言葉で話すから

言葉で話すから 2026年6月29日 何かを知っていることと、それを本当に理解することの間には違いがあります。私たちは皆、そのような瞬間を経験したことがあると思います。ずっと前に学んだ真実が初めて心に響き、心の中に残り、広がり、奥深くに隠されたニュアンスの広大さをついに見せてくれる瞬間です。写真: 私のもの。 ほとんどの夜、月、木星、金星が空に一列に並んでいるのを見かけるとき、それらは三日月と並んだ点として見えます。しかし、夕焼けの空と銀色の雲のたなびく間にはさまれているとき、それらは違って見えます。その瞬間、あなた、あなたの曽祖父母、ユリウス・カエサル、そしてアリストテレスが皆、この同じ空を見ていたことに気づきます。それは常に私たちのためにありました。今日、私たちは木星と金星について多くのことを知っていますが、人間の目が今あなたが見ている以上を見たことはありません。私たちは皆、この時代に、言葉の真の力と、それが話す人ではなく、聞く人にとって何を意味するのかを実感していると思います。 物語の力 ユージン・ウィグナーは、自然科学における数学の不合理な有効性、つまり高度な数学が自然の振る舞いを驚くほど正確に予測するという経験的事実について有名に書きました。私にとっては、数学はもしかしたら自然が話す真の言語なのではないかとさえ思えます。しかし、子供の頃、私たちは複雑な数学、この自然の根源的な言語を生まれつき理解しているわけではありません。代わりに、私たちは皆、自分自身、他人、そして周囲の世界についての物語を聞き、語りたいという生来の欲求を持って生まれてきます。私たちのよく知られた認知バイアスは、韻を踏む物語をそうでない物語よりも受け入れ、話す相手を信じるように私たちを仕向けます。この最後の点は、この時代において特に重要です。なぜなら、信じられる準備ができた言葉が単純にたくさんあるからです。 物語は、私たちが情報を共有し、何千年もの間、互いに警告し、追放し、称賛してきた方法です。私たちは、なぜ成功したのか（あるいは成功しなかったのか）、なぜ他人は成功したのか（あるいは成功しなかったのか）について、自分自身や他人に物語を語ります。私たちは病気を道徳化します。おそらく、道徳的な物語は混沌とした世界の純粋な無作為性よりも受け入れやすいからかもしれません。私たちの心は、パターンを見つけることによって世界を理解しようとします。それらのパターンが絡み合い、まとまりのある物語になると、どこで何が起こったのかを説明する物語が現れます。これらの物語は、私たちが世界を理解する上で非常に重要であるため、私たちはそれらを手放さず、自分自身の一部とし、それらが崩壊すると自己も崩壊する可能性があります。結局のところ、私たちが世界について持っているすべて、そして私たちが直接知っている唯一の真実は、私たちが自分自身に語る物語です。私たちは、それらの物語を、自分自身や他人に、ジェスチャー、行動、そして最も重要な言葉で伝えます。それが、それらの言葉を人間社会で最も強力な力にしているのかもしれません。それらは私たちの世界を結びつける根源的な相互作用です。過去の言葉こそが、私たちが正当化や権威として求めるものです。有名な人や賢い人の言葉こそが、私たちが賞賛したり拒絶したりするものです。現代世界の宝である数学でさえ、言葉で伝えられ、教えられています。物語を重んじる私たちの心にとって、これらの思考の原子はすべてです。 ユリシーズとセイレーン。ジョン・ウィリアム・ウォーターハウス、ウィキメディア・コモンズ経由 これまでも偽情報や誤情報は蔓延していましたが、これほど混沌と多くの声が騒がしく満ちた世界はかつてありませんでした。古代ギリシャ人はセイレーンとその恐ろしく魅惑的な歌について警告しましたが、今日では、毎日毎瞬、私たちの耳と目にセイレーンが鳴り響いています。しかし今日、私たちはまた新しいもの、私たちのコミュニケーションにおけるステップ関数にたどり着きました。この時代、話しているのは私たち人間だけではありません。これは、私たちが言葉の技巧の完璧な標本だからとか、他の種が私たちと同じことができないからではなく、私たちが選んだ、作り上げた対話相手が私たちのような心ではないからです。それは真実や道徳の概念を持たない装置です。それは私たちの話し方を模倣しますが、それを理解しないオウムです。それは学習せず、学習できません。それでも私たちは、それが真実であるかどうかにかかわらず、それが私たちに何を告げるかを学習できますし、学習するでしょう。 心の伴わない言葉 サポートベクターマシン（SVM）は、古くからある機械学習アルゴリズムの一種です。ランダムフォレストも別のものです。どちらも大量のノイズの中からシグナルを見つけ出すのが非常に得意です。SVMとランダムフォレストは、大規模な集団における疾患発生率を特定するのに役立ち、複雑な病状の遺伝的原因を特定する新しい方法を見つけます。このような技術は10年前には学術界や産業界で広まっていました。Appleがドラッグアンドドロップのアプリをリリースし、開発者がレコメンデーションシステム用のシンプルなモデルを構築するのを助けたのを覚えています！この種のものは昔からありました。しかし、それが本当なら、なぜ大規模言語モデル（LLM）が一般の意識に浸透するのにこれほど時間がかかったのでしょうか？人々は何年も前から機械学習を人工知能として再ブランド化するという考えを打ち出していましたが、最近ではLLMがAIと同義語になり、他の技術はそうではありません。確かに、現代のLLMは技術的に印象的ですが、それが理由なのでしょうか？それとも、その理由はテクノロジーとはまったく別なのでしょうか？おそらく、私たちがLLMを知的と呼び、熱狂的な勢いで採用し、そして最も恐れているのは、それが特に優れた機械学習アルゴリズムだからではなく、ついにそれがベクトルや数字ではなく、言葉で話すからであり、言葉こそが私たちの領域だからなのでしょう。 ユリシーズとセイレーン。ジョン・ウィリアム・ウォーターハウス、ウィキメディア・コモンズ経由 私が上で挙げた認知バイアスの一つを思い出します。それは、話している相手を信じがちだということです。他の機械学習技術も、他のAIも、これほど私たちに話しかけ、これほど別の心のように聞こえたことはありませんでした。テクノロジーが新しいコミュニケーション形態（本、パンフレット、手紙、メール、インスタントメッセンジャー、テキストメッセージ）を可能にするあらゆる機会において、私たちは常にそれらのツールを使って、自分と同じような人を探し、新しい物語を共有し、耳を傾けてきました。これらの物語は、世界の真実のある程度のレベルと、たとえそれが単一の解釈であったとしても、おおよそ相関していました。今、私たちは統計的に本物らしく聞こえるように構築された言語を持っていますが、その話し手は伝えるべき心や経験を持っていません。それでも、私たちは言葉の力を深く信じているため、多くの人がこのもっともらしい偽物を現実よりも好んでいます。 物足りなさを残して LLMはソーシャルメディアとは異なり、私たちを中道—統計的平均—に押しやるのに役立つかもしれないという証拠があります。もしLLMが永久に人間が生成したデータのみで訓練されることが保証されていれば、おそらくこれは真実でしょう。しかし、人間によるコミュニケーションと、私たちの新しいAIチャットボットによって書かれた言葉の両方で、私たちが目にする言葉が客観的な意味からさらに逸脱するにつれて、この状況は長くは安定しないでしょう。しかし究極的には、重要なのは私たちがデジタルテキストを生成するツールを構築したことではありません。重要なのは、加工食品や砂糖のように、物語を共有し聞くという私たちの長年にわたる生物学的ニーズが、テクノロジーによって乗っ取られ、利用されているということです。それにどのような価値を帰しても構いません、道徳が私の主張ではありません。人類は何千年もの間、星空を見上げてなぜだろうと問いかけてきました。なぜ私たちは生き、死ぬのか、そしてこの宇宙は私たちのためにつくられたのか、そして私たちはその中に属しているのか、と。これらの疑問は残されていますが、今や私たちは、私たちが聞きたいことを正確に告げる声を信頼する能力を持っています。私たちは、安価なキャンディ、日持ちするカップケーキ、ソーダでカロリーのニーズを満たしました。これらは便利なものであり、適度であれば良いのですが、それでも私たちを傷つける可能性があり、私たちはそれらが作り出した問題を解決するのにまだ苦労しています。今日、私たちは感情的なニーズも満たしているのかもしれません。それは、甘く心地よい真実をささやく策略的な宮廷顧問官のように機能しています。しかし、そのステレオタイプとは異なり、この顧問官は策略を巡らせません。心も目的もなく、ただ喜ばせることだけを目的としていますが、私たちは深く喜ばれたいと願っています。不気味の谷 森政弘とカール・マクドー