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はてなキーワード: 成果物とは
取引先、表では何も言ってないけど成果物の品質からしてほとんどAI製だと思う
弊社の検収部隊の情シスがずっと渋い顔してる。ワイパソコンの大先生も苦笑い
静かに船は沈みそう
SNS上で、掛け算の順序指導（「2×3」と「3×2」の順序にこだわる指導）を巡る激しい議論が10年以上も続いています。 現場の先生方は「文章題を正しく読み解く力をつけたい」という誠実な思いで指導していますし、それに反対する数学者や保護者の方々も「数学的な正しさを守りたい」という強い正義感を持っています。なぜ、これほどまでに話が噛み合わないのでしょうか。それは、双方が「相手が間違っている」と言い合っているようで、実は「全く別のゲーム」の話をしているからです。この対立の構造を整理した上で、実際にその指導が子供たちにどのような影響を与えるのか、教育的な「メリットとデメリット」を冷静に評価してみましょう。
掛け算の順序問題には、大きく分けて二つの視点（土台）が存在します。
順序指導に反対する多くの人々は、「結果としての正しさ」を見ています。 数学の世界には「交換法則」という絶対的なルールがあります。2×3も、3×2も、答えは同じ6です。 彼らにとって、順序を入れ替えただけでバツにする行為は、「2個のりんごが3皿ある」のと「3個のりんごが2皿ある」ので、合計が変わると言っているようなもので、数学的な真理（合計は変わらないという事実）への裏切りに見えるのです。
一方、学校の先生が見ているのは、計算の結果だけではありません。「日本語の文章を、数式という言葉にどう翻訳したか」というプロセスを見ています。例えば、英語の授業で「私は彼を蹴った」を訳すとき、「Him kicked I（彼 蹴った 私）」と書いたら、たとえ単語の意味が合っていても文法ミスでバツになりますよね。 これと同じで、まだ掛け算を習いたての段階では、「文章の中の『ひとつ分の数』と『いくつ分』を正しく読み取れているか」を確認するための「教室内の文法ルール」として順序を見ています。
片方は「手順通りに作れたか」を問い、もう片方は「美味しいカレーができたか」を問うている。評価の基準（＝土台）が全く違うため、議論は平行線をたどります。
では、実際に「順序が違うからバツにする」という指導は、子供にとって良いことなのでしょうか？ 短期的視点と長期的視点から分析します。
この分析から言えることは、順序指導には「導入期の理解チェック（短期）」としては一定の合理性があるものの、「数学的な概念形成（長期）」においては副作用が大きいということです。この不毛な議論を終わらせるためには、双方が歩み寄る必要があります。
「正しいか間違いか」の戦争をするのではなく、「今のチェック方法は、子供の将来にとって本当にプラスか？」という視点で、指導のあり方を見直す時期に来ているのかもしれません。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
自身の特定の成果について「努力した」という言葉はあまり使われず、因果がより明確な自らの工程に関する語彙になりやすい。
ホワイトカラーの人は「勉強」が多い。運動等をする人は「練習」「トレーニング」「稽古」「レッスン」、技能職は「修行」あたりだろうか。
時間をかけた成果物に対しては複雑な工程を圧縮して単に「頑張った」のように言われることが多いと思う。
ではなぜ美容整形界隈の女性は「努力した」と言いたがるのか？おそらく理由は大きく分けて2つある。
1つは整形の自力性のなさをぼかすためだ。能動的な活動ではなく金銭を支払いサービスを受けただけなので、普通の人々のように自身が行った工程を表す語彙が存在しない。
また、費用を稼ぐ方法自体はおおよそ自力だが、多くの整形依存の女性には収入源に関しても同様に誤魔化さなければならない強い動機がある。
もう1つは「努力」という言葉が徳と結びついており、自らの道徳性を主張するのに都合がいいからだ。
努力と道徳の結びつきは明白で、文科省の学習指導要領解説の道徳編の指導内容において"希望と勇気，努力と強い意志"と書かれている。
稼得の手段が後ろめたい人間が多いからこそ徳をアピールする機会を逃さないという側面もあるだろう。
女性は一般に自らが道徳的であるという立場を手放したがらない傾向にあることは広く知られるようになったが、ここでもその性質が反映されていると言える。
多分、反反AIは
1.打ち込みギターとか、最近の人間に近いボカロ(広義)とかで同じこと言ったらちゃんちゃらおかしいやん。はい論破
2.え？ 何？ 君、背景情報で自分の感想変えちゃうタイプの人間なん(笑)
みたいな返しをするだろう。
で、自分も割と反反AI寄りなので、喧嘩腰に来られたら、(ここまで煽りみたいな口調じゃないにしても)同じことを言いそう……だが、あえて再反論を考えてみよう
まず、1は、「無断学習という、一部の人は不快感を示すものの上でAIが成り立っていること」「流石に打ち込みギターやボカロ(広義)に比べると、人の苦労が感じられないラインを超えていること」とかが再反論として挙げられる。
ただ、無断学習は作品そのものが直接成果物に使われてない以上、やっぱり共感されるのは中々難しい気がするし、人の苦労が感じられるラインというのは、昔のAutotune批判とかを見ると、時代によって移り変わってしまうものな気がする。
で、2は、「「この挫折と成功を描いた漫画は、作者自身が何度も落選した末に最優秀賞を勝ち取ったからこそ価値があるのだ」的な読みは全然ありだろう。」という再反論が考えられる。
ただ、「背景情報を、ポジティブ文脈ならともかく、ネガティブ文脈で使うのは、見る側としてダサい」という再再反論も考えられてしまうかなあ。
1つはSora 2という動画生成ツールがマジで無法すぎるデータ使用をしている話。
1つはweb小説サイトでAI執筆の小説が、ランキングやコンテストを席巻し始めているという話。
Xではこれらを中心とした議論が更に活発化しているが、大概はなんか論点がよく分からん話をしておられる気がする。
というか論争し合っているお互いが、それぞれ別のことに言及していて、言葉のドッヂボールにすらなっていない感もある。
例えるなら、ウナギの美味しさを批判するべく、いかにカニが美味いかを熱弁しているみたいな。
それ会話成立してる？的なやつ。
なので、その『今何について批判とか意見とか肯定とか否定とかしてるのか』に関する論点というか、
話の軸について、こんなとこで書いても仕方ない感は重々承知しつつ、とりあえずまとめてアップロードしておくことにした。
ちなみに結論らしい結論は特に無いので、そこは期待せず。忘備録だと思ってほしい。
ちなみに私は匿名クリエイターだが、仕事で生成AIサービスを使ったものを納品したことはない。普通の制作村の民である。
が、一個人として、あくまで一個人、私のスタンスとしては、生成AIの存在はなかば受け入れている。
今の時流のクリエイターが納得する形の規制は、色々と無理筋だと感じている。
個人では現実問題として【存在する】という前提で動くしかない類のものだと感じている。
さて本題。
議論において軸とされているように見える問題は、分けると次の通りになると思う。
１：法の話：著作物を勝手に学習データに使うのって、現行法の隙間なだけで取り締まるべきですよね問題
２：文化の話：生成AIで生み出すことを【創作】に含めていいのかよ問題
３：経済の話：生成AIの量産力で、中小層の市場は壊滅するよ問題
４：技術の話：生成AIと生成じゃないAIの区別がついてないよ問題
５：情報の話：生成AIで機械的に情報発信しまくっちゃって、もうネット上のデータが全然信用できねーよ問題
６：感情の話：生成AI嫌いだよ問題、クリエイターがあたふたしないでよ問題
７：対話の話：反AIとか反反AIとか陣営を作って、相手の主張を歪めて自己解釈するので、お話が通じないよ問題
これらをごっちゃにしていっぺんに論じたり、論点が反復横跳びして話題をすり替えたり、
主張や文脈でなくクソデカ主語とかの単語部分への指摘だけで議論したり、これらの話題を分離して認識できなかったりするから、
そして何より、この交錯を他の話題より爆発的に加速させている要素がある。
４の『技術の話』だ。
要するに【生成AIという概念の厳密なところが難しくて、理解できない人が一定数居る】という点。
AI＝『SF作品のロボットの頭に入ってる、やがて感情が芽生えたりする人工の頭脳のこと』みたいな認識の人が、割と居る点にあるのだ。
「イラストや映像に使われる手振れ補正AIは、生成AIとはアルゴリズムが違うよ」とか、
「補正AIは数式ベースだけど、生成AIはディープラーニングで」とか、
こういう話は【実際にプログラムの挙動を想像できる人】じゃないと、言われただけでは理解できないことが多い。
クリエイターは得てしてそういうとこに強いケースも多いのだが、
一般人はレンズブラーとガウスブラーの違いを内部処理で説明されても「なるほど、どっちもボカすエフェクトだな」って思っちゃうものなのだ。
それからもう１つ技術関連、というか解釈関連で面倒臭い話題が【人間と機械の違い問題】だ。
機械が既存の著作物を学習した演算でアウトプットすることと、人間が既存の著作物から学んだ能力でアウトプットすることの違い論。
ここから急に"学習"という現象概念の哲学モドキに話がぶっ飛んだりする。
『既存の著作物の要素をイン／アウトプットしてはいけない』だと、人間も当てはまる。
人間はセーフってしようとすると『ツールと作業の割合がどのくらいまでなら人間か』のライン探りが始まる。
世界中のあらゆる訴訟と判決を論拠に、可能な限りのセーフラインぎりぎりで。
果ては『何故製造は機械に代替されてきたのに、創作でだけではやってはいけないのか』という話へと展開される。
そして、もし仮にだ。
生成AIが、現行のクリエイターにとっていい感じに規制されたとする。
つまり【許可取ってない著作物の学習とか違法ですからね】とか【成果物が似てたら著作権侵害で訴えればいけるよ】って世界的になったとする。
学習データの何百万、何千万のデータを人間が逐一チェックして、何件の侵害、とか数えんの？
それともAIに判別させる？ そのAIどうやって作る？ 必要悪としてそれだけは無制限学習可とかする？ 信頼性と責任問題どうする？
訴訟できるよっつったって、イラスト一枚の類似性で訴訟する労力を、何百枚何千枚分とやるわけ？
それを裁判で「この出力データはダメ、こっちはセーフ」とか一枚ずつやるの？
それすらもいい感じに処理できる【一括で処理するルール】を作ればいいじゃん、と思うが、じゃあ一括って何を基準に、どこから、どうやってする？
そんなウルトラCの完璧ルール、誰がいつ思い付いて、いつ法に組み込まれて、いつ運用でまともに機能するようになるんだ。
五年か、五十年か。
皆の声と努力と理解のお陰で、紆余曲折あって百年後は完璧に取り締まれる社会になりました、ちゃんちゃん。
で俺の仕事は？
という思考を経て、私は生成AIに関しては、多分いつか頑張り続ければなるようになるかもしれないが、
その"いつか"までの今はどうすんの。って思って、あくまで個人の心情、心の中の納得としてだが、生成AIの存在は受け入れることにした。
自分が生きてる時間の責任は誰も取らないし、自分の保障は自分がするしかない。
てことで現状、私は生成AIについては、規制派とも推進派とも付かない。
篠田氏がラッセンに着想を得て執筆した小説「青の純度」であるが、篠田氏がラッセンのモデル小説ではないと述べていることについて、篠田氏がラッセンをモデルにしたことを否認しているという誤解が広まっているようだ。
「青の純度」はラッセンに着想を得た画家の話ではあるが明らかにラッセンのモデル小説では無い。
なのだが、この事を説明するには、人によっては「ネタバレ」と言うようなところを説明する必要があるので、多くの謙虚な読書家の感想文からは未読の者がそうと理解しにくい形になってしまっている。
私としては、物語の半分よりも手前(5分の2ほど)で明かされるそれは「出題」部分(探偵ものであれば死体の発見)であってネタバレではないと思うのだが、まぁそう思わない人もいるだろうから、駄文を挟みいささか猶予を置いてからその部分の説明に入るので、出題部を含めてネタバレを嫌う人はこの先を読まずにブラウザをバックすると良い。
ラッセンに着想を得たがラッセンのモデル小説ではない、とはどういう意味か。
そもそもモデル小説という語の意味が若干の広がりがある上に、モデル小説という概念を持たない人は誰かをモデルにしたキャラが出ているだけのものまでモデル小説と呼び、しかも「青の純度」の偽ラッセンはそれですらないのだ。
モデル小説というのはある理想(モデル)を小説の形にした小説というのがおそらく最もインターナショナルな定義だが、日本語の場合はある実在人物をテーマにした小説を指すことが多いように思う。篠田氏がいう「モデル小説」も後者の意味である。
モデル小説のテーマとなった人物は、少なくともその行動の主要な部分がモデルにされた人物に沿ったものとなる。テーマとはそういうものだからだ。
篠田氏がラッセンのモデル小説では無いと言ったのは、作中の偽ラッセン（私が架空人物の名前を覚えるのが苦手なので「偽ラッセン」と書くが、「青の純度」の読者なら納得してくれるのでないか）はラッセンの人物像を作中に顕現させようとしていないからだろう。証明は後述。
なお、作中の登場人物が実在人をモデルにしているというだけではモデル小説とは言わない。モデル小説とは小説自体の分類なので、個々のキャラのモデルの話とは別次元の話だからだ。言うならば、グラップラー刃牙にアントニオ猪木をモデルにしたプロレスラーが登場したからといって、グラップラー刃牙はアントニオ猪木のモデル漫画ではない。
これを前提に「青の純度」の中身に触れよう。
バブル後に一世を風靡し、印刷物を限定品と称して高値で売るエウリアンの悪徳商法が問題となって消えた偽ラッセン。
出版社に勤める主人公は、たまたま飾ってあった偽ラッセンの風景画を見つけ、かつて馬鹿にしていたそれが琴線に触れた。
そこで調べると、今(2023年)になって再び偽ラッセンの印刷物の新作展示販売会が活発になっている。その主催者は、かつてエウリアン商法をしていた会社の元従業員である。
出版社勤めの主人公はラッセンの大衆人気に関する本を出すことを思いつき、本に絵を載せる許諾を得るために、ハワイ島に暮らしているという偽ラッセンを訪問すべくハワイ島に飛んだ。
しかしそこで、偽ラッセンが10年くらい前に既に死んでいたことが判明した。
と、ここまでがいわば出題編である。
10年くらい前に死んだ人物の新作が2023年に出てきているのだから、読者は当然、ゴーストペインターを疑うわけだが、この先は君自身の目で確かめてみてくれ。
現実のラッセンは存命だし、近年の再評価は2012年のラッセン展に始まる原田氏のラッセン研究による正統評価の流れである。
10年くらい前に死に、令和最新版エウリアン商法としてリバイバルされている作中の偽ラッセンとは似ても似つかない。
したがって「青の純度」はラッセンの「モデル小説」ではないことは明白なのだ。
ちなみに作中で、主人公は当初、「犯罪的な商法と、作品・作家を切り分け、その販売手法に言及した後、ジャンピエール・ヴァレーズの作品そのものを取り上げ、そこにある芸術と大衆性のせめぎ合いについて語る」ことを企図して偽ラッセン本を企画しハワイに渡った。
しかしその結果、偽ラッセンは、マリンアートの巨匠Robert Lyn Nelson(→Wikipedia(en))の流れを汲む1人に過ぎないことを知り、ただその中では技巧が卓越していたという評価に至った。
また、偽ラッセンの絵画は原画ではなく印刷物を最終成果物と想定して描かれており、原画より印刷の方が良いという。
そして何より10年くらい前に死んでいたことと現在の売り出し方。
結局のところ、主人公はハワイに渡り様々な事実を知ったことで、当初の目論見とは異なる結論に至った。
したがって、偽ラッセンがラッセンのモデル小説では無いのと同じく、主人公についてもまた、近年の再評価者のモデル小説ではないということになろう。
