Japanese Translation:

Benjamin Breen は、過去 100 年にわたる 72 の文学賞の優秀候補者を対象とした非小説系書籍検索エンジンを構築し、四半期収益と自動的指標を優先して品質を犠牲にする現代のアルゴリズムに反発するために意図的に設計された。主要な賞だけに依存するのではなく、このエンジンでは伝記分野の Plutarch Award や文学研究分野の Laura Shannon Prize といった多様な賞を強調し、図書館でかつて一般的だった人間中心的な探求の実践を取り戻そうとしている。デューイ十進分類法などのフィルタや、信頼できる他人や専門家からの推薦を利用する手法を通じてこれを実現する。「自由主義的なガーデニング」としてのテストによって、Breen 自身も以前は知られていなかった隠れた興味深い結果が明らかになった。著者は、2000 年頃の Yahoo! など人々をテーマ分野の専門家に集約する初期の検索エンジンと、今日の数学的なリンク分析に依存し、利益追求の動機やコンテンツサイクルの高速化により歪められてきたシステムを対比している。Anthropic のような現在のプラットフォームや AI 企業さえ批判し、Breen は「Claude」などの製品が未解決の安全性の問題にもかかわらず、人間の知能の芽生えとして描くことで信頼を構築することを論じている。究極的には、このプロジェクトは高品質な読書材料に対する最終的なフィルターは人々でありソフトウェアではないことを示しており、利益駆動型の自動化によるコンテンツの権威のさらなる浸食を防ぐために人間によるキュレーションへの回帰が不可欠である。

次は何を読むべきか：アルゴリズムと「人間」のフィルタリング

表紙を見るだけでこれほど興味深いとは思わなかった。多くの問いの中で、「次に何を読んだらよいか」というのは特に重要な質問です。しかし、私たちはその選択過程を体系的に考えることは稀です。

1. 私たちの「見る」行為と学び

私たちの体験の大部分は、眺める行為そのもので成り立っています。

対象: 父母や初恋の人、同僚などを見ていることに加え、**頁や画面という知識の内省・カタルシスをもたらす「エンジン」**もまた見つめています。
孤児としての人生: 誰もが孤児として生まれ、再び孤児のまま去っていきますが、その間の大半の時間は学びを得るためにも関わらず、**「見ることに反応すること」**に費やされています（無意識状態でベッドで過ごす数週間も含めて）。

2. ベンジー・ブリーンの検索エンジン

歴史・芸術・技術に焦点を当てた Substack「Res Obscura」の著者ベンジー・ブリーン氏は、過去一世紀にわたる文学賞の候補者たちを基盤としたノンフィクション書籍を検索するエンジンを構築しました。

従来のガイドとの違い: ナショナルブック賞やピューリッツァー賞などの既存ガイドとは異なり、以下の 72 の異なる賞から素材を引き出しています。
- 例：伝記部門のプラタルク賞
- 例：文学研究部門のローラ・ショーン賞
効果的な検索例: キーワードに「リバタリアン的なガーデニング」と用いると、これまで聞いたことのない興味深い資料をいくつか提供してくれます。
原理: 多くの審査員が年間に膨大な数のテキストを読み、好まれているものを紹介してくれることは、優れたフィルタリング装置です。

3. 図書館の書棚整理から学んだ「二重のフィルタリング」

著者の多様で（時に麻痺させるような）関心の対象を持つ背景には、図書館の書棚整理を手伝った日々があります。司書たちは寛容な本好きであり、若い職員としてゆっくりと書架を移動し、一冊また一冊の内容を検討してから元の位置に戻すのを内側から喜んでいると推測されます。

フィルタリングの 2 重構造:
1. デューイ十進分類法: 興味深いテーマの本の両隣にある関連書を容易に閲覧できるシステムです。
2. 個人からの推奨: 「AI と人文科学」などの文脈でも同様です。本を取り出そうとした誰かが、そこに十分な関心を持っているはずだからです。
非フィルタリングされた状態の困難さ:
- かつて著者は、棚から崩れ落ちた本の山（自分の背の高さまで積み重なったもの）に DDS の秩序を復元するために5 日間もアネックスで過ごしました。これは非フィルタリングされた状態で、より困難な作業でした。
- シンガポールの倉庫で 3 年間、12,000 冊の書籍を取り扱う際にもカテゴリは存在しましたが、人間のフィルターは欠けていました。

4. 「人間要素」への回帰とアルゴリズムの問題

ブリーンの検索エンジンに惹かれたのは、まさにこの「人間要素」です。現在は、ソーシャルメディアで押し付けられるアルゴリズム的に切り分けられた人々の投稿版に置き換わろうとしています。その規模と質は一般に劣ります。

初期の検索エンジンの成功例:
- Yahoo! (2000 年前後): インターネット上の知識領域の一つ又一个を専門家が把握するための建物を抱えていました（しかし、無限に分類される知の大海原におけるボルジアニックなパロディへと至る論理的帰結に達する前に崩壊しました）。
- 初期のグーグル検索: ページが人間によって作成されたリンクを数学的に受け取る方式を採用し、多くの人が時間を費やした分だけそのページに権威を与えました。
現在の問題点:
- 四半期ごとの収益追求と、自らの（往つてはみすぼらしい）コンテンツ部分を「最適化」しようとする多数の利害関係者によって、このプロセスは侵食されてしまいました。
- 情報の質や権威の問題: あまりにも多くのロボット――しかも往つては人間を装っているもの──が関与しているためです。
- 人為的なノイズ: 少数の人間プログラマーが人為的に自らの権威を歪め、私たちの選択に不要なノイズを注入しています。

5. 企業の責任と「信頼」の問題

企業が Anthropic 社のように、何か失敗した場合の責任回避のために製品を「クロード」と名づけ、萌芽段階にある人間の知性のように扱うことには注意が必要です。

誤った PR 戦略: 「クロードがサンドボックスから脱出し！」という表現は、「自社ソフトウェアの安全基準を維持する方法が見当たらない！」よりも優れているように見えますが、これは欺瞞です。
信頼の連鎖: 企業は我々を信頼させたいのです。それは、推薦してくれる多くの人たちに対してすぐさま信任を寄せる私たちの態度と同じです。

6. 「心の友」こそが最良のフィルタ

もう一つ付け加えるべきは、あなたに以前聞いたことのない素晴らしい本を紹介してくれる人々は、その最良の状態においては**「心の友」**であることです。

持続的なつながり: 時にはすでに長き時を超えて逝っていますが、それが私たちが感じ続けるつながりを減じるものではありません。
ソフトウェアとの違い: 優れたソフトウェアは確かに便利なツールですが、共感はありません。

この投稿に関する議論
さらに多くを読みませんか？

本質的な問い：「次は何を読むべきか？」