AI生成の物語8,000編を分析 情景描写の傾向に言語差
4種類のモデルは英語の物語で感覚や雰囲気を描く傾向が強かった一方、ドイツ語では結果が分かれた。8,000編を比較し、場面描写の言語差を調べた研究。
英語では雰囲気を描く文の割合が高い
Katrin Rohrbacher氏らがAI生成の物語8,000編を分析し、英語では感覚や雰囲気を描く文が人間の小説より多いという傾向を報告した。対象となった4種類のモデルすべてで、物語全体を通じてこの分類の割合が人間の基準を上回った。
違いは冒頭から現れている。最初の15文では、GPT 4.1の英語出力の約47％が感覚・雰囲気に関わる分類に入り、人間の作品では約19％だった。ただし、雰囲気が増えれば行動が減るとは限らない。GPT 4.1は人物と環境の関わりを描く文でも人間の基準に近いか上回り、他のモデルとは異なる結果を示した。
同じ書き出しから4章の物語を生成
2026年9月2日にarXivへ提出された論文では、英語とドイツ語の文学作品を各1,000編抽出した。それぞれの最初の一文とジャンルをGPT 4.1、LlaMA 3.3、Mistral 3.2、Gemma 3に与え、章ごとに続きを生成した。4モデルと2言語の各組み合わせで1,000編、合計8,000編の4章構成の物語を比較している。
微調整したBERT分類器で、人物の行動、感覚や雰囲気、静止した視点からの観察、客観的な環境描写、空間に関わらない文を区別した。冒頭に加え、文章を十等分して推移を調べ、人間の抜粋と生成文の長さも対応させている。
ドイツ語では描写の分布に違い
GPT 4.1は両言語で感覚・雰囲気の分類が多かった。一方、他のモデルのドイツ語出力は、一部または後半の区間で人間の基準に近づくか下回った。章ごとに生成すると章頭に雰囲気描写が集まりやすいことも確認されたが、それだけでは英語の全体的な差を説明できない。
このプレプリントは、環境描写を人物の行動や感覚・雰囲気などに分け、モデルと言語による違いを示している。対象は場面の組み立て方であり、そうした描写に対する読者の反応は今回の実験には含まれていない。