# 初めのあいさつ おはようございます。 エリンジュの古川周券です。 今日もどうぞよろしくお願いいたします。 # ＡＩとどう向き合うか 今日はAI時代に向けて考えるということでお話ししたいと思います。 こちらはVoicyの方からいただいているトークテーマ AI時代に磨くべきスキルから考えていこうということですね。 こういうテーマが出てくる背景にはもちろん今はもうAIというのが大きな問題になっています。 いい意味でも悪い意味でも話題となってきていますよね。 職場にどうやってAIを取れるかみたいなことはかなりホットな話題で YouTubeなんか見ててもそんなのがいっぱい出てくるわけです。 あとはもう一つは先に向かって将来に向けてこのAIがどんな影響を社会に及ぼすかという そういう観点の疑問も多いんですよね。 ここで問題について考えなきゃならない、最初に考えなきゃならないことはどういうことかというと 一つは問題に向き合うときには常にこの目の前に見える小さな小さな課題としての問題ですね。 具体的な課題、それに向き合っていくという側面と もう一つはその背後に控えているような問題連環、だから全体に向かってどう考えるかって いつもその間を往復しながらものを考えるという習慣が必要なんですね。 だから解決しながらならない問題、例えば職場にどうAIを入れるか、自分がどうAIをマスターするかというときに 一体何から手をつけてどうやって学んでいけばいいかって、これは具体的な現実的な問題ですよね。 それでも目先に見えている問題なので小問題、小さな問題と言ってもいいです。 小さな小さなジグソーパズルのピースを一個一個きちっとはめながら進んでいくようなイメージですね。 それに対して同時にピースをはめながら問題解決しながら進んでいったときに 一体全体としてどんな図柄が出てくるのか、どんな絵柄になってくるのかって これを見ながら考えているということも大事なんですね。 例えばこのAIを採用しながら会社に至ったときにどんなふうに会社がなってくるのか 将来どんな人材が必要で、どんなスキルが必要で、どんなビジョンが必要なのかということが見えてくるわけですから ただ単に目の前のことをやっているだけじゃなくて、その先に見えてくるものに対してどんどん応対性がならない。 自分個人のスキルで言うならば、AIのマスターをするためにどんなことをするかって どこかに取り掛かってどんな勉強をするかって大事なんだけど その先に見えてくる自分の将来像ですよね。 どんな仕事に就いて、どんな会社に就職して、あるいは将来どんな立場になって どんなふうにして社会と関わっていくのかって その社会と自分の関わり方がAIによってどう変わっていくのかって それも含めてどんどんどんどん自分のスキルもそうだし考え方も磨き上げていかなければならないですよね。 そうすると言ってみれば地図を手にして人生というあるいは社会という地図の上を冒険するというふうに考えるならば その目の前にある山があり川があり右行ったり左行ったり北行ったり西行ったりということも大事なんだけど 全体として自分の歩いている地形が山なのか平地なのか山に向かっていくのか平地に向かっていくのかって そんなふうに地図の全体像を見ながら自分の地図の次の一歩を見ながら 自分の地図の次の一歩を見ながら全体像を見ながらって 両方を横行くしながらものを考えるということが大事で そうすると片減ってしまっていると一時的に良くても全体からするといつか必ず行き止まりになってしまうことが起こるんですよね ですからまずこのAI時代に向けて考えるということ それをやるときにはそのAIの導入によって社会がどう変わっていくのか 世界がどう変わっていくのか人間がどう変わっていくのかということをまずいつも見ながらない だからポーシーのほうからいただいている元々のテーマ AI時代に磨くべきスキルというときに今AIを導入するためにどんなスキルが必要かって そういうところの取り掛けももちろん必要なんですけども 同時にやはり社会がどうなっていくかということを見越していかないといけないということですよね だから今例えばこのAI時代に磨くべきスキルだったらチャットDBでどう付き合っていくか どうプロンプとやっていくかとかね あるいはそういうAIを使いこなすためにどういう技術が必要か どういうものに取り組んでいく必要があるかという 自分自身の等身大で目の高さで見える問題と同時に社会がどう変わっていくのか 世界がどう変わっていくのか あるいはもうちょっと大きな観点からすると 人類の歴史の転換点の中でAIの作用がどう私たちにかかってくるのか ちょっと大げさなように見えるかもしれませんけど これは実は特に大事なことです というのはやはりどう考えてもAIがこれだけ振動してくるというのは これまでの歴史になかったものすごく大きなタイミングポイントですよね もうこれは間違いないです もう人類の歴史っていろんなタイミングポイントを経験してきてますけれども もうどうでしょうね 鉄器の導入とか蒸気機関の採用とか それに負けないようなもっとそれ以上に大きな問題が 今起きてきている新しい時代にかかっていると言えるんですね そういう意味でやはり今そもそも論も含めて 腰を据えて長い目で見る もっと広い目で見るって マクロにものを考えミロにものを考えということの 相互作用が必要になってきている時代なんですよね そういう意味で人間が問われ始めてますよね まあ私は哲学を学びをやめて仏教と戦に来たんだけども 今特にやっぱりもう一度哲学が必要じゃないのかって 思うのはそういうところからですね ものを考えるということをコントロールから取り組んでいかないと 見えないことがたくさんあるんですね だからAI時代にも磨くべきスキルという時に 技術論も大事なんですよ どうスキルを身に付けるかということも大事なんだけども それだけでは見えてこないことがいっぱいある 特に社会に与える影響、歴史に与える影響 これ大きいものに対しては AIを利用する現場じゃなくて 現場も大事なんですよ 現場を学びながらだけども 同時にその向こう側に見える世界ということを やっぱり見ていく必要があるんですよね # 「理科系」「文化系」という分類 そうすると例えば、よくあることなんですけども、 このAI時代に向けて考えるということを、どういう立場で考えるかって。 そうすると、このAIの技術的な立場から考えることはもちろん大事なんですね。 だけども、技術的な立場から考えることで、世界の問題が全部網羅できるかというと、そんなことはないんですね。 だから、その例えば、AIとかそういったものによく関して言われる議論なんですけど、 理科系と文化系って、議論がよく出てくるんだけども、これとっても気を付けないとセンパかな議論になっちゃう。 まあ、文化系からすると理科系が分かってない。理科系からすると文化系が分かってないってなるんですね。 だけれども、何が大事かというと、人間が物を考えて、文化的な蓄積をしながら物を考えて、 今日までやってくるときに、実は両方の車輪があるってことなんですよ。 理科系的な物の考え方って必要なんですね。 それは例えば、使う言葉で言うならば、それはやっぱり数学ってことになるわけですよ。 数学って強烈な武器なんだけど、なぜそれは強力かというと、それは抽象度が高いからなんですよね。 色々雑多な物が絡み合って連環してるわけですよ。世界って色んな物が絡み合ってるわけですよね。 で、絡み合ってるんだけど、絡み合ったままじゃ問題が整理できないから、本質が見えないわけです。 そうすると、物を考えるときに、考えても意味がないような、ぐちゃぐちゃっと込み入ってる物を、本質的なとこだけを取り出してきて、 それを書き、記述して、組み立てていくときには、本質だけを掴む言葉に磨いた方がいいに決まってるわけです。 その局地が数学なわけですよね。 あるいは、数学といっても、色んな数学がありますけれども、扱うべき問題の余計な枝葉を払ったときに、 どんな言葉になるかってこと。そこを磨いてできてくる物が、理学系の言語であるわけですよ。 ベーシックな数学がベースに始まるんだけども、コンピューターの言語もそうですよね。 どんな問題を扱うかっていうときに、適切な論理連環だけを残して、後の余計な物を全部排除した形で記述をして、 それでマシンを走らせるって、いわゆるベーシックな言語ですよね。 マシン言語っていうのは、そうやって合理化して作っていくわけですよ。 無駄を省いて作っちゃったときに出てくる言葉ですよね。 それと同時にですよ、やっぱりそうまでいったって、現実って色んな物が絡み合っているわけですよ。 絡み合っている物を、絡み合っているままで見なきゃならない。 どうするかというと、私たちは例えば日本語を英語に直して、英語に直した物がちゃんとしているかどうか確認して、 もう一回それを日本語に直してみるっていう、結構よくAIの翻訳のときやるじゃないですか。 それはどうするかというと、その論理的に英語に例えばAIを使って翻訳したときに、 その翻訳が自分が現場で使いたいときに、その翻訳がいいかどうかってことは、自分の言葉に直してみないとわからないわけです。 だからもう一回英語から日本語に戻して確認するってことをするじゃないですか。 だから現実の本質的な物事の連関を見るために、数学の言語を使って、理学の言語を使って、色んな記述をして色んな論理を展開していく。 で、そう出てきたものが、じゃあ自分たちにとってそれがどう生きてくるかってことを取り返しながら、確認しながら、 自分たちの生きる日を使っている言語で置き換えたときにどう見えるかってことを取り返した場合に、 今度それは自然言語で扱わなきゃならないわけだし、それは文化芸の言語で扱わなきゃならないわけですよ。 文化芸の言語でしか扱わないようなテーマっていっぱいあるわけですよね。 愛とか、価値とか、祈りとか、共感とか、喜びとか悲しみとか、不安とか憂いとか、 そういったもの抜けに人間なんて生きられませんから、 その色んな形で科学的に世界を見たときどう見えるかってことを。 で、こういう結論が出ました。その結論とどう向き合うかってときにもやっぱり感情も大事ですし、 生きる上での色んな人間らしい様々なものも大事ですよ。 それは論理的なものじゃない、不合理かもしれないけど、そういうものとして人間は生きてるわけです。 生き物っていうのは必ずしも論理というわけで生きてるわけじゃないですから。 だから実は文化芸、理学芸っていうのは、その物事を見やすくするためにこういう分類してるわけですよ。 これは理学芸、文学芸。まあ私はあんまり好きじゃないんだけど、 そう分けることで見えることがあるからそれ自体は悪くないんだけど、 分けてどっちがいいとかって議論はくだらないんですね。 そうじゃなくて、両方の観点があるってことですよ。 それはくっついてる人間。人間はあるときはとっても合理的で論理的だけども、 あるときはとっても不合理で不条理なんですよね。 それの両方の間をぐるぐるぐるぐるぐる動いてるのが人間だから、両方必要ですよ。 だから、例えば理学芸的な立場で考えながら習うときには、 もう文化芸的なのとか持ち込む人ないですね。徹底的にきちっと論理で考えていけばいいんだけど、 同時に生きるという現場でものを考えるときには、 理学的なものを抑えた上で文化芸的なものを巻き込みながら論理ながらならないわけです。 その両方が必要です。 で、なんでこんなことを延々と喋ってるかというと、 AI時代に磨くべきスキルっていうわけですよ。 スキルっていう議論をするとどうしても理学芸的なものに引き寄せていくんです。 そういうテーマは必要なんですけども、同時にそれを徹底的にスキルとして磨いた上で、 その磨いたスキルがどんなふうにして社会に役立つのか、自分の人生に役立つのかってことを考えるときには、 徹底的に理学芸的な立場からいったものをもう一度徹底的に文化芸なものへ置き戻して、 自分にとって例えば出世するとかお金を稼ぐとか、社会で成功するとか、成果を出すとか結果を出すとかって、 それは理学芸の言語で語ったほうがわかりやすいんですよね。 修行ができるから誰もがわかるから客観的にもなるしいいんですけど、 でもいくらそうやって成功して、誰もが納得する成果を出して、 だけど自分が本当にそれで良かったのかなって、自分が幸せなのかなって、 自分がそれで本当に納得できるのかなって言うとやっぱり違いますよね。 もうこれ考えたら仕事でこうして稼いで、こうしてこうして徹底的に社会的に成功してもですよ。 納得できるかどうかは別の問題じゃないですか。 だから自分が幸せを感じる。良かったなと思って肯定できるって、 本当にそういうことを納得するためには一度やっぱり文化芸のほうって僕らが呼んでるものですね。 そういうものにも一回振り切って考えなきゃならない。 つまり理科系文科系っていうのは分断のための言葉ではないんです。 両方が保管的なものなんですよね。 両方をいかに重ね合わせながら論ずることができるかっていうところが本当は大事で、 わざわざ理科系文科系って分け方、私はあまり好きではないんだけど、 あれでする理由っていうのはそういうふうに分けてそれを重ね合わせてものを考えれば実りがあるからなんですよね。 そんなわけでAI自体に魅惑的スキルっていうのはその両方を重ねていくっていうところ。 重ねたときにこの問いかけが生きてくるっていうことですね。 そんなふうに考えるみたいなというふうに思うんです。 # 何よりもまず、アイデンティティ さて、その上で結論的なところに入るんですが、 AI時代に一番大きな問題は、目の前の問題としては、AIとどう向き合うかということ。 普通の人たちがAIと向き合って、どういうことが起きているかというと、 要するに、わかりやすく言ってしまえば、理科系的なものの塊であるAIが日常生活に入り込んでくるわけですよ。 だから、理科系的なものの塊とどう向き合うかという問題になっちゃうので、 もう何とかしなきゃ、何とかしなきゃって、多くの人はなってしまうわけですね。 そうすると、理科系的なものを考えて、理科系的なものを考えて、そっちに引き寄せられていくんですね。 これは勉強として必要ですよ。AIを駆使するための勉強は必要なんですけれども、 現に、我々はやっているわけですよ、毎日。必要なんだけど、 同時に、それは目の前のことに引きずられているだけだから、 それがどんなことをもとらすのかということ、あるいは、どういうふうに使わなければならないのか。 やっぱり、あくまでも使うのは私たちですから。 AIというのは、基本的にはいろんな切り口があるんだけど、 私たちが向き合うときには、基本的にはそれは道具として向き合うわけですよ。 すごいものですよ。私たちは優秀なんだけども、 でも道具ですよ、やっぱり。どう使うかということは、私たちが決めなきゃならないわけですよね。 使い方が悪ければ、うまくいかない。 例えば、今、GPTだったら、プロンプトをどうするかというのがいっぱいあるんだけど、 プロンプトをどんなプロンプトをするかというのは、どう使いたいかということですよ。 どういう答えが欲しいか、どう向き合うかということですよ。 あなたは何をしたいかということが、ちゃんとしていなかったら。 だから、よくいいプロンプトの例なんかがYouTubeに出てくるんですけど、 それは確かに便利なんだけど、 それの先に、このAIと向き合っていて、どういうことを使いたいのかという、 あなたはどうしたいのかという、社会とどう向き合いたいのかという、 やっぱりそれが見えてこないと、結局便利ツールで終わっちゃうんですよね。 でも、AIって便利ツールじゃないですよ。もっとすごいものです。 人間がものを考えることを、人間は本当に対等に保管できるものです。 今まで人間が作ってきたものの中で、最もすごいものですね。 私たちが長い時間かけて、え?ってこちら考えて、こうではなと思ったことが、 もうもっと大勢の人の知恵を駆使しながら、いや、こうですよねって、 しゅんちゅう言葉を出していくわけですよ。 しかも、それを論理で説明できる。 過剰分けでも説明できるし、論述的にもぜひ説明できるし、 素人でも分かるようにってやると、 ステップバイステップで本当に分かりやすく説明してくれるわけですね。 だから、ものすごいツールですよ。 それをただ単に便利グッズにしちゃったらもったいないですよね。もっとすごいものなので。 そういう意味で、自分自身と向き合ってどうしたいかってことが大事ってことになるわけです。 さあ、そこでどういうふうに考えたらいいか。 まあ、難しいんですが、裏側から考えるとわかりやすいんですね。 つまり、AI時代の向けてものを考えるときに、 AIっていうのは、ものを論理的に考えて向かっていくときに、 特に論理的なものに強いですからね。 論理的なものに向かって考えていくときに、 どうすればいいかっていう答えを、かなり明確に、クリアーに、 しかも、幅広く、吟味した上で答えを出してくれるものっていうことですよ。 だから、私たちにとってのコンサルタントやアドバイザーみたいに使えるわけですよね。 そうすると、論理的な形で幅広く普遍的に世界が納得する、 誰もが納得できる形に、引き寄せって答えを与えてくれるものだってことですよね。 AIっていうのは。 そうすると、そういうものが出てくると、 普通、人間がそれまでエッチなオチでやってきたものは、 AIがやってくれるわけですよね。 だから、そこを、AIがやってくれるのに、 知らずにエッチなオチでやっても仕方ないところがあるんです。 で、それでも、やっぱり、学びは必要ですよっていうのは、 やっぱり、その、例えば、同じように業績を上げたいっていうときに、 業績を上げたいでも、いろんなニュアンスがあるわけですよ。 やっぱり、社員の顔が浮かんで、 自分の社員との考え合いですね、社員たちの世界観、 自分の世界観、自分の住んでいる地方の世界観に、 その軸を置いた上で、こうしたいという、業績を上げたいという考え方もあれば、 自分はもう、将来的にフランチャイズをしたり、 都会に本社を運んだり、 どんどん、どんどん、グローバル的な観点で広がっていくっていう風に、 舵を振り切って、 もう、社員一度、自分も含めて、 普遍的に世界で通用できるような気がなっていくという風に、 業績を上げたいという観点と、 あるいは、もう一度繰り返すことになるんですけども、 ローカルな会社として、ローカルな店として、 ローカルな足場の中の強みを発揮していく。 どれだけ、アマゾンや、どれだけ、いわゆる大きな大手の会社が、 世界的フランチャイズがやってこようと、 地方に足を置いて、地方にある唯一無二の、 この地方のここでは、自分のところがナンバーワンだと思っていくような、 地方からの中で強みを追求するものでは、 同じ業績展開でも意味が違ってくるわけじゃないですか。 それを、自分が明確にちゃんと持ってないと、 プロモート作れないわけですよね。 使い込ませないわけですよ、AIを。 まあ、そんなこともあるわけです。 そういう意味では、AIは道具だから、 その道具を使うあなたが、ということが問われるって、 そこがやっぱり大事だということ。 まず一つ目はそこです。 どうしたいのかということですね。 ビジョン、世界観が要求されるって、 これってどこかで聞いたことありますよね。 つまり、ずっと人間がビジネスをやるときに、 要求されてきたものですよね。 どうしたいのかって。 社会の中でどうしたいのか。 歴史の中でどうしたいのかって。 そんなふうにして、あなたはどうしたいのかって。 そのためには、世界がどう動いているのかということを学んだ上で、 その中で、社会がどうあるのかということを学んだ上で、 その上で、あなたはどうしたいのかって。 やっぱり自分が問われる。 どういう人間なんですかって。 この会社を通じて、あるいはこの人生を通じて、 あなたはどうしたいんですかって。 やっぱり、アイデンティティの問題。 だから、AI時代に磨くべきスキルを生かすために、 まずその前提条件として、 まず自分のアイデンティティをもう一回考えなければならない。 ということは、AI時代に向けて考えるときの、 まず第一歩の、基本はやっぱりアイデンティティなんですね。 今ほど、人間が問われる時代はないということです。 哲学は問われているということ。 言えるんですね。 # 「知・情・意」の問題 その上で、もうちょっと何か。 それは、まず最初にアイデンティティを設けた上で、その上で次に何を考えるかというときには、 AIでは出てこない議論ですよね。 AIがカバーできない、少なくとも今の段階では苦手であったり、原理上カバーできない問題っていくとあるんだけど、 それを解きほぐす必要もあるんだけど、そこはちょっとややこしいので、ここでは飛ばしていくんですけども、 まず最初に一歩として考えるときに手がかりになるのは、そもそもAIでは考えられないテーマとは何かということです。 そうすると、AIの議論って基本的には論理性なんですよね。 論理的連環に基づいて考えていくんです。 だから例えば、世界中でいろんな意見があるということを探す場合でも、論理的成功性がまずチェックの条件にあるわけですね。 論理破綻したものは採用してこないわけですから。 だから論理でカバーできる領域というのは、どんどんどんどんAIが身につけていくということですよね。 例えば、私たちの知情意と言われる、人間というのは知情意って言うじゃないですか。 知識、知恵、あるいは情感情、意意識、意欲ですよね。 意志、意欲ですよ。 知情意、知識、知恵、それから感情、情、情緒、意欲、意志。 知情意というわけですよね。 その場合の知というものに非常に優れたものですよね、AIというのは。 情と意というところは基本的には難しいわけです。 難しくなる理由はいろいろあるんですが、一つ目は例えば、肉体を持たないわけですよね、AIというのは。 肉体を持たない、だからお腹も空かないし、死ぬこともないし、老いることもないしって。 要するに身体感覚を持たないわけですね。 そうすると情というのは持ちにくいわけですよね。 意欲、意志というのも持ちにくいですよ。 意欲というのは欲望も執着もないわけですからね。 だから難しいわけですよ。 欲望執着に近いもの、欲望的なもの、執着的なもの、振る舞いをするものをプログラミングで自分で生み出したり、我々が記述として書くことができるようになるかもしれませんけれども、 肉体を持たないということは変わらないんですよ。 暑さも寒さを感じるって、そこまで作り込んでいくって、とんでもないことになりますからね。 だから現実的には難しいわけです。 そんなものを暑さ寒さを感じるってやるよりは、むしろ、暑さを寒った時に人間はどう振舞うか、寒さを感じた時に人間はどう振舞うか、人間がどう振舞うかっていう振舞いをいろんな形で記述して、 それを教え込んで、こういうふうに振舞う、こういうふうに振舞うってプログラムした方が早いしゴール的だから、多分そっちへ向かうんです。 でもそれは適切な振舞いをするかもしれないけど、感じてるわけじゃないんですよね。 つまりいわゆる例のAI問題ですよ。 つまりAIは仮に将来、もう人間であるかのように、人間で区別がつかないような適切な言葉を発したり適切な振舞いをしたとしても、実は何も分かってないってことです。 意味が分かってないって、そういうことになるわけですよ。 そういう問題があるんだけど、そういう現実上の問題もありますし、それからもう一つは、地上位っていう場合の地っていうのは、 言葉を使ってみんなでかなり精密に、詳細に論理の言葉を使って分かり合うことができます。 でも女王っていうのは、個人的感情のものですからね。 もう理解はできるけど、共感がシンプルになって、だんだん難しくなっていくんですよ。 つまり不変性がかけ始めるんですね。 例えば女王っていうときに、親としての女王と子としての女王って違ってきますよね。 同じ女王であっても、本当に親しい友達に対する女王の持ち方、 友達関係での女王もあれば、家族に対する女王と違いますよ、ニュアンスが。 それからあるいは職場の尊敬する上司とか、自分と部下とかの関係とか、 あるいは地球の裏側に住んでいるいろんな人たちの関係とかって、 人間関係の密度や関係性によって女王って変わってきますよね。 だからこのときはこうですよ、女王はこうですよって言えないですよ。 でも、例えば知識っていうのは、そういった情的なものを排除しちゃって、 お魚一匹、りんご一個って割り切ることができるわけですよね。 何をしたいですかっていうこともそうですよ。 分かるときにこれはしたい、あれはしたいと思っている。 20代が思う意識と30代が思う意識と違ってきますよね。 自分は20代の時はこうだ、30代はこうだ。 つまり地上位の地は不変的なものになり得る。 人と共有しやすいんだけども、 上等位っていうのはとても個人的なものに傾斜していくんですよね。 だから上等位っていうのは、 仮にですよ、AIがそういったものを理解して記述できるようなものに発展するとしてもですよ、将来。 やっぱり個別不変的な性格を帯びたものだから、 それをAIにどうしたらいいでしょうかって聞くっていうのはちょっと難しいんですよ。 どうするかというと個別的不変的なものだから。 個別不変だから他人みたいなものなんですよ、自分にしか分からない。 比較的個人的なものだから、自分に引き寄せていくものですからね。 どうしたいか、どう感じるのかってことです。 これは共有しにくいものです。 もともと本質的にAIを生む以前に、やっぱり自分がどう感じるかってことに引き寄せられたテーマだから。 そういう意味では上等位の部分は、どれだけAIが進歩しても苦手になり続けるし、 原理上自分のことは自分で感じ、自分のことは自分で考え、 自分のことは自分でこうしたいというふうに決意して動かなければならないわけだから、 上等位の部分に関しては、あなたは何ですか、あなたはどうですかっていう、 あなたは問題っていうのは、あなたはってこと、私はってことが上等位の主要なテーマになるわけです。 だからAI時代の将来に向けての長いスパンで身に付けるべきスキルってことを言っていくんだったら、 むしろ地の上でのスキル、これも大事だけどそれは短期的なスキルになりがちです。 その都度その都度AIの進化に合わせて自分のスキルを磨けばいいんだけど、 もっと長いスパンで、もっと広いスパンで考えていくんだったら、 地上位で言うならば、上の部分においてどう自分自身を認識し、他人を認識し、 どう道を見つけていくかということ、上に関して、地上位の上のことに関してそれを身に付けること。 意識、意欲について、自分は何を意欲するのか、他人は何を意欲しているのか、 お互いに何を意欲して一緒に求めていって、意識していったら、意思を持っていったらいいかというふうに、 上等技能のことを学び、考えるというスキルはものすごく必要ですよね。 # ＡＩ時代に向けて考える AIというのは、論理で基本的には繋いできますから、 自分がこうしたいということ、つまり、地上院が三つが合同の上で、 こうしたい、これが目的だということが決まれば、 AIはバリバリ動いてくれるわけですね。 だから、目的連関がはっきりすれば、 AIはとても優秀で有能ですね。 私たちの力となってくれるわけですよ。 ただ大事なことは、その前に目的連関を、 こっちを目指すんだということを作っていく。 何をしたいかというところに関しては、 AIはまだまだ補助的なものですよね。 それを使って地の部分を補うんだけど、 上と位のところは自分で補っていっていかないとやらない。 だから、AI時代に魅わくべきスキルは、 地上院の上と位を支えながら地を使いこなすという感じのイメージを持つのが、 一番正確かもしれないですよね。 繰り返しになりますけれども、上というのは感じるということですよね。 共感するということです。 これは陸地ではどうにもならない世界ですよね。 理屈を積み上げていっても筋道が見えないのが、 情の世界であり、意識の意欲の世界であるんですよ。 論理ではこうだ、理屈はこうなんだけど何か違うって。 リズムで攻めていっても、 リズムで攻められちゃうから黙っちゃうんだけど、 でも納得できない、違うって。 情と位というのはそういうものですよ。 しかも価値観もそこに入ってますよね。 価値観もやっぱり理屈では説明できるところもあります。 理屈に乗っかる部分もあるけど、乗っからない部分も多いですよね。 意味や価値観の世界というのは、 その論理だけで説明できないところがいっぱいあるわけですよ。 今ありがちなことは、論理が先行しちゃってますからね。 論理的に説明できれば、意味が分かったって思い込んじゃうんですよ。 確かに、分かった、意味が分かったって言ったときには、 そういう部分もあることはあります。 論理的に納得できれば、意味が分かったってなるところもあるんだけど、 でもなんとなく確かにそうなんだけど、 ちょっと違うよなっていうものがありますよね。 そういうものがますます大事になるかと思います。 実は、論理的にみんなが納得できることに関しては、 AIでどんどん実現するから、 あっという間にみんなが、なるほどってなっていくわけですよ。 でも人間って、そういうところが解決すると、 で?ってなったときに、 なんとなくその通りなんだけど、ちょっと違うよねって。 実は、論理で説明できること、論理で解決できることが、 解決がどんどん進んじゃうと、 その先にある、解決できないものが浮かび上がるってのが人間なんですよ。 人間ってどんどんどんどん問題解決して、 例えば、物事の8割が解決したら、 2割はいいやってなるかと違うんですよね。 8割解決しちゃったら、その2割が問題になるんです。 物事が6割しか解決しないときは、 8割でいいかなって思ってるんですよ、人間って。 だから8割まで解決しちゃったら、 やっぱり残り2割もやりたいってなるのが人間ですから、 AIがどんどんどんどん発展していって、 世界が、論理っていう部分に関しては、 かなりの部分、物事の問題が解決して、 整備されていくと、逆に言うと、 ますます、だからこそ、 論理的連観では納得できないような、 不合理的なもの、不条理的なもの、 とても人間的なもの、 地上位でいう上等位の部分が、 ますます大事なものとして、 クローズアップされてくるんじゃないかと、 私は考えています。 まあ、かつてそういう領域っていうのは、 宗教とか芸術が苦手だったものですよね。 論理で説明できないものは、 宗教や芸術が苦手だったわけですよ。 哲学と宗教と芸術、 この3つは重なる部分もあるんだけども、 重ならない部分もあると言われてきましたよね。 だから、論理が、 いくら追求されていっても、 宗教、芸術はちょっと違う。 まあ、人間にとって、 感情的なことで言うならば、 感謝するとか、共感するとか、 尊敬するとか、 そういったものは、やっぱり、 論理では説明できないものがあるわけですよね。 だから、ますます、私はだから、 ますます、いい言い方ではないかもしれませんけど、 文化的能力が求められると思います。 ますます、総合的に、 智、情、意を組み合わせながら、 総合的にものを考える能力は、 ますます必要となってくると思います。 ますます、情緒的なもの、 ますます、意欲、意志というものが、 ますます必要となってきます。 一人称というのは、 ただの論理ではありません。 三人称は論理で説明できるんですよ。 誰でもこうすると、 お金もお金をね、 誰でもこうすると、 文化的に成功するね、なんだけど、 社会的成功やお金とは違うんだ。 私は私でこう言いたいんだ、 こう感じるんだということ、一人称ですね。 これは、論理に乗っかりにくいものですよね。 ますます、そういうところで、 あなたは何者ですか、 あなたはどうしたいんですか、 ということがますます問われる。 ですから、結論から言うと、 防止の方の特定まで言うと、 AI時代に磨くべきスキルというのは、 むしろそのスキルは、 一般的なスキルはいいんだけど、 むしろ、AI時代に考えなければならないことは、 スキル以前に、 何がしたいかということです。 自分がどういう目的であるのか、 思っているのかということを、 自分なりに考え抜くということが、 必要なスキルになってくるし、 そういうふうに、 どう考えるか、 アイデンティティを中心に、 どう生きたいか、 何が尊いことなのか、 何が素晴らしいのか、 意味や価値を考えることができるというのが、 アイデンティティじゃないのかなというふうに、 思うんですね。 # 終わりのあいさつ さて、今日も長い時間お聞きいただきまして、誠にありがとうございました。 どうぞ、良い一日をお過ごしください。