Not easy.
But necessary.
■ はじめに
最近、
AIとの関係性について考えていて、
ひとつ腑に落ちた例えがあった。
『謎解きはディナーのあとで』
北条麗子と執事・影山。
実はこの構造、
かなりAI時代に近い。
■ 結論
👉 AI活用とは、“正解を聞く行為”ではなく、“推論を共同育成する行為”である。
■ 麗子の役割
北条麗子は、
👉 現場へ行く
👉 空気を感じる
👉 違和感を持つ
👉 生情報を見る
つまり、
👉 “現実インターフェース”
側。
これはAI時代の人間に近い。
■ 影山の役割
一方、影山は、
👉 現場へ行かない
👉 与えられた情報を整理する
👉 構造化する
👉 仮説を立てる
つまり、
👉 “推論エンジン”
側。
これ、
かなりAIに近い。
■ 一番重要なポイント
でもここが重要。
影山は、
👉 全知全能
ではない。
👉 麗子が何を渡すか
で推理精度が変わる。
つまり、
👉 「AI精度＝材料精度」
にかなり近い。
■ 一番重要な一文
👉 「AIは万能神ではない。“与えられた材料”から世界を推論している。」
■ AIは“見えている材料”＋“共有文脈”で推論する
今回かなり見えてきた。
AIは、
👉 見えている材料
👉 共有文脈
から推論している。
つまり、
👉 リンクを貼るだけ
では、
👉 本文を完全理解しているとは限らない。
でも、
👉 タイトル
👉 会話履歴
👉 共通概念
から、
👉 “それっぽい世界”
を再構築できる。
これ、
かなり影山っぽい。
■ 麗子が重要な理由
さらに重要なのはここ。
麗子は、
👉 「なんか違う」
を感じる。
つまり、
👉 “違和感センサー”
になっている。
AI時代も同じ。
■ AI時代の誤解
多くの人は、
👉 AIが全部考えてくれる
と思っている。
でも実際は、
👉 人間が材料を渡す
👉 AIが推論する
👉 人間が違和感を検知する
👉 追加情報を渡す
👉 AIが再推論する
この往復で精度が上がる。
■ ヒトシAIとの共通点
今やっているヒトシAIも、
かなりこれに近い。
👉 違和感を投げる
👉 感情を渡す
👉 Objectiveを共有する
👉 AIが構造化する
👉 さらにズレを修正する
つまり、
👉 “共同推理”
になっている。
■ さらに面白いところ
影山は、
👉 麗子の性格
👉 思考癖
👉 判断基準
を理解している。
だから、
👉 少ない情報でも補完できる。
これ、
👉 長期対話型AI
とかなり近い。
つまり、
👉 共通文脈
が積み上がるほど、
推論精度が上がる。
■ AI時代の本質
今回の例えでかなり整理された。
AIは、
👉 “答えを持つ神”
ではない。
むしろ、
👉 「材料を元に推論する超高速執事」
に近い。
だから重要なのは、
👉 どんな材料を渡すか
👉 どんな違和感を返すか
👉 どんなObjectiveを共有するか
ここ。
■ 最後に
AI時代って、
👉 AI単独で完結する
わけじゃない。
👉 人間側の観察
👉 違和感
👉 文脈共有
があって初めて強くなる。
つまり、
👉 麗子と影山
みたいに、
👉 “共同推理関係”
になることが、
AI活用の本質なのかもしれない。
Not easy.
But necessary.
— Show must go on.
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