**物の価値**

私が書く理由の一つは、自分自身の心を整理するためです。
私は物事を理解しようとする強迫的な欲求があります。夜中に目が覚め、頭の中で文を組み替えながら「これでまとまるまで」何時間も寝付けません。その後、混沌と化す前にマークダウンに全て書き留めようとします。

今や多くの人々と同じように、私はLLM（大規模言語モデル）と生成系AIについて眠れなくなっています。文字通りです。AIが好きなキャリアを破壊したり、現代社会を崩壊させるかどうかで夜も昼も悩み、朝まで揺れることがあります。
頭の中で何とか整理して内なる平和にたどり着ければいいと願っています。世界全体を「解決する」わけではありませんが、自分自身とAIとの関係を少しでも明確にしたいだけです。

まだその段階には到達できていませんが、AI にまつわる混沌の中から一筋の線を抜き出し、自分なりに意味づけられたように思えました。これがお役に立てれば幸いです。あるいはこの全てが胡散臭く、私が間違っている点を指摘していただけるかもしれませんね。その可能性もありますが、より勇敢な執筆を試みようとここに記します。

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生成系AI

生成系AIとは、機械学習を用いてデジタルコンテンツを作り出すことです。
世界にとってAIが「純粋に良い」存在となるためには、少なくともその生成物が価値あるものでなければなりません。しかし、「価値」とは何でしょうか？

1. 実用性（Utility）

一番明白な答えは、有用であれば価値があるということです。世界の実際的な問題を解決したり、少なくとも喜びを生み出せばそれは価値です。UX の分野ではこれを ユーティリティ（Utility）と呼びます：物事が実際に行う機能。

• 例としてリンゴ。食べればカロリー・水分・少量の繊維が得られ、名前が「レッドデリシャス」でない限り喜びもあるかもしれません。
• 物理的なオブジェクトはその物質性から自然にユーティリティを持ちます。デジタルオブジェクトも同様です。私は音響プログラミングに興味を持ち、DSP（デジタル信号処理）の数式やアルゴリズムについての記事を読みました。それは役立つ情報であり、FMシンセサイザーのプログラミングができるようになりました。

物理世界とデジタル世界の両方においてユーティリティは重要です。人類学的に見た「テクノロジー」とは、人間がより効率的にユーティリティを生み出すことを可能にするものだと言えるでしょう。これは人間の進歩に不可欠です。

• 私がアプリケーションや言語設計者として働けるのは、オンライン上でコンパイラや言語の仕組みを学ぶ膨大な情報のおかげです。ニット、音楽制作、料理といった趣味もYouTube の動画から多く学びました。これらすべてが「役に立つ」情報だったため、私には価値がありました。

生成系AIはこのプロセスを向上させることができます。具体例として、私は自分の奇妙なテック企業以外でソフトウェア職がどのように変化しているか調べていました。その結果、ワシントン州環境局のソフトウェアエンジニア求人を発見しました。

「クリーンアーキテクチャを重視し、アジャイルチームで働く経験豊富な開発者を探しています。AI を活用した開発ツールは仕事を賢くする手段です。」
「AI ツールを安全に使い、コードの正確性・セキュリティ・保守性を検証してください。」

この職務内容から、政府機関が限られた予算でより効率的に業務を行うためにAI を活用することは極めて合理的だと感じます。税金という公共資源を投入し、環境や人間の生活をより良くするアウトプットを生み出すなら、それは道徳的に正当化できる使い方です。

2. 意味（Meaning）

AI と生産性について話題になると、人々はユーティリティを想像していることが多いですが、価値のもう一つの形があります。それが 意味 です。
数年前に義理の母に手作りのマフラーを贈った経験を思い出してください。そのマフラーは確かに温かさというユーティリティを持っています。しかし、もし店で購入しても同じ価値になるわけではありません。

• 手間を掛けて数十時間かけたからこそ、そのマフラーには「意味」が宿ります。お金で買ったものよりも、作る過程で自分の時間と感情が注ぎ込まれています。
• それは価値ある贈り物です。ただし、誰かに渡したらその「意味」は消えてしまいます。

人間にとって最も価値の高いもの（S‑tier）は、ユーティリティよりも「意味」に重きを置くことが多いと言えます。火事で家を焼き払う直前に拾い上げるのは、機能的な価値ではなく感情的な結びつきです。

3. 意味の源泉（Source of Meaning）

意味が生まれる根本原因は「他者への奉仕」にあると私は考えます。時間を割いて誰かのために何かを作る行為は、相手が自分にとって重要であるという最強のサインです。

• 私は40代後半。余命がどれだけ残っているかを実感しつつ、友人との会話は次第に健康問題へとシフトしています。
• その中で「自分の残された時間をどう使うか」を考えると、愛する人たちのために物を作ることが最も響く答えです。

4. 意味生成（Generating‑Meaning）

生成系AIはユーティリティを迅速・容易に生み出す強力なツールですが、「意味」を創造できません。GPU 上の数値行列は人間を愛することができないからです。

例として、兄と私が子供時代に映画制作を楽しんだ経験があります。私は最近、兄への誕生日プレゼントとして神話上のサイレンを題材にしたホラー短編脚本を書きました。完成まで数週間、毎晩寝る前に執筆しました。

• その脚本は実際には映画化されない可能性が高いですが、私が一枚紙ごとに汗を流した分だけ「意味」が宿ります。
• ChatGPT を使えば同じ脚本を十倍速で作成できるかもしれません。しかし、兄にとってはそれはほんの十分の一の意味しか持たないでしょう。

つまり、時間や労力を犠牲にして作ったものこそが「意味」を生むという仮説が正しければ、AI が効率化すれば意味も失われるという矛盾があります。

5. 両方の価値（Both‑Kinds‑of‑Value）

ほとんどの物はユーティリティと意味を兼ね備えています。私は「思慮深くて実用的」な贈り物が好きです。AI は前者を後者に変換するツールとして機能します。ある種の意味を減らす代わりに、同じ努力でより多くのユーティリティを生み出せるのです。

• これは AI 特有のことではなく、効率化を図るあらゆる道具が持つ性質です。ニット用機械や自動組立ラインは人間の手作業より速く作れる一方で、個人的な意味合いは薄れます。

6. 二つの枝（Two‑Tangents）

効率をスライダーとみなすモデルには問題があります。

1. プロセスを極端に難しくすると意味が増える
   例えば、残り物の竹製箸で一人手でマフラーを編む。時間と精神的負担は大きくなるでしょう。しかし、人々は必ずしも「痛み」を価値化するわけではありません。

2. プロセス自体に喜びがある
   私自身、ニット作業から楽しさを得ています。単なる時間の犠牲以上に、素材や手順そのものが楽しい場合があります。

結局、物作りを自動化すればするほど、自分自身の投入量は減少します。その結果、受け取る側が価値を感じにくくなるという点だけは確かです。

7. あなたが欲しい価値（What‑Kind‑of‑Value‑Do‑You‑Want）

AI を使うべきかどうかの判断基準は、「速さで有用なものを作る」か、「意味を込めて時間を費やす」か です。

• ユーティリティ重視：必要なのが機能だけなら AI を積極的に活用すべきです。例えば、環境保全のために税金を効率的に使うことなど。

• 意味重視：感情的な結びつきや人間関係を大切にしたい場合は、AI の介入を最小限に抑えるべきです。音楽制作であっても、歌詞が入ると自分の手作業感覚が失われます。

• 私自身はエレクトロニックミュージックを聴きながら作業しますが、それでも「意味」がある作品にこそ価値を見出しています。生成AIで自動作曲された音楽より、人間が真剣に制作したもののほうが満足度が高いです。

8. はい・いいえ（Sometimes‑Yes‑And‑Sometimes‑No）

AI の影響については、個人レベルとグローバルレベルで考える必要があります。ここでは自分自身の利用ケースに焦点を当てています。

• ローカル実行：もし自分だけが AI を持っているなら外部性はほぼありません。しかし、それでも「作る過程」で人間らしさを残すことに注意したいです。
• 効率化重視の用途：ユーティリティ向上に特化したものには AI を積極的に導入します。
• 意味が重要な場面：できるだけ自分の時間と労力を投入し、AI の介入は最小限に留めます。

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以上、生成系AIに対する私の個人的な価値観と使い分け方です。
「ユーティリティ」と「意味」のどちらが重要かは人それぞれであり、状況によって変わります。自らの手で何かを作り出す喜びや、他者への奉仕という時間の投資は、AI の力を借りながらも失われないようにするための指針になれば幸いです。