Tag: 社会
今年の6月、北中米W杯の熱狂の裏で、スポーツ配信サービスのDAZNが打ち出した「DAZN Soccer」のキャンペーンが大炎上したのを覚えているでしょうか。
「最初の3ヶ月は月額980円！」とデカデカとアピールしてW杯目当てのサッカーファンを誘い込みながら、その実態は「12ヶ月の年間契約(途中解約不可)」という条件を目立たないように記載していた、いわゆる典型的なダークパターンです。
大会期間だけ安く観てサクッと解約するつもりが、気づけば1年間の支払いに縛り付けられていたユーザーから怒りの声が殺到し、最終的には新規受付停止と返金対応にまで追い込まれました。
企業側の当初の算段としては「注意書きにはちゃんと書いてあるし、利用規約にも明記しているから法的には何ら問題ない」といったところだったのでしょう。
「法律に違反していなければ何をしてもいい」「規約の範囲内なのだから法的に問題ない」。
人の善意や先人が築き上げてきた慣習を無視し、ルールの穴を突いて利益を掠め取ろうとする人たちがたまに現れます。
そして彼らが炎上した際に口にするこの台詞を聞くたび、何とも言えない気持ちになるのは私だけではないはずです。
世間一般ではこういった態度を「モラルの欠如」だの「倫理観の崩壊」だのといった道徳的な言葉で批判します。
とはいえ、ほとんどの会社や社会人は程度の差こそあれ、無自覚に他人の気持ちよりも仕事の遂行を優先しているのではないでしょうか。
友人や親戚への保険の営業や、訪問販売の押し売り、ウォーターサーバーやネット回線の勧誘、カード会社からの保険加入の電話、家電量販店のスマホコーナーの過剰な人員配置などは、どちらかといえば邪魔です。
しかし、営業側からすれば契約を取るために必死になって仕事をしているだけなのです。
ダークパターンもその延長線上にあるだけで、やっている側はこちらが思っているほど悪意はないのかもしれません。
一昔前のソシャゲのガチャ規制の動きのように利益追求が過熱し社会問題化して初めて規制がかかるのです。
商売はそういったグレーゾーンのボーダーラインを攻め合う性質を孕んでいます。
ルールに「禁止」と書かれていなければ何をやってもいい、と境界線ギリギリを攻める姿勢は、「法律こそが社会を動かしている」という前提に立っています。
しかし、プログラミングのパラダイムを借りて言えば、法律は決してシステムの「ビジネスロジック」ではありません。
どちらかといえば、それは単なる例外処理に過ぎないのです。
プログラムに馴染みのない方のために簡単に説明しておくと、「ビジネスロジック」とは、そのシステムが本来達成したい主目的であり、日常的に触れる「正常系のルート」のことです。
例えば買い物サイトであれば、「商品をカートに入れる」「決済する」「在庫を減らして発送を手配する」という一連の当たり前の流れを指します。
これがなければシステム自体が存在意義を失ってしまう、いわばシステムの本体そのものです。
一方の「例外処理」とは、その正常な流れから外れた「異常事態」が起きたときのセーフティネットのことです。
「決済時にクレジットカードの限度額を超えていた」「在庫引当の瞬間に通信が途絶えた」といった予期せぬエラーが起きたとき、決済をキャンセルしたり、システムがクラッシュして画面が真っ白にならないように、「エラーメッセージを出して前の画面に戻す」といった後始末を行います。
例外処理とは、正常にシステムが動いている限りは、本来一度も実行されることのない裏方のコードなのです。
このメタファーを現実社会にマッピングしてみると、社会の解像度がぐっと上がります。
我々の社会における「ビジネスロジック」とは一体何でしょうか。
それは六法全書に並んでいる無味乾燥な条文などではなく、日々の暮らしの中で培われてきた暗黙の了解、道徳、コモンセンス、すなわち「慣習法」です。
出社して同僚に挨拶をし、コンビニで商品を受け取って代金を払い、駅のホームでは列に並んで電車を待つ。
あるいは、相手に迷惑をかけたら自らの非を認めて謝罪する。
これらは人間社会というシステムにおいて最もクリティカルなルールですが、いかなる法律にも「挨拶すべし」「謝罪すべし」などとは一行も書かれていません。
我々は「法律で定められているから」挨拶をしているわけではないのです。
というか、そもそも冷静に考えてみれば、我々は現行の法律の条文などほとんど知りません。
刑法や民法の条文を正確に暗唱できる人など専門家でも一握りですし、世の中に無数に存在する法律のすべてを把握することなど誰にとっても不可能です。
それにもかかわらず、法律の条文などろくに知らない人間同士が、日々街を行き交い、取引をし、ほとんどトラブルを起こさずに平和に共存できています。
なぜそんなことが可能なのかといえば、国家が定めた法律(人定法)が存在する以前に、社会には「自然法」とも呼ぶべき自生的な規律、すなわち慣習法が存在するからです。
「人を傷つけてはならない」「他人のものを奪ってはならない」といったことは、条文が刻まれたから生まれたルールではなく、人間が共生していくプロセスの中で自然と編み出されてきた、社会生活のための知恵です。
成文法とは、そうした自生的な規律が破られた際の境界線やペナルティを、後から人間が便宜的に文字化して制度に落とし込んだものに過ぎません。
つまり、成文法という人工的なルールブックがなくても、社会には最初から「法」の規律が満ちているのです。
自然界を見渡してみれば、これは人間社会に限った話ですらありません。
例えばアリの群れを観察してみると、何千何万匹というアリが見事な統率力で餌を運び、巣を築き、高度な社会生活を営んでいます。
当然ながら、アリの巣に議会や裁判所はありませんし、「第1条：食糧は巣に持ち帰るべし」などという成文法が壁に刻まれているわけでもありません。
文字も条文も持たない彼らですが、何らかの暗黙のプロトコルに従って、驚くほど自律的かつ規律正しく動いています。
人間社会のベースも、これと本質的には何も変わりません。
そう考えれば、社会を動かしている本体が法律などではないことは自明でしょう。
この巨大で暗黙のビジネスロジック(慣習法)こそが、日常を動かす真の原動力であり、言ってみれば「社会そのもの」なのです。
99.9%の日常は、警察や裁判所の出番など必要とせず、この慣習法という正常系ルートの上で、エラーもなく滑らかに実行されているわけです。
では、法律(成文法)の役割とは何か。
それこそがまさに「例外処理」です。
「列に割り込んで殴り合いになった」「代金を払わずに商品を奪って逃げた」「契約を結んだのに反故にされた」など、社会の本体である慣習法だけではどうしても処理しきれない致命的なエラーが発生したとき、初めて「法律」というcatchブロックに処理が移るわけです。
警察や裁判所、刑務所といった国家権力は、当事者間での問題解決が困難になった時のための、巨大なtry-catch機構に過ぎません。
そう考えると、冒頭の「法律に違反していなければ何をしてもいい」という理屈は、現実社会としてかなり無理があることが分かります。
例えばサッカーにおいて、相手選手が接触で倒れて起き上がれないのを見て、味方が攻撃のチャンスであるにもかかわらず、あえてボールをタッチラインの外に蹴り出すシーンをよく見かけます。
そして試合が再開されるとき、相手チームもスローインからそのボールを元のチームへ返してゲームを再開します。
この一連のやり取りは、サッカーの公式ルールブックのどこを探しても一行たりとも義務としては書かれていません。
ルール上は、倒れている相手を無視してそのままプレーを続けても(審判の笛が鳴るまでは)反則ではありませんし、ボールを返さずそのまま攻撃を仕掛けても得点として認められます。
しかし、もし「ルールブックに禁止と書いていないから」とそんなプレーをする選手がいれば、スタジアム中の観客から激しいブーイングを浴びるでしょう。
サッカーという競技は、成文化されたルールだけで成り立っているわけではありません。
選手同士のリスペクトやフェアプレーという「明文化されていない不文律(慣習法)」が、その土台を支えているのです。
審判の笛やイエローカードといったルールは、ゲームが荒れて選手同士の自律的なプレーが困難になったときに介入するセーフティネットに過ぎません。(サッカーそのものは審判が存在しなくてもプレーが可能であり、子ども同士が集まって遊ぶ場合は誰も審判なんてしません。)
「反則を取られていないのだから何をしてもいい」と居直る選手ばかりになれば、試合は壊れ、そもそもスポーツとして成立しなくなります。
白黒はっきりとルールですべてを縛ろうとする社会は、一見すると厳格で正しく見えますが、その実態は1プレーごとに試合を止め、VARで数分間チェックし続けるような、息苦しくて不健全なシステムでしかありません。
選手たちが相手への敬意と阿吽の呼吸でボールを繋ぎ、素晴らしい試合を創り上げるように、我々もまた、法律やルールという最後の砦に頼り切るのではなく、日々の良識や暗黙の信頼を洗練させていくことこそを目指すべきなのです。
……もっとも、昨今の「コンプライアンス」を見ていると、現実はまったく逆の方向へと突き進んでいます。
誰かがルールの穴を突くたびに、新たな制約や承認フローという名の例外処理が増設されていきます。
そうしてルールを固めすぎた結果、本来なら阿吽の呼吸で回っていたはずの日常が、過剰な手続きの摩擦によって身動きの取れない機能不全に陥っています。
「法に触れていなければ何をしてもいい」という傲慢と、「規約で縛らなければ何も信用できない」という猜疑心。
その両者に挟まれて息苦しくなっていく社会の中で、本当に退場させられているのは、ルールを破った者ではなく、我々の日常そのものなのかもしれません。
Tag: 仕事
実はここ一年ほど、このブログの文章は一度AIに全文のベースを書いてもらい、それを元に自分でブラッシュアップして仕上げるという形をとっています。
さらに最近だと、自分があるテーマをAIに振って、そこからAIとのやりとりを重ねて、その結果をまとめて記事のベースにしています。(このエントリがそうです)
AIが吐き出す最初の文章は、文法的に正しく、論理も通っており、非常に綺麗にまとまっています。
何もないゼロの状態から「それっぽい90点」の雛形をわずか数秒で出力する能力において、もはや人間はAIに太刀打ちできません。
しかし、AIの出力した「90点の文章」をそのまま自分の文章として公開しようという気には絶対になりません。(過去に一度ほぼそのままの文章を出したことがありますが、他人からすれば自然に見えるのかもしれませんが、個人的には自分の文章ではないという感覚が拭えません)
なぜなら、自分を学習させてからアウトプットしてもらったのにも関わらず、そこに自分の核というか、魂のようなものを全く感じることができないからです。
もしくは微妙に自分の経験と感覚からズレているのを感じるからです。
この現象は、文章作成に限った話ではありません。
たとえばシステム開発であっても、AIは美しく高度なコードを爆速で吐き出しますが、それが「賢すぎる」がゆえに、現場の人間が後から保守・運用しようとした時に理解が置いてけぼりになる(ブラックボックス化する)という問題を引き起こします。
過去のコードのツケとの泥臭い辻褄合わせや、生身の人間が運用できるレベルにまで意図的に「賢さを落とす(分かりやすくする)」といった、現実社会と地続きの調整作業がすっぽりと抜け落ちているのです。
個人開発ならいいでしょうが、チーム開発となるといくらAIが凄くても、人間の統率をとることまでは無理です。
話を文章作成に戻しても、構造は全く同じです。
論理的に正しすぎる綺麗な文章は出てきますが、読者の心にゾワッとしたしこりを残すような絶妙な「毒」や、現実社会ならではの「暗黙の了解」や「世間の流行り」を含ませることができません。
賢く、よくある教訓めいた無難な結末に落ち着こうとするのです。
AIは過去の膨大なデータから「次はこういう展開が来る確率が高い」という予測を立てることはできても、人間が現実世界で生きて、経験し、皮膚で感じたことのある「生身の体験」を持っていません。
だからこそ、体裁を整える「90点」までは異常な速度で到達できても、圧倒的な実用性や人の心を動かすための「最後の1割」を埋めることがどうしてもできないのです。
私自身がAIの生成した文章に感じていた「何かが足りない」という感覚の正体は、ここにあります。
これは物流や通信ネットワーク、あるいはシステム開発の世界において、目的地の直前である最後の区間のコストや難易度が指数関数的に跳ね上がる「ラストマイル問題」と全く同じ構図です。
現在のAIシステムにとって、この90点から100点へ至る最後の1割こそが、最も遠く、深く立ち塞がる「ファイナルディスタンス」に他なりません。
厄介なことに、AIの出す80点〜90点のアウトプットは「完成品として成立している」「なんか良さそう」と思わせる強い魔力を持っています。
昔であれば、自分で書いた文章が下手なら「下手だから直さなきゃ」と自覚できましたが、AIが一瞬でそれっぽいものを出してくると「まあこれでいいか」と思考を乗っ取られやすくなります。
逆に言えば、AIが生成したアウトプットを見て、この「ファイナルディスタンスの違和感」を全く感じない人たちがいるのです。
彼らは大きく分けて2つのパターンに分類できます。
一つは、そもそも「100点(本物)」の基準を持っていない人です。
自らの手で血肉を削って100点のアウトプットを出し、誰かの心を深くえぐったり、実社会の泥臭いトラブルを解決したりした「生身の経験」がないため、90点と100点の間に横たわる決定的な違いが見えていません。
もしくは、その業界のトップオブトップスに触れたことがなく、100点に満たないものを100点と誤認しています。
もう一つは、「現実の矢面に立っていない人」です。
自分がAIに作らせた成果物が現実社会でどう機能し、どんなエラーを起こすかという「最終的な責任」を背負っていません。
責任の範囲が「とりあえず提出するまで」で切れているため、最後の1割(人間の理解の追いつかなさのフォローや、泥臭い文脈のすり合わせ)が欠落していても痛くも痒くもないのです。
AIの吐き出す長い文章をそのままチャットに貼り付けてしまうような人は、それを読む人の解釈コストの支払いを踏み倒しています。
世間はAIが90点を爆速で出せることに熱狂し、違和感を持たない人々はそれをそのまま垂れ流します。
しかし、現実社会において価値が発生するのは常に「100点として完成しきったアウトプット」だけです。
80点や90点あったとしても100点でない商品は不良品として扱われ、市場から弾かれます。
「２、3本くらいチョコのかかってないポッキーが入ってても大丈夫やろ」とはなりません。
建築において素材の長さが一つでも違えば建物は建たないし、プラモデルでもパーツが一つ足りないだけで完成品を拝むことが叶わなくなります。
100のうち99が完璧でも1が欠けていればそれだけで全部がダメになることは往々にしてありますし、それはAIにとっても例外ではありません。
さらに、100点に満たない作業の積み重ねはより厄介な問題を生み出します。
9割という数字は、単発だと1に近いですが、それらがたくさん掛け合わさってくるとどんどん1から離れていきます。
0.9を3回掛け合わせるだけで0.72になり、10回だと0.35、20回だと0.12まで下がります。
自分では1だと思い込んでいるものが、気づけばそのほとんどが消失している、ということになるのです。
この時の想定と実際の認知差が、「認知負債」と呼ばれるものに他なりません。
これからの時代、AIを使う上での決定的な分水嶺になるのは「良いプロンプトを書けるか」ではありません。
AIが出してきた無難な答えに対して「なんか違う」という言葉の違和感を拾い、原因を言語化し、自分の感覚に置き換えられるかどうかです。
先月のショートショートも当然AIに作らせたもの(もちろん最初のベースのストーリーを出力するために何回もリテイクをかけています)ですが、自分でも少し表現に赤入れをしています。
「アンドロイドからiPhoneへ無理やりデータをやり取りする」という表現はもともと「異なるOS間のデータ変換」というAIが生成した言葉を、自分なりに言い換えたものです。
ここで「いや、なんかこの表現微妙だな」と感じ、自分がより日常感のある表現に置き換えて、読み手のアンテナにフックするような言い回しにしました。
このように、「意味は合ってるけど、この言葉じゃない」「論理は通ってるけど、なんか薄い」という細かいズレを拾える人間だけが、AIの出力を合格点まで磨き上げることができます。
AIが誰でも使えるようになったことで、表面的には人間同士の能力差を埋めているように見えます。
しかし現実は逆です。
AIの出力に対して違和感を持てる人間と、違和感を持てずにそのまま採用してしまう人間の差を、AIは残酷なまでに増幅・拡大させる装置になります。
真のAIリテラシーとは「AIに何を聞くか」ではなく、「AIの答えに何を感じるか(どこを疑えるか)」に移行していくのです。
AI単体で100点を出せない以上、結局一番しんどくて重要な「最後の仕上げ(ラストマイルの走破)」は人間がやらなければなりません。
AIが出してきた90点のアウトプットに満足せず、足りない10点の粗(あら)を正確に見抜き、人間の理解できる範囲に落とし込み、現実の泥臭い要素を注入して、魂を吹き込むのです。
人間が「ゼロイチの案出し」や「ベースの構築」という9割の労力をAIに任せてショートカットできるようになった分、我々は残ったエネルギーのすべてを「ファイナルディスタンスを飛び越えるための1割」に注ぎ込まなければならないのです。
逆に、9割のアウトプットをそのまま積み上げている人は、ラストマイルの走破をサボっている上に、不良品で賽の河原の石積みをしているだけなのかもしれません。
Tag: プログラミング
言いたいことはタイトルで全て言ったので以下にAI先生の解説を載せときます。
ちなみに、AIから分かりやすい解説を引き出すために自分の人格をオントロジーとして捧げています。
AI(人工知能)や情報科学の界隈で使われる「オントロジー(Ontology)」は、もともと哲学用語の「存在論(世界に何が存在するのかを問う学問)」から借用された言葉ですが、AIの分野ではより実用的で工学的な意味を持っています。
一言でいうと、オントロジーとは「ある特定の分野における『概念』と、その『概念同士の関係性』を、コンピュータ(AI)が理解できるように構造化して定義したもの」です。
分かりやすくイメージするために、いくつかのポイントに分けて解説します。
辞書は言葉の意味を人間向けに文章で説明しますが、オントロジーは概念同士のつながり(ネットワーク)を定義します。
たとえば、「自動車」という概念があった場合、オントロジーでは以下のように定義します。
人間は「車なら当然タイヤがある」「リンゴは果物だ」という「常識」を持っていますが、コンピュータにはそれがありません。
オントロジーは、AIに対して「人間が認識している世界の構造(常識や専門知識)」を共通の土台として教え込むための仕組みです。
これにより、AIは単なる文字列のマッチングではなく、「意味」に基づいた推論やデータ処理ができるようになります。
昨今のChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、大量のテキストから統計的に言葉の結びつきを学習するため、人間が手作業でオントロジーを定義しなくても、ある程度「常識的な推論」ができてしまいます。
しかし、LLMは平気で嘘をつく(ハルシネーション)ことがあるため、正確性や厳密な推論が求められる企業システムなどでは、「LLMの柔軟性」と「オントロジー(ナレッジグラフ)の正確な知識構造」を組み合わせるアプローチが現在非常に重要視されています。
AIや情報科学の世界では、これら２つは明確に異なる役割を持つ別の概念として区別されています。
端的に言うと、以下のようになります。
分かりやすく、いくつか例えを使って違いを説明します。
「冷たいね」という言葉をAIが解釈するとします。
AI界隈ではオントロジーを「世界を記述した絶対的なルールブック」のように扱いますが、現実世界にはそもそも絶対的なオントロジーなど存在しません。
たとえば、「トマト」はオントロジー上で「野菜」として定義すべきか、「果物」として定義すべきか？ これは、「植物学」というコンテキスト(文脈)においては果実ですが、「料理やスーパーの売り場」というコンテキストにおいては野菜です。
つまり、私たちが「これは客観的な知識体系だ」と思っているものすら、実は「特定の文化、時代、あるいは特定の目的」という巨大なコンテキストの上に成り立っている仮の姿に過ぎません。
すべてが流動的なコンテキストであるならば、なぜわざわざ「オントロジー」という言葉を作って切り分けるのか。
それは純粋に「そうしないとコンピュータで計算できないから」です。
コンピュータは、すべてがフワフワと変化する文脈(コンテキスト)の中では計算処理を行うことができません。足場となる「絶対に動かない固い地面」が必要です。
そのためAIのエンジニアたちは、本来は流動的なコンテキストの海の中から、「このシステムの目的に関しては、ひとまずここは絶対に変わらない真理だということにしよう」と、一部を切り出してカチカチに凍らせて固定化します。
この「計算機の都合に合わせて、人工的に凍結・固定化されたコンテキスト」こそが、AI界隈で呼ばれるオントロジーの正体です。
AI界隈でこの言葉が区別されているのは、「どこまでをシステムに固定的に持たせるか(オントロジー)」と「どこからをその場の動的な入力として扱うか(コンテキスト)」という、システム設計上の境界線を引くためのエンジニア用語として便利だからだと言えます。
慣習法と成文法
完成までのファイナルディスタンス
オントロジーは定数化したコンテキスト
単なる「辞書」ではなく「知識の地図」
なぜAIにオントロジーが必要なのか？
具体的にどう使われているか？
哲学におけるオントロジー(存在論)との違い
最近のAIトレンドとの関わり
コンテキストとオントロジーの違い
例え1：将棋やチェス
例え2：会話の理解
知識体系(オントロジー)すらも、より巨大なコンテキストの一部に過ぎない
「絶対的な知識」など存在しない
では、なぜAI界隈は言葉を分けるのか？
オントロジー ＝ 凍結されたコンテキスト
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