【Show HN】動画は「コード」で書く時代へ。LLMが生成するSTEM講義動画プラットフォーム「Academa」

Hacker Newsの皆さん、こんにちは。私たちは博士課程で研究をしているAcadema共同創業者のSina AtalayとAbdullah Gedukです。私たちは「もし講義動画をコードとして記述し、CGとTTS（音声合成）でコンパイルできたらどうなるだろう？」という発想からこのプロジェクトを始めました。これならLLMに台本を書かせることができ、動画の修正も再編集ではなくコードの修正だけで完結します。LLMの正確性については懸念があるかもしれませんが、私たちの動画はリポジトリ上のソースコードとして管理されているため、継続的なメンテナンスが可能です。フィードバックを受けてソースを修正すれば、その後の視聴者には常に最新かつ正確な内容が提供されます。インターネット上の既存の講義動画は一度公開されたらミスを修正できませんが、私たちの動画は進化し続けます。さらに、各動画には講義の内容や映像を完璧に理解したAIチャットボットも付属しています。詳細はサイト下部の記事をご参照ください。皆さんの質問をお待ちしています！

どのLLMを使ってるの？

アクセントの置き方が不自然だし、強調すべきところができてないね。しかもそれが肝心な場面で起きるから、話についていくのがかなりキツいよ。

正確性について：LLMはミスをする可能性がある。しかし、これらの動画はリポジトリ内にコードとして管理されているため、修正が可能だ。報告やレビューがあるたびにソースが修正され、それ以降に視聴するすべての人が修正済みの講義を受けられる。ネット上の録画講義はミスがあってもそのまま修正不能だが、我々のものは継続的に改善される。

モデルは変化するし、予測不可能だ。プロンプトで制御できるという前提は証明されていないし、モデルの仕組みを考えれば証明できる見込みも薄いだろう。

それに、その報告やレビュー自体が正しいとどうやって保証するんだ？他人の善意による価値提供にただ頼るつもりか？LLMが破壊してきた数々のものの中でも、知識や理解のオープンな共有こそ真っ先に潰されるものだと確信しているよ。LLM推進派か反対派かはどうでもいいが、名声のために知識を公開するというやり方は、生計を立てようとする人にとってはもう行き止まりだよ。

他人の知識を、正確かどうかもわからないブラックボックスに詰め込むのは、いわば「エンシッティフィケーション（粗悪化）」をステロイド漬けにしたようなもんだ。ラブレスやセーガン、ファインマンといった人々が今なお高く評価されているのは、彼らが知識や理解を共有する際に間違いを犯さなかったからだ。

まあ、関係者のみんなの幸運を祈るよ！すべてうまくいくといいね！

「動画をコードとして扱う」というアイデア最高！説明を素早く改善したり、学習スタイルに合わせてバリエーションを作ったりできるなんて最高じゃん。

これすごくいいアイデアだね。自分もLLMは良き指導者だと思ってるけど、基本テキストベースでのやり取りがほとんどだったな。

ちょっと気になったんだけど、こういう長尺コンテンツを制作する際の経済性はどうなってるの？

そもそもこれを使う必要ってあるの？講義を生成したいなら、直接LLMを使えばいいだけじゃないか？

自分にとって講義形式の最大の利点は、自分や他の参加者が講師を質問攻めにできて、グループ全体が恩恵を受けられる点にあると思ってる。その観点で見ると、講義の動画なんてのはすでに妥協の産物にすぎない。どちらにせよ、講師がよほど面白くて上手な話し手でない限り、退屈なものになりがちだしね。

ロボットが台本を読み上げるのを聞いたり、それとチャットしたりするだけで、同じような利点が得られるとは思えないな。スライドやソース付きのトランスクリプトをもらって、それを自分のLLMに食わせるのと比べて、何がそんなにいいの？