2022 年 11 月 30 日は、私が ChatGPT を同僚、編集者、アシスタントとして迷わず受け入れた日です。「何かお手伝いできることはありますか?」は、この 2 年間、私が仕事を始めるときに最も安心できる言葉になりました。 私のワークフローの多くは、「アイデアをください」や「実行手順を教えてください」などのプロンプトで始まり、「改善点を見つけてください」や「最終ドラフト用にこのテキストを修正してください」で終わることが多かったです。かつては何時間もの検討と意思決定を必要としていたタスクが、今ではシームレスに流れるようになり、貴重な時間をより多くの仕事に使うことができるようになりました。 私は、ブロックチェーン業界で初めてのフルタイムの仕事に就いてから最初の 9 か月以内に 5 つ以上の成長キャンペーンを実施し、量子コンピューティング技術に関する事前の知識がなかったにもかかわらず、量子コンピューティング技術に関する記事を 7 本執筆するなど、「物事を成し遂げる」ことの究極の達人になりました。  2 年間、AI の入力なしに完了したタスクは 1 つもありませんでした。現在、ブロックチェーン マーケティング ポートフォリオを構築している中で、AI 支援による作業がいかに効果的であるかに驚いています。一貫して「十分な」成果を達成しています。しかし、仕事を忘れられないものにする大胆な独自性と真の革新性が欠けていることにも気づきました。 結局のところ、生成 AI は既存のデータに基づいてトレーニングされ、最も文脈的に馴染みのある方法でパターンを予測および再現することで応答を生成します。 私のポートフォリオに大胆さと独自性が欠けているのは、ChatGPT、Claude、Perplexity のせいではありません。これらのツールの親しみやすさを優先するアルゴリズムと、オンライン テキストを模倣した予測方法は、実際、創造的な解決策に到達するために私たちの脳が機能する方法と驚くほど似ています。 実際、アリストテレスはかつて、芸術と創造性は自然や他の作品を模倣することから生まれることが多いと述べました。儒教の哲学も学習と模倣を重視しましたが、それは新しいものを作る前に知識を習得する手段としてのみでした。 振り返ってみると、マーケティング ポートフォリオに独自性が欠けていたのは、完全に自分の責任だという結論に達しました。私は AI に頼りすぎ、AI が素早く答えを出し、生産性が向上するという興奮に夢中になり、時計仕掛けのように成果物を量産していました。私は指示と答えを電子タバコで吸いながら、何かについて長時間深く考え、最終的に満足のいく結論に達したときに自然に得られるはずのドーパミンとセロトニンを人工的に注入していました。  ChatGPT は過去 2 年間で 23 回のアップデートを経ており、公開リリース以降、そのたびに精度、推論、問題解決能力が大幅に向上しています。私自身のアップデートはどうでしょうか? 生産性は間違いなく向上していますが、推論、問題解決、精度は向上しているでしょうか? おそらく向上しているでしょうが、ChatGPT の進化ほど大きな変革をもたらすものはありません。   AI は、より多くの時間をかけて到達できる解決策を再現するように設計されており、推論、問題解決、精度の確保などのタスクを簡単に委任できます。一見、これは害には思えないかもしれません。しかし、実際には、 表面上は同じに見えても、AI のショートカットで到達した目的地は、AI なしで達成した目的地とは本質的に異なります。 結果よりもプロセスの方が重要です。 人類の最大の功績について広範囲にわたる調査を行った結果、スピードと効率と引き換えに AI に委ねる過酷な思考プロセスこそが、AI がいかに進歩しても決して獲得できない特性を養う鍵であるという結論に至りました。 ソクラテスやエマニュエル・カントなどの哲学者、キリスト教団体、啓蒙運動、ロマン主義の先駆者たちによれば、人間には知性を超越する何か、つまり特定の個人を例外として指定し、創造力と革新力を定義する性質が存在する。この本質、つまりAIの誕生を可能にした力そのものは、人類としての独自性を維持するために育まれなければならない。 ソクラテスは、この概念を最初に明確に表現した人の一人であり、ラテン語で「ダイモニオン」と呼んでいます。彼は、ダイモニオンを、特に道徳的な決断における導きの精神と表現しました。それは知識や知性の源ではなく、むしろ不適切な行動から彼を遠ざける道徳的な羅針盤でした。逆説的ですが、ソクラテスの謙虚さと自分の無知の認識、つまり、自分は何も知らないという有名な信念が、彼を際立たせ、彼の知恵を他の人たちよりも高めたのです。   「ダイモニオン」という用語は後に英語で「 」と翻訳されるようになりました。 天才  「天才」という言葉は、世界で最も成功した人々の PR/マーケティング専門家によって頻繁に使用されるようになったため、ほとんどの人にとっては馴染みのない言葉です。今日では、天才という言葉は悪い行動の便利な言い訳として使われることが多く、その深い意味を覆い隠しています。現代の認知科学は、人間の認知を処理速度、記憶、問題解決能力などの測定可能な言葉で表現することで、天才という概念をさらに薄め、天才を単なる定量化可能な特性のバリエーションにまで縮小しています。 しかし、天才という概念は現代の知能理論より古く、当初は知性ではなく、精神的または超自然的な導きと結び付けられていました。天才は知性と同義ではありませんでした。ソクラテスが自分の無知を認めたこと (ちなみにこれは AI にはできないことです) は、謙虚さ、洞察力、そして深く疑問を抱く能力といった天才の一形態として称賛されたからです。 キリスト教時代、天才は精神性と絡み合い、神秘的な聖人たちは神との一体化を模索しました。これらの人物は、神との遭遇や恍惚の瞬間を通じて得られる、知的理解を超えた深遠な真実を信じていました。 天才という言葉が今日私たちが理解している意味に近づいたのは、18 世紀の啓蒙運動の時代になってからで、その焦点は神の啓示から個人の創造性に移りました。イマヌエル・カントは、真の天才は模倣や規則の順守ではなく、インスピレーションによって革新的な芸術を創造すると強調しました。カントにとって、天才とは技術的なスキルではなく独創性、つまり新しい道を切り開き、人間の達成の限界を再定義する能力のことでした。 ロマン主義運動は天才の概念をさらに高め、天才を直感とインスピレーションによる人間の真実の深遠な表現として称賛しました。彼らにとって、天才は単なる個人的な属性ではなく、人類をより深く普遍的な真実に結びつける力でした。 さらに 20 世紀に入ると、アルバート アインシュタイン、クルト ゲーデル、ジョン フォン ノイマン、J. ロバート オッペンハイマーといった人物が科学の天才として称賛されました。これは、並外れた知的業績だけでなく、直感的かつ創造的に思考して世界に対する私たちの理解を一変させる能力があったからです。彼らの業績は、ほとんど神秘的な洞察から生まれたものであるように思われることが多く、その性質は、形式論理の制約を超える能力を持つ定量化できない力としての天才というロマン主義的な概念と合致していました。 あらゆるものを分類し、定量化しようとする現代科学の典型であるように、私たちのほとんどは「天才」という分類から除外され、せいぜい「賢い」と自称する程度にとどまっていました。そして、速度やソリューションの多様性など、定量化可能な知能の尺度では、AI は一貫して私たちを上回っています。 また、過去 20 年間にわたって、   、   、  などの映画は、AI がプログラミングを破り、人類を圧倒する可能性がある未来について、魅力的な予測を提示してきました。この物語は、ChatGPT などのツールが一般に公開されるずっと前から、本能的ではあるが誤った印象を煽ってきました。私たちの AI に対する 、人間が特定の方法で AI を上回る可能性を見えなくしているだけでなく、AI が本質的に人間よりも優れていると早まって定義づけてきました。 『宇宙の旅』 『iRobot』 『ターミネーター』 文化的先見性は 職場でAIが運転する中、自然と助手席に座って「こうしたほうがいい」と思ったことがある人は私だけではないはずです。 私たちは、自分たちが天才だと思ったことがないので、自分がどんな天才をテーブルにもたらせるかなどほとんど考えたことがない。そして、科学的に言えば、私たちは天才ではないのかもしれない。しかし、天才を二元論ではなくスペクトルとして捉えるなら（多くのことがますますそうであることが証明されているように）、人間はおそらくAIよりもそのスペクトルのさらに先に位置するだろう。 結局のところ、アルゴリズムが推論、問題解決、または精度においてどれほど進歩しても、それらは定義済みのパラメータとルールに縛られ、道徳、直感、インスピレーション、および表現を計算することができない使い慣れたフレームワーク内でのみ動作します。  AI が天才的なアイデアを生み出す可能性があると思わせる瞬間は、AI 幻覚 (AI が事実のように見える情報をでっち上げる) に関するメディア報道から見ることができます。たとえば、  まったく新しい分子の設計など、課題に取り組むために、非常に信じ難いが斬新な (天才的な) アイデアを生み出すために、AI 科学者にどのような利益をもたらしてきたかについて説明しています。 この記事では、 幻覚が しかし、AIの幻覚は制御も意図もできない単なるエラーに過ぎず、せいぜい喜ばしい偶然の産物であり、天才的とは言えない。 そして、AGI（人間が実行できるあらゆる知的タスクを理解または学習する能力を備えた機械の仮想的な知能）は天才と見なされるべきではないでしょうか？ そうではありません。AI は、1950 年代にダートマス大学の人工知能夏季研究プロジェクトで初めて学術分野として導入されました。このプロジェクトでは、推論、学習、問題解決などの人間の認知機能を再現できる機械の作成を目指しました。AGI は、さらに開発が進められている AI の事前定義された基礎の 1 つにすぎません。 おそらく、人間が AI をこれほど愛するのは、それが天才になる可能性がないにもかかわらず、非常に知能が高いからでしょう。そして、AI は人類の天才的な発明であり、人類の驚くべき偉業である以上、愛するのはまったく問題ありません。 ここまで読んでも、自分が AI よりも「天才」であることを認めるのは難しいかもしれません。特に、科学の熱心な支持者で、自分は天才ではないと言われている人の場合はなおさらです。あるいは、その言葉には社会規範に挑戦する大きなアイデアという含意からくる不快感があるからかもしれません。中世の聖人やソクラテスのような人物は、社会の慣習を拒否し、反抗的な態度で処刑されることもあったため、危険視されることがよくありました。これは、私たちの天才がいかに強力であるかを示しています。 しかし天才とは、テストの点数でもなければ、定量化できる特性でもありません。 です。記憶、推論、問題解決などの認知機能は知性の不可欠な要素ですが、天才はより高いレベルで機能します。つまり、つながりを認識し、慣習に挑戦し、革新的なアイデアを生み出す能力が特徴です。天才は独創性とビジョンの表現であり、測定可能な精神プロセスに還元することはできません。それは、インスピレーション、感情の共鳴、そして純粋に認知的な説明を無視した方法で革新する能力などの特性を体現しているからです。 天才とは認知機能ではなく、生来の知的能力を超えた創造性、直感、洞察力のユニークな融合 天才は、問題解決や推論のプロセス中にひらめく一瞬のひらめきから始まります。つまり、「でも」「もしも」「なぜダメなのか」「それはあり得るのか」とささやく本能的な疑問の瞬間です。 まさにこの天才性、つまり理屈を超えて直感的に探求し疑問を抱く能力を、私たちは AI が生成した近道と引き換えに手放しているのです。 この記事を書いたのは、私が自分自身を過小評価し、AIを過大評価していたことを皆さんに知ってもらい、皆さんが同じ過ちを犯さないよう願うためです。AIを適切に使用する方法に関するマニュアルはなく、私たちの知性とAIの知性のバランスをとる方法に関するガイドも存在しないため、  AI は 13 歳以上の誰もが利用できるツールになったため、魅力的な近道が数多く存在する中で、自分自身に挑戦すること自体が課題となっています。 しかし、おそらく、このテクノロジーと私たちとの違いを理解していれば、テクノロジーへの過度の依存につながる落胆や怠惰を避けることができるでしょう。 自分の中にある人間特有の天才的な能力、つまり近道と引き換えに消えつつある能力について知った今、あなたはその能力をどのように調整しますか?

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AIに頼りすぎて、近道で損をした

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