はじめに
5/30(土) 名古屋大学のcommon nexusで開催された下記のイベントに参加してきました！
@徳和 貴成_core.member様のイベントですね。
自分自身もAIを用いた開発をするのですが、机の上で作ってOKだと思ったものと、実際に動いて、このような形でイベントを完遂することには天と地ほどの差があると痛感しました。まだまだ学び、実践することばかりです。
実際に利用者の方の反応を見てみないとわからないこともたくさんありました。
お会いした@カガミｓ様の作品↓
自分のモンスターは撮り忘れたので、生成元↓
(知人からもらったお気に入りの手ぬぐいです。お勧めです。)
同時に接続するとエラー画面が出ることもありましたが、ご来場頂いた方にはお楽しみ頂けたのかなと思います。
特に、自分の思い浮かべたものが十数分で形になって画面に表象される、というのはインパクトが大きいと感じました。
1章. 表象の効果
人間の頭の中にあるイメージを形にする行為は、個人の才能やひらめきに依存していると考えられがちです。
しかし、これは人間の脳の処理能力と、出力するための道具の間に存在する制約の問題です。
道具の設計が変われば、私たちの思考の出力効率もまた変化します。
私たちが何か新しいアイデアを思い浮かべるとき、脳内では大量のデータが処理されています。しかし、人間の脳が一度に処理できる情報量には厳密な限界があります。
この限界を超えると、どれほど優れたアイデアであっても、霧のように消えてしまいます。
問題は、頭の中にある曖昧なイメージを外に出す過程で、急激に負荷が高まることです。
例えば、絵を描く、文章を書く、あるいはプログラムを組むといった行為を思い浮かべてください。AIがなくてもやることはできますが、これらの作業には、それぞれの領域における専門的な技術や、道具を使いこなすための訓練が必要になります。
この技術的なハードルが、表現のボトルネックになりえます。
頭の中に明確なイメージがあっても、それを手や指を動かして具体的な形にする過程で、どうしてもエネルギーは失われてしまいます。
つまり、創造活動が途中で挫折するのは、意志の強さや才能の有無が原因ではありません。
出力プロセスの設計上、脳の処理能力が飽和してしまうために起こる必然的な現象です。
では、このボトルネックを解消するために、AIはどのような役割を果たすのでしょうか。
2章. AIによる中間プロセスの代替
AIの役割は、表現のボトルネックとなっていた中間プロセスを肩代わりすることにあります。
人間が言葉や簡単な指示を与えるだけで、その意図をおおよそ汲み取り、具体的な形を数秒で出力します。
これにより、人間がこれまで費やしていた技術的な習熟のためのコストが大幅に削減されます。
線を綺麗に引く、文法を正しく整える、エラーのないコードを書くといった作業に脳の資源を使わずに済むようになります。
その結果、人間の役割は作業の実行から方向性の選択と決定へと移行します。
その分、設計や構成はきちんと考慮する必要がありますが...。
この変化は、思考の進め方にも影響を与えます。
これまでは、一つの試行錯誤を行うたびに数時間から数日という時間的なコストがかかっていました。そこには「飽き」も伴います。
しかし、出力が瞬時に行われる環境では、試行錯誤のサイクルが圧倒的に短縮されます。
一度に多くのパターンを試し、それらを比較検討することが可能になります。
これは、アイデアの質を上げるための新しいアプローチと言えます。
しかし、この高速な出力環境が整う一方で、人間の側には別の種類の負荷が発生することになります。
3章 出力の高速化がもたらす判断コストの増大
中間プロセスが効率化されると、今度は人間が処理しなければならない情報が急激に増加します。
目の前に次々と提示される選択肢の中から、どれが最適であるかを判断するコストが高まるためです。
湯船から出た後、体の力が抜けてぼうっとする時間があります。
あの数分間、体は外界からの刺激を遮断し、内部の修復にリソースを割いています。
人間の脳も同様に、常に全力で判断を続けることはできず、適切な休息と情報の整理を必要とします。
AIとのやり取りにおいては、この「ぼうっとする時間」が失われがちです。
次々と新しい提案が画面に表示されるため、脳は休むことなく選択という重い処理を繰り返さざるを得ません。スマートフォンを絶えず見ていると疲弊するのもこのためです。
これは、身体的な疲労とは異なる、静かな消耗を引き起こします。
判断の回数が増えれば、一つひとつの決定の質は低下していきます。
道具がどれほど優秀であっても、それを使う人間の側が疲弊してしまえば、最終的な成果物の質は担保されません。
効率化の恩恵を最大限に受け取るためには、この増大する負荷をコントロールする仕組みが必要です。
では、この新しい環境の中で、私たちはどのように自分自身の思考を管理すればよいのでしょうか。
4章. 持続可能な創造プロセスの設計
AIを取り入れた実践において、長期的に成果を出し続けるための鍵は、環境の設計にあります。
個人の気合いや集中力に頼るのではなく、システムとして無理のない流れを作ることが求められます。
具体的には、入出力の頻度を意識的に制限することが有効です。
道具の速度に合わせて自分も動くのではなく、自分の脳が快適に判断できるペースを維持するための制約を設けます。
例えば、一度に出力させる選択肢を3つまでに絞る、あるいは一度の作業時間を30分と決めてそれ以降は画面を見ないといったルールです。
また、出力された成果物を単に受け取るだけでなく、それを一度自分の言葉や文字で整理するステップを挟むことも重要です。
システムが提示したものをそのまま採用するのではなく、一歩引いて観察する時間を確保します。
この小さな余白が、認知のパンクを防ぎ、長期的な持続可能性を支えます。
道具の進化は止まりませんが、人間の生物としての設計が変わるわけではありません。
そのギャップを埋めるためのセルフマネジメントこそが、実践における本当の技術となります。
AIによる出力の高速化は、単なる作業の効率化にとどまりません。
人間の思考と行動を加速させる増幅器、いわばブースターとしての役割を持ちえます。
AIは、利用者がすでに持っている知識や意図を基盤として作動します。
基盤となるものが存在するとき、システムはその要素を掛け合わせ、結果を指数関数的に増大させる性質を持っています。
小さな思いつきであっても、この増幅器を通すことで、短時間のうちに膨大な選択肢や具体的な形へと膨れ上がります。
前提知識があるからこそ、AIの誤りを制動し、強い能力を引き出すことが可能になります。
ただし、この指数関数的な増加は、良い側面ばかりではありません。
自分自身の中に曖昧さや論理の破綻がある場合、その歪みもまた同じように大きく増幅されて出力されます。
道具が強力になればなるほど、基盤となる人間側の初期の方向性や、物事の捉え方が結果に強く反映されることになります。
つまり、増幅器を正しく機能させるためには、それを動かす原動力となる私たち自身の状態を、より高い解像度で管理しなければなりません。
おわりに
AIと自身の向き合い方を振り返るうえで、私自身にとっては素晴らしいイベントでした。
せっかく自身のアイデアをモンスターという形で表現できるので、クリアファイルやアクリルスタンドといった仕組みに落としても面白いのかなと思いました。
物理的な空間やモノに思い出を定着させるアクリルスタンドなどの仕組みは、人間の認知特性を捉えた非常によくできた設計だと思います。
人間の記憶は、時間の経過とともに細部が曖昧になり、やがて背景に埋もれていく性質を持っています。
これは脳の記憶容量を節約するための自然な機能ですが、大切な感覚まで薄れてしまうというトレードオフがあります。
思い出をアクリルスタンドやクリアファイルという自立する、あるいは日常で視界に入る物体へと変換する行為は、記憶を脳の外側へ保存する外部メモリの構築に似ています。
あるいは、撮影用の場所を確保するというのも、体験の設計として理にかなっています。
日常生活の中には雑音となる視覚情報が多すぎるため、人間は集中して特定の感情を記録することができません。そこで、自分自身が作り出したものと写真を撮るというのは、思い出の配当を得るという観点からも有意義であるように感じます。
思い出の場面や写真をアクリルスタンドにして贈るというビジネスもあるようです。
デジタルデータとして無限に写真を保存できるようになったからこそ、あえて物質としての制約（形、サイズ、場所）を持たせることで、その価値を固定化するという逆説的な需要が発生しているのは興味深い現象ですね。