デジタル界隈で仕事をしていると、「今年はなんちゃら元年！」なんて掛け声をしょっちゅう耳にします。VRやメタバースに見られるように、「いったい元年は何年間続くんだ！」とツッコミ入れたくなるものが多いのですが、ことAIについては違うようです。2023年、「生成AI」という言葉が流行語大賞でトップ10に入りました。ここを元年だとすれば、現在はまだ2年を折り返したところ。にも関わらず、流行語となった時点からもうずっと先へと進んでいるのです。
先日、生成AIの草分けであるChatGPTの有料サービスの利用を始めました。今回は、その体験を踏まえて書いてみたいと思います。ただ、これだけ広まっているものについてあらためて体験記なんて書いてもしかたありません。ここはエッセイっぽく、「ぼくとAI」とでも題すべき小文を綴ってみることにしましょう。
ぼくが人工知能に深く関心を持つようになったのはもう30数年も前の話です。
きっかけは、とある工学者の放言でした。雑誌のインタビュー記事で、当時存在していたICOTという研究機関の所長が、こんなことを言っていたのです。
「第5世代コンピュータができれば、
裁判なんて人間なしで判決が出せますよ」
現役の法学生で、法曹という希望もまだ放棄しきっていなかったぼくにとって、これは挑発としかいいようのないものでした。とはいえ、人工知能がどのようなものかを仕組みとして理解できなければ、この主張に対しても、反論することができません。元々持っていたコンピュータへの興味も伏線となり、AIに対するクリティカルな関心がこれによって一気に高まったのです。
勉強を進めていくうちに反発は収まってきたのですが、変わって浮かび上がってきたのが違和感でした。というのも、専門家たちの言文に、どうにもすっきりしないところが感じられたのです。
説明というのは、ある言葉をより平易な言葉の組み合わせで言い換えることです。複数の、既に知っている平易な言葉が、理解できるロジックとともに提供されたとき、人はその概念を理解することができます。ところが、ときにただの「取り替え」で済まされてしまうことがあります。
「人工知能ってなんですか？」
「コンピュータに人間の脳の代用をさせることです」
専門家と称する人たちの一般人向けの説明は、これと程度の差でしかないように思えたのです。
仕組みというところまでおりていくと、コンピュータというのは、言ってしまえばそろばんです。珠そのものに加え、それを弾く法則性まで含めて電子的手段で実現した装置です。計算はすごく速く、計算に置き換えることのできる処理もすごく速くすることができます。そして情報はデジタル化することで数値に置き換えられるため、およそ情報としてあつかわれるものは、全てコンピュータで扱えるということになります。
ただ、奇しくもそろばんが明らかにしているように、もともと計算というのは、知能の営みを必要とする処理ではありません。ルールに従って機械的に行う処理なのです。実際のそろばんも、いちいち脳で思考することなく、目で見たり耳で聞いたりした数字を機械的に指の運動に置き換えることで、計算を素早く行うというもの。子供の頃はこれでも算盤塾に通っていたので、脳で認識するよりも早く指が珠を弾いていくのに、自分自身で当惑した経験もあります。
「コンピュータはすごく計算が早いから、
難しい問題もたちどころに解いてしまう。
だから人間にしかできなかった仕事でも、
あっという間に終えられるんだよ」
こんな言明など、実は問題が先送りになっただけで、結局説明すべきことは説明できていません。そもそも知能というのが何なのかの言及すらないまま「コンピュータだからできる」といわれても、当惑するしかないわけです。
今になれば、その違和感の原因もわかります。実のところ、彼らもわかっていなかったからです。
人工知能の歴史は、工学者たちの傲慢で浅はかな思い込みから始まっています。
「人間の脳の仕組みは知らないけど、
どうせ大したことしてないはずだから、
すぐにコンピュータで追いつけるさ！」
コンピュータがようやくトランジスタで動くようになったばかりの時代ですが、この予想は、次のような言明も伴っていました。
「向こう数年以内に、コンピュータは
人間のチェスチャンピオンを打ち負かす！」
こんな宣言とともに人工知能は大きな予算を獲得、意気揚々と研究が始まります。ところがその後の歴史はというと、プロダクトにありがちな「永遠の70%」の実現にほかなりません。「大きな進展があり、完成の目処はついている」といいながら目標年次を更新し続けることの繰り返し。研究を通じて明らかになったのは、むしろ人間の知能の複雑さの方だったと言えるのです。あるいは、彼らは記憶と計算が素早くできるという事実を前に、コンピュータに対して勘違いをしてしまったのかもしれません。ちょうど、単純なコードで構成されたプログラムに過ぎない「イライザ」に、素人が人格を見出してしまったのと同じように。
そもそも、ぼくをこの場に引きずり出したきっかけである第5世代コンピュータというものも、わかってみればかなり怪しげな代物でした。これは、人工知能を実現するための新機軸のコンピュータを意味しています。つまり、ソフトウェア的に未知である問題を、ハードウェア的に解決しようと言っているわけで、冷静に考えれば与太話そのものでした。ICOT所長の予言が、同時代に囁かれた“恐怖の大王”といい勝負で終わってしまったのも、当然といえば当然でしょう。
そして、黎明期の工学者たちの誓約は、90年代の終りにIBMの「ディープブルー」によってようやく達成されました。しかし、それは人間の脳の真似を諦めることがもたらしたブレイクスルーです。
チェスという、ゼロサム完全情報ゲームにおいては、盤面の未来の選択肢は有限です。ただ、「ｎ手先」のｎの上昇に伴って指数関数的に増大していくため、必要な計算量が膨れ上がってしまうという問題があります。人間の名人であれば、凄い速度で最善手を発見します。そしてこれを理詰めではなく直感的に行えるのが達人で、計算不能なはずの膨大な可能性の中から、かなり優れた手を瞬間的に選び出してしまいます。この脳の仕組み自体が解明できていない以上、コンピュータで再現することなどできません。そこで膨大な計算能力を使って、いわば力づくで最善手を検索するというのが、ディープブルーのとった方法だったのです。
ディープブルーでは、人間があらかじめ設定した評価関数に従って、計算された未来の手の中から、最善手を探っていました。なので、基本的に人の能力の延長線上にあります。その後に開発されたAIでは、自己学習によって最善手を見つけ出します。人を超えることができるわけで、凄いことではあるのですが、まあ、人間の知能がやっていることを再現している訳ではありません。その意味で、現代AIはとてもプラグマティックです。
「別に再現なんかしなくたって、
役に立つんだからそれでいいよね」
工学者は、傲慢さを捨て、代わりに実用性を手にということですね。
さて、「AIと私」の続きを。
法学部を卒業後、あれこれとキャリアを重ねながら生きてきました。基本的にはソフト屋ではあったものの、専門はゲームの企画なので、本式のAIなんてのはまあ他人事です。
ところが、行政書士を本業化した今、相次いで自分事として舞い込んできたのです。
１つ目は、「契約書のリーガルチェックをAIでする」というサービス。業者さんからの売り込みです。その頃の当事務所のWebでは、対応業務として「契約書のリーガルチェック」を大きく掲げていましたから、検索エンジンで見つけてくれたのかも知れません。ただこちらがお客様からお金をもらってやろうとしていることをAIでやってしまうという話で、正直なところ、困惑するしかありませんでした。
「それって、むしろぼくの仕事と競合しますよね。
そんなの普及したら、困るんですけど」
「いえいえ、先生方の代わりをさせるということではなく、
むしろ積極的に使っていただくために開発したものなのですよ」
なるほど、AIにチェックさせておいて、しっかり報酬を受け取れるぜというわけか。うん、いかにも黒い弁護士がやってそうな、ずうずうしいビジネススタイルだな…なんて思いましたが、必要な費用を聞いたところ、実際に中堅以上の法律事務所ででもない限り払えそうにない水準で、丁重にお断りしました。
そしてもう一つは、「ブログを書く」というサービス。
１．あんたのWebは、積極的なSEO対策でうんと伸ばすことができる。
２．それには、毎日のブログ更新が不可欠だ。
３．当社のAIシステムを使えば、
あんたに特化した内容のブログを自動的に生成できる
この、毎日更新すべきブログの分量というのが「一日8千字」との話で正直のけぞりましたが、実際にはブログ自動生成というもの自体が、驚きをもって迎えるべきソリューションと言えました。
ともあれ、こうなると、例のトロツキーの名言が、形を変えて浮かび上がってきてしまうのです。
「たとえあなたがAIに興味がなかったとしても、
AIはあなたに興味を持っている」
誰かがこんなことを行っていました。
「生成AIは、もう使うか使わないかなんて
議論する段階じゃない。
どう使うかという問題なんだ」
実際に使ってみての感想は、まさにこれです。全面的に同意、としか言えません。
ChatGPTを使って驚いたのは、「すっごーい、まるで人間みたい！」ということではありません。「ものすごく便利な検索エンジン」だった、その事実です。
今ではすっかりノイズばかりになってしまったGoogleですが、かつてはそうではありませんでした。僅かなキーワードからみるべきページを案内してくれる、頼もしいパートナーだったのです。そういう、Googleが失ってしまったものが、ChatGPTにはあります。
そればかりではありません。
例えば、こんなことがあります。ぼくは「ビジネス論」という科目で、会社財務の見方をレクチャーしています。そこでは、ゲーム会社を中心にした各社の重要経営指標―PERとかPBRとかROEやROAとか―を扱います。これをハンドリングするのは、なかなか骨でした。情報自体は各社が公開している決算短信などに載っているものの、たいていはPDFで、実際の数値をそこからピックアップするのに苦労するのです。そして、PBRやPERは株式の時価によって変わるものなため、資料には書いてありません。その日の株価を見て、自分で計算するしかないわけです。毎年、頭が痛くなる課題でした。
ところが、ChatGPTでは、ただこれだけを行えばいいのです。
「日本一ソフトウェアの、PER、PBR、ROE、ROA」
たったこれだけのプロンプトで、数秒後には求めていた数字が出てきます。会社名部分を変えれば、次々と切り替えられ、会社間の比較も容易です。さらには、本来は面倒な計算を必要としていたこんなことすら可能です。
「東証上場のゲーム会社の、
PER、PBR、ROE、ROAそれぞれの平均値」
また、Webに実装したい機能について調べれば、HTML／CSS／Javascriptのサンプルを出力してくれますし、Excelの計算式も同様です。各種プログラミング言語にも対応しているため、プログラマにとってヘルプを超えたヘルプと言えるでしょう。
また、その開発者の姿勢ということで、特に一言記しておきたいことがあります。
実は、ぼくは上記のような形でしか、プロンプトを叩きません。「…の平均値を出して」みたいな擬人的な問いかけを、断固として拒否しているのです。
これは、哲学的な信念です。コンピュータを擬人化するインターフェイスが昔から大嫌いでした。多くのデザイナーが「そうすると親しみを持てるから」なんて理由で導入してきましたが、ぼくはコンピュータはコンピュータのままでじゅうぶん親しみを感じます。味も素っ気もないところが、“彼”の良さなのです。それを無理に人間風に見せかけるというのは、いわば犬にドレスを着せるようなもので、固有の良さに目を向けようとしない―あるいは自分の感じている“良さ”に気づいていない行動に他なりません。そのようなわけですから、SiriもAlexaもいっさい使っていません。
で、特記しておきたいことというのは、他でもありません。ChatGPTは、こういうこだわりにも対応してくれるということです。味も素っ気もないプロンプトに対しても、しっかりと対応するのです。もし“彼”に「自分を普及させてやる！」という意思があるのなら、かなりしたたかなものだと言えるでしょう。
さて、以上の文章。実はChatGPTで作りました…なんて言っても、誰も信じてくれないでしょうね。実際、嘘です。自分の天然知能で作っています。
でも、本当に怖いのは、それが可能になってしまったときでしょう。ぼくの文章の癖を抽出して、表現上の揺らぎや用語的な癖、さらに誤変換も散りばめる…なんてことになったら、それは本物の脅威といえるでしょう。というか、AIブログ生成の業者さんのシステムがセールストーク通りに動いたとしたら、まさにそういうものになっているということなんですけど。
というわけで、タイトルの叡逢という似非元号。これが「叡哀」にならないことを願いつつ、この文章をとじることにしましょう。《note連動：https://note.com/crefe》
