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フレーム問題

AIにとって難しいのは、単に答えを出すことではありません。 本当に難しいのは、「何を考慮し、何を無視すべきか」という枠組みそのものを決めることです。 

現実の状況には、無数の情報が含まれています。 その中で、どの情報が重要で、どの情報は切り捨ててよいのか。 古典的なAIは、この判断を人間があらかじめ与えたルールや条件に強く依存していました。想定外の状況に出会うと、何を見ればよいのか分からなくなるのです。

しかし、これはAIだけの問題ではありません。 現代社会では、人間自身もまた「マニュアル人間化」しています。

 書かれていることには対応できる。けれど、書かれていないこと、想定されていないこと、自分で意味づけなければならないことには対応できない。

これは、初期の人工知能が抱えていたフレーム問題に、構造的によく似ています。 自分で状況を読み、自分で問いを立て、自分で判断の枠組みを組み替える力が失われているのです。

記号接地問題

AIは「赤」という言葉を扱うことができます。 「赤は色である」「リンゴは赤いことがある」「赤は危険や情熱を連想させる」といった関係も処理できます。 

しかし、その「赤」は本当に世界に接地しているのでしょうか。 赤い夕焼けを見た経験。血の色にぎょっとした感覚。熟した果実を見分ける身体感覚。そうした経験と結びつかないまま、記号だけが記号のネットワークの中で循環しているとしたら、それは中身のないパッケージにすぎません。

この問題も、いまやAIだけのものではありません。 現代の人間もまた、SNSやメディアから情報を得るだけで「分かった気」になっています。体験していないのに語れる。実践していないのに評価できる。触れていないのに理解したつもりになる。 その結果、概念だけが肥大化し、身体を通じた理解が失われていく。 記号は増えているのに、世界との接点は薄くなっている。 

そして、体験に接地していない概念は、簡単に他者のフレームに支配されます。 自分で見た世界ではなく、誰かが編集した世界を、自分の現実だと思い込んでしまうのです。

人間が人工知能に近づけば近づくほど、AIに代替される。
これが、これからの時代の冷徹な事実です。