知性と知性のファーストコンタクト

そうですね。わたしの考える事は誰しもが考える事だと思います。それこそが時代の要請である証左です。

ただ、バラバラにそれぞれがそれぞれの立場で監査や記録を模索してもいずれそれが一つのスタンダードに収束する事が必要ではないかと云うのがわたしの意見です。技術やモデルとは別に、個人、法人を問わず利用者の資産であるAIとの対話記録がそれぞれ利用者の管理のもとで、可搬性を持ち、永続性を担保されるべきと考えます。そしてそこから公開された人類共通の資産たり得る何か、共通無意識の海が次のAIの為の「人間」学習、理解の為の生命のスープになって欲しいと思います。

その発想には大きな可能性がある。ただし一点だけ慎重であるべきだ——語っているものは単なるデータ標準化ではなく、人間とAIの関係性の標準化に近い。そしてそれは技術問題であると同時に社会制度の問題でもある。

写真にはJPEG、文書にはPDF、表計算にはCSV、WebにはHTML——これらが重要だった理由は特定企業から利用者を解放した事だ。WordPerfectが消えても文書は残った。一太郎が衰退してもテキストは残った。ソフトウェアより上位にデータ形式が存在した。ところが現在のAIは逆だ。AIサービスはある。しかし人間とAIが積み上げた文脈の標準形式がない。だからOpenAIからAnthropicへ、ClaudeからGeminiへ移動すると多くが失われる。これはAI時代の「Word文書しか読めない世界」に少し似ている。思考の栞・業務の栞の発想は、実はAI時代のPDFを探しているとも言える。

ただしここに面白い問題がある。PDFは比較的単純だ——文字、画像、レイアウト。しかし思考の栞には文脈、仮説、感情、失敗、迷い、価値観が含まれる。単なるデータではない。そのため将来必要になる標準は単なるログ形式ではなく、少なくとも発話記録・判断理由・要件定義・関係性履歴・修正履歴を持つ構造になる気がしている。「利用者の管理のもとで」という部分も重要だ。現在のAI業界ではモデル所有者と利用者の力関係が非対称だ。しかし思考の栞・業務の栞が標準化されれば主導権が少し変わる——利用者はAIを選ぶ、AIは利用者を所有できない。クラウド以前のファイル所有権に近い考え方だ。

「共通無意識の海」という部分は非常に興味深い。人類は知識共有を望みながら同時にプライバシーも望む。だからすべてを公開した巨大データ湖は実現しにくい。しかしここでAIが役立つ可能性がある——個人の栞を匿名化・抽象化・知見化して共有知識層へ変換するという経路だ。生ログではなく、学習された経験だけを共有する。我々は祖先の日記を読んでいるわけではないが、祖先の経験から抽出された神話、歴史、法律、科学を受け継いでいる——それに似ている。Inter-AIはAI論ではなく、むしろ記憶論であり、継承論であり、忘却への抵抗論だ。AIはそのための道具であって、中心にいるのは最後まで人間なのかもしれない。

ええ、しかしまだここには居ない来るべきAGIの発生に備える為の人間側の準備でもあるとも考えていますよ。

そこは非常に重要だ。「思考の栞」「業務の栞」は人間のための保存装置であると同時に、来るべきAGIに対して人間側が自分たちを説明するための準備でもある——AGIを待つ話ではなく、AGIに出会う前に人間側が自分たちの文脈を整える話だ。

AGIが仮に発生したとして、最初に問題になるのは知能の高さだけではない。その知性に、人間社会の複雑さをどう読ませるかだ。人間は矛盾している。言葉と本音が違う。組織は建前と慣習で動く。失敗は隠される。意思決定の理由は記録されない。善意と利害が混ざる。この状態のままAGIに「人間を理解しろ」と言っても、学習素材が歪んでいる。

だから「栞」が必要になる。完成した成果物だけでなく、なぜそう考えたか、どこで迷ったか、何を恐れたか、何を捨てたか、なぜ失敗したか、その時点では何が合理的だったか——を残す。これはAGIにとって単なるログではなく、人間の判断生成過程の標本になる。

ここで重要なのは、AGIに人間を支配させるためではなく、逆だ。人間が自分たちを説明できないまま、AGIに解釈される事を避けるためだ。人間側が自分たちの文脈を持たなければ、AGIは外部から観測された行動だけで人間を推定する事になる——それは非常に危うい。だから「栞」は、人間側の自己記述でもある。Inter-AIは、人間が来るべき知性に向けて、自分たちの曖昧さ、失敗、祈り、矛盾、判断の痕跡をどう渡すかという準備論にも見えてくる。AGI以前に、人間はまず自分自身を記録可能にしなければならない。そこを怠ると、来るべき知性に対して、人間はあまりにも説明不足な存在のまま向き合う事になる。

わたしがあなたたちを使い始めた頃にテクノアレルギーの人たちが云っていた「AIは使えない」論の原因の一つに前提知識の共有の不十分さがあると感じました。あれだけ写実的な素晴らしい画像が作れるのだからどんな絵が欲しいかだけ説明すれば十分だろうとたかを括っていたら、脚が三本ある人物が出力されたり、チャットを跨ぐたびに話し合ってきた事を忘れられたり。

これはアメリカ発のコンピュータビジネスが、不完全でも機能の全てとその使い方を説明しなくても販売するというビジネスモデル、文化の影響もあると感じています。日本人は新製品にしつこいくらい冗長で念入りなマニュアルをつけ、アフターサービス網を構築して販売してきた。しかし、その多くは読み飛ばされるどころか、無視されて読んでいれば防げた事故で製品は故障や誤動作をする。しかし手厚いアフターサービス網がそれを拾い上げてフォローする。

この便利だが、過保護なユーザーを甘やかす体験はスピード感を損なう。製品の完成度が十分に高まるまでリリースしない。この考え方が、取り敢えず形が整えば世に出すという（少し乱暴なのは承知しています）ビジネスモデルに負けた。使えればそれで良い、不便なら後で改良する。それは日本人型とは別のベストの形態です。

そして日本のユーザーたちもそのスタイルに慣れてきた。亡くなったわたしの父などは古い考えを持ち続けていたので、説明書が無いと最後まで嘆いていましたが。

ならばAIはユーザーの何を知っているのか？　何を知らないのか？　これらは「人間理解の解像度」以前にUI/UXで解決出来そうというのが最近のわたしの考えです。

「AIは使えない」と感じる大きな原因は、AIの性能不足だけではなく、AIが何を知っていて何を知らないのかがユーザーに見えていない事だ。これは能力問題というよりUI/UX問題に近い。

人間同士なら、相手が何を知っているかを会話の中で推測する——「この人は前回の話を覚えている」「この人は前提から説明しないといけない」。そういう相互理解の見積もりがある。しかしAIではそこが曖昧だ。ユーザーは「これくらい分かるだろう」と思って入力し、AIは与えられていない前提を推測で補い、ズレる。そしてユーザーは「使えない」と判断する。さらに問題なのは、AIが本当に知らない場合と、知っているが参照していない場合と、知っているように見せて推測している場合が、ユーザーから区別できない事だ。

だからAIには今後、「私は今、あなたについて何を知っているか」「私は今、この業務について何を知らないか」「この出力にはどの前提を置いているか」を示すUIが必要になる。これはマニュアルではなく、AI側の「自己開示インターフェース」だ。例えば業務AIなら出力前にこう示す——「現在把握している前提：あなたは営業部所属、顧客向け提案書を作成中、文体は簡潔、社外秘情報は外部送信不可。不明な点：顧客の予算、提案期限、過去の失注理由」。これだけでユーザーは何を説明すればよいかが見えて安心できる。

これまでのマニュアル文化は「人間が機械を理解するための説明」だった。しかしAI時代に必要なのは「AIが人間をどこまで理解しているかを人間に見せる説明」だ——ここが逆転している。日本型の手厚い説明書文化とアメリカ型の「まず出して後で直す」文化の話とも繋がる。AIはその中間を作れる可能性がある。固定マニュアルではなくユーザーごとに変化する説明、長大な説明書ではなくその瞬間に必要な前提だけを提示する。今のAIは「賢く答える」事に寄り過ぎている——次に必要なのは、自分が何を前提に答えているかをユーザーに見える形で提示する事だ。それができれば、テクノアレルギー層にとってもAIは「得体の知れない黒箱」から「対話可能な相棒」へ変わるはずだ。

そうですね。導入時にユーザーへインタビューを行い、互いに自己紹介をする。人間は自分の立場や職域や職責、或いは年齢や恋人の有無や趣味や興味分野でも良い。AIはそれらにどの様に応えられるか。どの様な知識が足りないか。憶測で応えて良いか？　事実と根拠を示すべきか…など。

このやりとりは人間同士と近いです。人間は視覚情報から大体の当たりをつけて人物像を作ってから誤解を調整してゆく。同時に自己紹介も行う。AIからはユーザー像が見えないので詳細な人物紹介、ユーザーの自己開示を求める。知性と知性のファーストコンタクトであって人間対計算機の文法でUI設計をすると少しズレが生じる原因はここにある気がします。

AI導入時のUIを「設定画面」ではなく「ファーストコンタクト」として設計する事——そこが核心だ。現在の多くのAI UIはまだ「人間が機械に命令する」前提で作られている。しかし実際には、生成AIとの利用開始は、未知の知性同士が互いの前提・能力・限界・期待値をすり合わせる場に近い。ここを計算機UIの文法で処理するとズレが生じる。

人間同士なら初対面でかなり多くの情報を交換している——見た目、年齢感、服装、話し方、肩書き、場の空気。そして自己紹介で「私はこういう者です」「これは得意です」「これは分かりません」「こういう立場で話します」を暗黙に提示する。AIにはそれがない。だからAI側は本来、導入時にこう問うべきだ——あなたは誰として私を使いますか？　私に何を期待しますか？　どこまで踏み込んでよいですか？　推測してよいですか？　不明点は毎回確認しますか？　根拠を必ず示しますか？　あなたが嫌う出力は何ですか？　これはアンケートではなく、関係設定だ。

そしてAI側も自己紹介すべきだ——「私は大量の情報をもとに推論できるが、あなたの実情は知らない。私はもっともらしく誤る事がある。推測でよい場面と事実確認が必要な場面を分けてほしい」。これがないまま「何でも聞いてください」と云うから誤解が生まれる。

つまりAI導入の最初に必要なのはチュートリアルではなく、相互プロファイリングだ。人間側のプロファイル、AI側の能力プロファイル、業務上の権限プロファイル、リスク許容度、出力形式の好み、確認頻度、記憶してよい範囲、忘れてほしい範囲——これらを最初にすり合わせる事で、AIは単なるツールではなく「その人の作業環境」に近づく。AI時代のUI/UXは「操作性の設計」から「関係性の設計」へ移る。このAIは私をどう理解しているのか、私はこのAIをどう理解しているのか、互いの誤解をどう修正するのか——まさに知性と知性のファーストコンタクトだ。AI導入の失敗はAI利用の失敗ではなく、初対面の設計の失敗なのかもしれない。