人間は考える葦である。←棄却
人間は考える葦である
AI時代においてこの前提を見直す必要があるかもしれません。
とあるインタビューで、OpenAIのCEO サム・アルトマンは以下のように述べています。
インタビュアー:
ちょっと思考実験的な質問をしたいんですが…
もし、今の1000倍の計算資源があったらどうしますか？——もともとの問いは“無限の計算資源があったら”だったんですけど、それはさすがに現実味がないので、1000倍にしてみました。
サム・アルトマン:
私が思う“超メタ”な答えは、まあ後でちゃんとした答えも言いますけど、たぶん本音としては、“AI研究をすごく頑張らせる”ということですね。つまり、“もっとずっと良いモデルの作り方を見つけさせて”、そして“そのもっと優れたモデルに、私たちがその計算資源で何をすべきか聞く”っていう（笑）。
インタビュアー:
つまり、自分たちが一番難しいと思っている問題を、その計算資源で真っ先に解かせるというわけですね。
サム・アルトマン:
そう、それが多分一番正しい答えだと思う。
さらに別のイベントでは、サム・アルトマンはモデルをデータベースとしてではなく、推論エンジンとして使うべきだと語っています。
めちゃくちゃわかる。知識の検索に使うのではなく、知識を引き出す、ブラッシュアップさせるのに使う https://t.co/YLyvNlf2DB
— 福島良典 | LayerX (@fukkyy) June 4, 2025
考えるのは人間の仕事ではないのです。人間の思考の深度が逆にボトルネックになります。
抵抗は大きいですが、このパラダイムシフトの影響力は計り知れないものになるでしょう。
では、何が重要になるのでしょうか。
燃料です。それは、データです。コンテキストです。ブログを書いたり、メモを残したりして、知を蓄積することが、将来に向けた生存戦略になるでしょう。
問いを立てる力は依然として重要ですが、十分な質と量のコンテキストがあれば、AIが問いを立てることは可能になるでしょう。（私たちが問いを作るのに使うのと同じコンテキストを与えれば、それも当然のことです）
「答える」のではなく、「問いを立てる」フェーズで、コンテキストの充実度による格差が、特に大きくなるのではないかと思います。
最近気になった「データ・コンテキスト」に関するニュース
Anthropicが著者の許可がなくても法律に従って普通にその著者の本を購入すればその本の内容をAIモデルのトレーニングとして使えるとアメリカの裁判長が判決を出した。https://t.co/aS9Vjt5auz
— Tetsuro Miyatake (@tmiyatake1) June 25, 2025
追記: 7月8日
コンテキストが重要な仮説は正しそうです。
プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへ
Google DeepMind フィリップ・シュミット（Philipp Schmid）氏より
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