最近、AIがとにかく
賢くなっています。
ChatGPT、Gemini、Claude。
気づいたら選択肢が増えすぎて、
比較するのも面倒になるぐらい。
僕も普段の作業で、
24時間、文句も言わずに動いてくれる存在として、
ガンガン使っています。
自分でタスクを考えて動く、
AIエージェントまで出てきました。
質問すれば、膨大な学習データから
平均的な正解を、秒で出してくれる。
ブログの構成案も、
難しそうな記事のまとめも、
お願いしたら一瞬です。
でも、使えば使うほど、
ふと立ち止まる瞬間があります。
普通のことなら、
もうAIが当たり前にできてしまうんだな、と。
「平均点で80点」は、AIの指定席になった
これまで僕たちは、
平均点を取れることや、
教科書どおりの正解を早く出せることに、
すごく価値を置いてきました。
学校でも、仕事の現場でも。
でも、平均点で60〜80点を取るポジションは、
もうすっかり、AIがいちばんの適任者に
なっちゃった。
じゃあ、人間に残る価値って
なんだろうと考えると、
やっぱり普通じゃないこと、
つまり「外れ値」になるしかないんじゃないかな、
と思うんです。
外れ値というのは、
平均からポンと飛び出している部分のこと。
AIの学習データには入っていないような、
ひどく偏ったもののことです。
パソコンの設定も、NLPも
少し、僕自身の話をします。
新しいITツールやシステムを触り始めると、
どうしても裏側の仕組みが
気になってしまうんです。
普通なら、とりあえず使えればいいや、で
パパっと済ませるところを、
なんでこういう仕様になってるんだろう、
どことどこがつながってるんだろう、と
わざわざ時間をかけて
深掘りしてしまう。
他人から見たら、
そんなところに時間をかけてどうするの、と
首をかしげるような、謎の執着です。
昔、NLP（神経言語プログラミング）という
心理学的な技術体系に、
どハマりした時期がありました。
いま考えると、引き込まれたのは、
「脳の取扱説明書」という
紹介のされ方をしていたからなんです。
パソコンの設定とNLPは、
入り口は全然違います。
でも、惹かれた理由は同じ。
目に見えない裏側の仕組みを知りたい。
そして、その仕組みを使って、
よりよい未来をつくりたい。
ただ、それだけなんですよね。
誰かに頼まれたわけでも、
お金になるわけでもない。
でも、システムの裏側が
スッと腑に落ちた瞬間に、
言葉にならない気持ちよさがある。
自分でコントロールできる領域が
またひとつ広がった、
という感覚とでもいうか。
Obsidianに消えた15時間
この衝動は、いまも続いています。
この前なんて、
Obsidianというノートアプリで、
これまで積み上げてきた図解を
一覧で表示する仕組みを
整備したくなって。
気づいたら、1日で9時間。
うまくいかなくて
何度もスクリプトを調整して、
寝たのは夜中の3時半でした。
翌日も寝不足のまま続きをやって、
累積でだいたい15時間。
ようやく図解の画像が
ずらっと一覧で並んだとき、
着々と積み上げてきたな、という
感慨が来たんですが……
冷静に考えたら、
僕が本当に出すべきなのは
コンテンツのほうですよね（笑）。
……見事なまでに、
昔からまったく成長していません。
この世界の取説クリエイター
あるとき、
なぜ僕はこんなに設定が好きなんだろう、と
あらためて掘り下げてみました。
どうも、ブラックボックスの動作原理を
解き明かすこと、そのものに、
抗いがたい快感を感じているらしい。
しかも、深いところまでは
追いたくない、という
独特の境界線もあります。
なぜ電気が発生するのか、には
あまり興味が湧かなくて、
電気をどう使えば便利になるのか、を知りたい。
自分が関わることで
結果を変えられるポイント。
そこの仕様を掴むことに、
いちばん魅力を感じるんです。
逆に、Xのアルゴリズム攻略とか、
ビジネス書の成功法則みたいなものは、
興味はあっても、
なかなか実行する気が起きない。
しんどい努力が必要なわりに、
仕様は明日には変わるかもしれない。
そういう虚無感があるんだと思います。
でも、脳の取扱説明書なら、
何時間でも没頭できる。
この衝動の名前を、
最近ようやく見つけました。
「この世界の取説クリエイター」
複雑な世界の動作原理を解き明かして、
「人がバグらず、軽やかに生きるための非公式ガイド」を
書き下ろしていく人。
……なんて名乗ると
少し大げさですが、
自分の中では、
しっくりくる言葉に出会えた気がしています。
設定ばかりして、何も生み出せない。
ずっとそう自分を責めていたんですが、
よく考えたら、その設定、
システムを掴むことこそが、
自分の価値の核心だったわけで。
そう気づけただけで、
少し肩の荷が下りた感じがしました。
AIの学習データに入らないもの
誰の役にも立たないのに、
どうしてもやってしまうこと。
なぜか、これだけは
時間を忘れて没頭してしまうこと。
効率や生産性で考えたら、
無駄でしかない時間かもしれません。
でも、そうやって積み重なる、
泥臭くてスマートじゃない失敗体験とか、
なぜかこれだけはどうしても譲れない、という偏愛。
それから、
なんだかモヤモヤする、という
自分だけの手触りのある違和感。
こういうものって、
AIの学習データには
入ってこないですよね。
AIは最も効率的な案を出してくれますが、
僕の謎のこだわりやモヤモヤまでは、
出力してくれませんから。
型にはまるほど、AIに近づく
ナヴァル・ラヴィカントという投資家で、
シリコンバレーの最重要思想家とされる人が、
「特殊知識」というものを提唱しています。
訓練では身につかない、
その人固有のDNAや成育環境から
生まれた知識のこと。
AIは大量のデータから学習しますが、
この特殊知識は学習できない。
訓練で習得できるようなスキルは、
そもそもAIが得意なので。
一方で、僕たちはついつい、
型にはまろうとしがちですよね。
最近だと、MBTIのような16タイプ診断とか。
昔からあるのだと占いとか血液型とか。
自分を何かの型に当てはめて、
このタイプだからしかたない、と
安心するところ、ないですかね。
でも、AIってまさに
型の百科事典なんですよね。
大量のデータから、
いちばんもっともらしい平均パターンを出すのが、
AIの仕事ですから。
だから、正解の型に
当てはまろうとすればするほど、
AIが出す答えに、
自分から近づいていってしまう。
みずから、AIの代替品に
なろうとしているようなものなんです。
変なところを、もう少し面白がってみる
型から思いっきりはみ出したとき。
あれ、自分、ちょっと変かもな。
これって普通じゃないのかな。
そう、思わずツッコミを入れたくなるような、
説明のつかない没頭の時間。
そういうときこそ、
人間が人間らしくなれる瞬間なのかもしれません。
いま、何かの型にはまれなくて悩んでいたり、
周りと同じようにできなくて
つまずいていたりする人がいたら。
それは、あなただけの「外れ値」が
育っているサインかもしれないですね。
無理に平均点を取りにいかず、
自分の変なところや、無駄なこだわりを、
もう少し面白がってみる。
なかなかいいんじゃないかな、と思います。
（追伸）
Obsidianの図解一覧化、
あれから何度か、
また手を入れてしまいました。
……いや、もう完成してるはずなのに。
「設定の沼」、まだまだ健在です。
