあります。グローバルなパーソナライズではなく、章ごとの解釈を必要とすることがあります。

フィクションにおいて、記憶は検査可能でなければなりません。作者はそれを見て、疑い、修正し、カノンに含めるかどうかを決める必要があります。

だから TextifAI は、記憶を隠れたアシスタント機能として扱いません。プロダクトの表面として扱います。