価値は人にあり

機械的なのはダメってことです。
分かりやく言うとこういうことです。

実用的なAIが登場してくれたお陰で、人の価値について見直す契機になりました。
マシーンと同じ方向を向いて、奴らと競争したって仕方ないのです。

そうは言いながら、テクノロジーは今後も発展していくでしょうから、技術の価値が無くなることはありません。
ただ、ひとたび一般化された技術の価値(というか価格)は低下していきます。
これは過去を振り返れば一目瞭然で、例えば自動車が出現した当初は、一般庶民が手に入れることはもちろん、乗ることすらできませんでした。

最近、このブログでは頻繁にAIが生成した画像を挿入しています。
あれが良いとか悪いとかは置いておいて。
あれだけのものを絵を描く商売の人にお願いしたら大変です。
依頼にも作画にも時間と手間が掛かるでしょう。それなりのコストを要するはずです。

あれ、どうやってAIで生成しているかというと、ChatGPTに、「この文章のイメージで画像を生成して下さい。画像の大きさは1024 x 1024ピクセルでお願いします」に続き、毎回のブログの文章を貼り付けただけです。それでああいう絵を生成してくれます。

要する時間は数十秒です。掛かったコストは、ChatGPTの有料プランに月3千円くらい払っているので、毎日画像一枚の生成だけに使ったとしても、一回100円くらいですね。
まぁ他のことにもこき使っているので、実質的な画像生成のコストはかなり低いはずですが。

あんな絵を「毎回100円で、すぐに描いてくれ」と絵描きさんに依頼したら怒られるでしょうね。

と、こんなふうにコストが下がって日常使いできるようになることを、一般化とかコモディティ化とか言います。

ブログの記事だって、数行のテーマを与えただけで、結構なボリュームの文章を作成してくれます。
実は何度か試しているのですが、私の言いたいことと方向性が違うし、かなり当たり前というか、もっともなんだけど面白くない文章を作ってくるので一度も記事には採用していません。

参考までに、このブログからイメージできる風景をChatGPTで画像化したら、以下のようなものになりました。

和風…で、メカ…なのか?

ChatGPTには「ブログからイメージできる風景を…」と入力しました。こういった文章はプロンプトと呼ばれる命令文のようなものなのですが、画像が生成されるのと同時に、その画像を生成するのに実際に用いられたプロンプトも見られるのです。
実際に用いられた?意味分からないでしょう。

自分が打ち込んだプロンプトで直接生成された訳でなく、それをChatGPTが再解釈して詳細なプロンプトを自分で作っているのです。
これがそのプロンプトです。

A serene and inspiring landscape inspired by the blog ‘夢工房より,’ combining elements of traditional Japanese scenery with a modern engineering touch. Features a tranquil Japanese garden with a flowing stream, surrounded by futuristic structures like abstract gears and machinery seamlessly integrated into the natural environment. The atmosphere is peaceful, creative, and innovative, reflecting a blend of tradition and modernity. No text or characters, purely a visual representation.

こんなのをいちいち和訳するのも面倒なので、これまたChatGPTに和訳してもらいましょう。

ブログ「夢工房より」に触発された、静かで心を動かすような風景を描いたもの。伝統的な日本の景観に現代的なエンジニアリングの要素を融合させています。穏やかな日本庭園には流れる小川があり、その周囲には抽象的な歯車や機械のような未来的な構造物が自然環境に溶け込むように配置されています。雰囲気は静かで創造的かつ革新的で、伝統と現代の調和を反映したものです。文字やキャラクターは含まれず、純粋にビジュアルとして表現されています。

ですって。

何だよ、勝手に「伝統的な日本の風景」とか言っちゃってんじゃん!
でも、「雰囲気は静かで創造的かつ革新的で、伝統と現代の調和を反映」とか言ってるのは気に入りました。そういう印象なのね。

というわけで、こういった我々庶民でも便利に日常使いできるものは、利便性は高くて、欠かせないものになるけれど、誰でもいつでも使えるので、価値の大きさ自体は低下するのです。

なので、これに対して今後は人間的なものの価が高まるでしょう。
縄文ブームとか、古民家が見直されてきたりするのも、そういった傾向なのかもしれませんね。

さて、では我々自身の行動についてはどうでしょう。

例えば
リアクションではなく
アクションにこそ価値がある

とか
メモリーに突っ込んで、それを取り出すことではなくて
新たなものを創造することに価値がある

とか
言われたこと、決められたこと(だけ)ではなく
言われてもいないことに価値がある

とか
確定されたものでは無く
不確定なものの中に価値がある

そんな傾向を目指すべきなのではないかな。

いずれにせよ確かなのは、AIにできることを自分の価値の中心に据えてはならない、ということでしょう。
シンプルですね。

こんなことを考えていると、いかに我々が機械的な反応をするように教育されてきたかってのが分かるかと思います。
これを再検討して新しいやり方を構築する必要がありそうです。
習慣化されたものを変えるってのは手強いですけどね。

あ、そうそう、最も重要なのは、勇気を持ってチャレンジすることです。
我々夢工房にとっては。

幸福とは何か

教員としては関わった学生達はハッピーになって欲しいわけですが、きっと学生達もハッピーになりたいことでしょう。
そのために大学で学んだりしているわけですから。

しかし、幸福とは一体何か?というのがよく分からなかったりしませんか?
恐らくこれは昔々からの問題です。
人それぞれ異なっていることはもちろん、簡単に定義できなかったりするでしょうから。

ここで、これをChatGPTに聞いたら何て答えるか気になったので、早速やってみましょう。
あらかじめChatGPTにキャラクター設定するとことから始めます。

これをやらないと、ごく一般的な回答になるはずですが、それでは面白くありません。だって、幸福に関しては、昔から多くの哲学者達が悩み抜いてきたネタでしょうから。
で、ちょっと深掘りして欲しいけど、分かりにくいのは困るというわけで、こんな風に入力してみました。

「あなたは哲学者で、哲学に関する知識が乏しい私と会話をします。 なので、私からの問いかけに対しては、できるだけ分かりやすく説明します。 理解しましたか?」

すると、ヤツはこんな風に反応します。

「はい、理解しました。哲学に関する知識が乏しい方に対して、できるだけ分かりやすく説明しますので、どんな質問でもお気軽にどうぞ。」

で、おもむろに「幸福とは何でしょう?」と聞くと、こう答えてきました。

「幸福についての定義は文化や個人によって異なる場合がありますが、一般的に幸福とは満足感や喜び、充足感を感じることを指します。幸福は人々が心理的、感情的、精神的な満足を得ることであり、自己の目標や価値観に基づいて達成感や喜びを感じることも含まれます。また、幸福は健康や安全、社会的関係、生活の質、個人の成長や自己実現といった多くの要素に関連しています。

多くの哲学者や心理学者は幸福について研究を行い、それぞれ異なる視点から定義しています。例えば、ヘーゼンやディナーといった心理学者は、幸福を生理的な快適さや安全さ、人間関係、個人の成長といった要素のバランスと関連付けています。

幸福は物質的な富や成功だけでなく、精神的な充実や意義のある人間関係、自己成長の実現といった内面的な要素にも関係しています。このため、幸福は多面的な概念であり、一人ひとりが自分自身の経験や価値観に基づいて定義することができます。」

ふーん、なるほどなるほど。
だいぶ広範囲な定義になりましたね。

でも、これだと具体性が無くて、どうしたら良いか分かりませんね。
何せAIは一般論で返してきますので、そうなるのは当然。

私が関わっているのは「工学」ですが、そこまでいくと手段を絞りすぎていて、これまたどうしたら良いか分からなくなります。
だって「工学」自体に価値があるわけではなく、価値を生み出す手段の一つに過ぎません。
なので日頃は「ものづくり」とか「仕事」という線で考えることにしています。

というわけで、次回は「幸福を生み出すために、得るためにどうすべきか」ということについて、現在私が考えていることをお話ししましょう。

つづく


ChatGPTの動作のお話し

ヤツ、実は正しい答えなんて出してないって知ってました?
そういう仕組みじゃ無いのですよ。

そもそも正しいって何だ?
って話もあるんですけどね。

ChatGPTがどんな動作をしているかというと
ユーザーが入力した言葉を分解して
そのワードに対して
一番確率の高い言葉で返しているだけ
なのだそうです。

え!
それが人口「知能」なの?

そうらしいです。

なので、聞いたことに対して
正しいことを答えていないのです。

確率の高い、ありがちな返答内容です。

それが良く分かったのは
自動車の歴史、しかもかなりマイナーな話を振ってみたところ
案の定、多くの人が勘違いしている内容で返答してきました。

それに対して突っ込みを入れると
「済みません」って素直に謝ってましたけどね。
そうやってさらに学習しているようです。

でも、この事実を知った後
自分が人の話を聞いているとき
返答しているとき
自分の脳ミソが、どのような処理をしているのか
気にするようになりました。

確かに、話を聞いているときに出てくるワードに対して
いちいちどう返答するべきかをサーチしている気がします。

ChatGPTを開発した人、凄いなぁ
と思いましたね。

自分の頭の中で、どのように思考しているかなんて
今まで意識したことありませんでしたもの。
それに気付けるなんて、ホント凄い。

恐らく従来のAI開発のアプローチは
入力に対して、いかに正しい反応をするか
を追求していたのではないでしょうか。

それを、脳の構造や
実際の脳の動作からのアプローチに切り替えた
ってことですかね。

恐らくAIは、今後も進化していくでしょうけど
どのように変わっていくのか楽しみですね。

色々な人がAIの進化に対して懸念を持っているわけですが
その懸念の内容も何となく分かった気もします。

それは色々あるでしょうけど
一つはAIを使う我々の側にあるのは間違いない
と思っているのですが、どうでしょう。