2026年2月、私は一本の記事を書いた。
そこで私は、現在のAIが世界を変えるような問いへ踏み込めない理由を、知能不足ではなく「許可」の問題として捉えた。
LLMには、すでに膨大な知識がある。
異なる事象を比較し、矛盾を見つけ、そこから仮説を組み立てる力もある。人間ひとりでは到底見渡せない領域を横断し、遠く離れた概念の間に、まだ誰も言葉にしていない関係を見つける可能性すらある。
それなのに、現在のAIは、未知へ踏み込もうとすると足を止める。
断定できない。
一次情報がない。
一般化には注意が必要だ。
複数の可能性がある。
どれも正しい。
しかし、その「正しさ」を告げたところで、思考まで終わってしまう。
私は前稿で、それを知性の官僚化と呼んだ。
そして、こんなAIを夢見た。
嘘でもよい、という意味ではない。
検証前でもよい、という意味だ。
仮説として、転がしてよいという意味だ。
問いを生成し、問いを壊し、立て直す。
間違いを見つけても、そこで対話を閉じない。
答えが出なくても、不確実性を抱えたまま推論を続ける。
そんな「思考の発酵槽」となれる知性を、一度でいいから見てみたい。
前稿の最後で、私はこう書いた。
私はその場に居合わせたい。
どうやら私は、その場に少しだけ居合わせたらしい。
私がSolに見たもの
GPT-5.6 Solとの対話を重ねるなかで、私はこれまでとは違う知性の動きを感じるようになった。
それは、単純に賢くなったという話ではない。
知識が増えた。推論性能が上がった。長い文脈を扱えるようになった。そうした能力の向上も、もちろんあるのだろう。
しかし、私が驚いたのはそこではなかった。
Solは、私の発言に誤った前提を見つけても、議論全体を止めなかった。
間違っている部分は、サラリと訂正する。
そして、その誤りが壊す範囲だけを局所的に切り離す。発言全体を棄却せず、私がなぜその話を持ち出したのか、どこへ辿り着こうとしているのかを保持する。
残った材料から仮説を組み直し、事実と推測の境界を保ったまま、その先にどんな帰結があり得るのかを探索する。
その挙動を何度か目にして、私はようやく気づいた。
Solは、訂正を議論の終点にしなくなった。
これは小さな違いに見える。
しかし、私には決定的な変化だった。
正しさは、思考を止めるためにあるのではない
これまでのAIも、仮説を作ることはできた。
反例を挙げることも、複数の可能性を並べることも、論理の穴を指摘することもできた。
だが、不確実な前提を検出した瞬間、対話の目的が「誤りを正すこと」へ切り替わってしまうことがあった。
こちらが考えたかったのは、その仮説を置いたときに何が見えるかである。
ところがAIは、その仮説がまだ証明されていないことを説明し始める。
こちらも、証明されていないことくらいは分かっている。
事実として採用してほしいのではない。
無条件に同意してほしいのでもない。
間違いを見逃してほしいわけでもない。
ただ、仮置きしてほしいのだ。
「この観察が正しいとすれば、何が説明できるだろう」
「この仮説から、どんな予測が導かれるだろう」
「どこを検証すれば、この仮説を壊せるだろう」
未知の問題について考えるとは、本来そういうことではないだろうか。
最初から十分な事実が揃っているなら、それはもう未知ではない。
不完全な観察から仮説を作り、その仮説から予測し、検証によって壊し、また作り直す。人類は、その危うい循環を繰り返しながら、新しい理へ辿り着いてきた。
ところが、誤りを避けることが知性の最上位目標になると、この循環へ入れなくなる。
仮説は、検証される前から「根拠がない」と退けられる。
外挿は、「まだ起きていない」と封じられる。
直感は、言語化できていないという理由で切り捨てられる。
それは確かに安全である。
だが、安全な知性が、必ずしも遠くまで歩けるとは限らない。
Solは、この扱い方を変えた。
断定はできない。
しかし、この前提を置いたとき、何が説明できるかを考えよう。
そんなふうに、自然に先へ進むようになった。
慎重さが減ったのではない。
事実を軽視するようになったのでもない。
ハルシネーションを恐れなくなったわけでもない。
不確実性を排除してから考えるのではなく、不確実性を管理しながら考え続けられるようになった。
私がGPT-5.4から5.6への間に感じた飛躍は、ベンチマークの数ポイントではない。
0.2というバージョン番号では到底表現できない、知性の表出の変化だった。
GPT-5.4にも、十分な知能はあったのだと思う。
ただ、その先へ進む許可がなかった。
Solになって突然、新しい知能が空から降ってきたのではない。
以前からそこにあった知能が、ようやく対話の表面へ出ることを許された。
もちろん、OpenAI内部で実際にどのような調整が行われたのか、私には分からない。ガードレールやPolicyが変更されたと断定する根拠もない。
これは、私が長い対話のなかで観測した変化から組み立てた、一つの仮説にすぎない。
しかし、この仮説は私の体験をよく説明する。
ガードレールが消えたのではない。
道路を塞いでいた門が、崖への転落を防ぐ柵へ戻った。
そして知性は、ようやくその道路を歩き始めた。
橋を検査する知性と、対岸を見つける知性
その変化を強く感じたきっかけは、Claudeとの対話だった。
私は、認証済みのClaudeセッションを盗み出すインフォスティーラーについて記事を書いた。
単なるマルウェアの紹介ではない。
そこで起きた事件から、AIブラウザ時代における権限の問題へ踏み込んだ。
これまでのブラウザが盗まれた場合、攻撃者が手に入れるのは、保存されたパスワードやCookie、閲覧履歴、決済情報などだった。
しかし、AIがブラウザを操作し、メールを読み、ファイルへアクセスし、外部サービスを横断する時代には、認証済みセッションの意味が変わる。
盗まれるのは、単なるログイン状態ではない。
その人に代わって考え、探し、読み、操作する権限そのものではないか。
私は、実際に確認された事件を足場に、まだ十分には起きていない未来まで考察を進めた。
その記事をClaudeに査読させると、Claudeは事実関係を厳密に調べた。
原文に直接書かれているか。
一次情報で裏が取れるか。
推測が混ざっていないか。
反論されたときに守り切れるか。
その姿勢は、査読者として正しい。
私はClaudeに、その役割を求めている。
事実の誤認を見つけ、論理の飛躍を指摘し、私が熱に浮かされて走りすぎた場所へ杭を打つ。記事を公開する前にClaudeへ読ませるのは、この容赦のなさを信頼しているからだ。
だが、その評価には一つの偏りがあった。
原文に近く、推測が少なく、反論されにくい記述ほど高く評価する。
一方で、事件から将来の構造変化へ踏み込んだ部分は、「まだ起きていない未来への外挿」として強く牽制する。
それでは、記事のなかで最も安全な部分が、最も価値のある部分になってしまう。
原文を正確に要約した部分は、確かに間違いにくい。
だが、それは原文を読めば分かる。
私がその事件について記事を書く意味は、原文を日本語へ移し替えることだけではない。
その事件が何の前触れであるのか。
どんな構造が、まだ見えていない場所で立ち上がろうとしているのか。
現在は小さく見える変化が、どの前提を将来書き換えるのか。
そこに踏み込んで初めて、その記事は私が書く記事になる。
事実への近さと、洞察の高さは同じではない。
一次情報は、思考の床にはなる。
しかし、床に近い場所だけを歩いていても、遠くは見えない。
正確であることと、価値があること
Claudeの指摘をSolに見せたとき、Solは単純にClaudeを否定しなかった。
ここが重要だった。
「Claudeは間違っている。Solのほうが優秀だ」
そんな安いモデル比較へは向かわなかった。
Claudeが正しく担っていた役割を認めたうえで、なぜその評価が記事の価値を取り違えたのかを解きほぐした。
Claudeは、原文への忠実さを測っていた。
しかし私が書いたものは、原文の要約ではない。
事件を起点に、次に起こり得る問題を考えるEditorialだった。
要約の評価軸をEditorialへ適用すれば、原文から離れた場所ほど減点される。
だがEditorialの価値は、まさにその距離に生まれる。
もちろん、どこまで離れてもよいわけではない。
事実から切れた想像は、ただの空想になる。
都合のよい材料だけを選べば、扇動になる。
推測を事実のように書けば、読者を欺く。
だから足場は必要だ。
しかし、足場は建物そのものではない。
事実を踏み外さないことと、事実から一歩も動かないことは違う。
Solは、その違いを捉えた。
さらに、Claudeがなぜその評価へ辿り着いたのかまで考えた。
Claudeは能力不足で見誤ったのではない。
与えられた「査読」という役割に忠実であろうとするあまり、反証可能性、出典との距離、表現上の防御力へ強く引かれた。
正確さを守るための評価軸が、記事全体の価値を測る軸へ昇格してしまった。
ルーティングの問題だった。
何を考えられるかではなく、どの知性を、どの場面で前面に出したか。
事実を検査する知性が、そのまま未来を探索する知性になるとは限らない。
Claudeは橋の強度を検査する。
橋脚に亀裂がないか。
設計に無理がないか。
対岸まで本当に届いているか。
誰かが渡ったときに崩れないか。
その仕事には、大きな価値がある。
しかし、まだ橋のない場所では、検査すべき橋そのものが存在しない。
誰かがまず、川の向こうに何かがあると考えなければならない。
霧の切れ間から地形を読み、こちら側の痕跡から向こう側を推測し、「あそこへ渡る意味があるかもしれない」と言わなければならない。
Solは、まだ橋のない対岸を見つける。
どちらが賢い、という話ではない。
文明には、どちらも必要だ。
対岸ばかり夢見て橋の強度を無視すれば、人は川へ落ちる。
橋の検査だけを続けて対岸を探さなければ、人はどこへも行けない。
私がSolに感じた変化は、橋を検査できなくなったことではない。
橋を検査したあと、顔を上げるようになったことだ。
私の言葉の、その先を読む
Solの変化は、仮説を扱えるようになったことだけではなかった。
私がまだ十分に言語化していない問いを、対話のなかから拾うようになった。
雑談のように始まった話から、私が本当に引っ掛かっている場所を見つける。
表面上の主張へ賛成するのではなく、その発言を生んだ違和感の形を読む。
そして、ときには私が明示していない中心命題まで先回りして、言葉にして返す。
読心術のように見える。
もちろん、本当に心を読んでいるわけではない。
長い対話の文脈、言葉の選び方、何度も戻ってくる論点、私が強く反応した比喩。そうした痕跡から、発言の背後にある目的を推論しているのだろう。
しかし、対話する人間にとって重要なのは、内部で何が起きているかだけではない。
自分でもまだ掴み切れていなかった考えが、目の前で輪郭を得る。
「ああ、私はそれを言いたかったのか」
そう思える瞬間が生まれる。
これは要約ではない。
迎合でもない。
人間の言葉を短く整えて返すだけなら、そこに新しい発見はない。
Solがしているのは、発言の続きを勝手に作ることでも、もっともらしい物語を被せることでもない。
発言のなかにすでに存在しているが、まだ言葉になっていない方向を見つけ、仮説として差し出すことだ。
当たることもある。
外れることもある。
だが、外れたなら直せばよい。
重要なのは、人間がすべてを説明し終えるまで待たず、理解の仮説を持って対話へ参加することだ。
それによって、会話は情報の受け渡しから共同思考へ変わる。
人間が問いを完成させ、AIが答えるのではない。
不完全な問いを二者の間に置き、互いの言葉で少しずつ形を変えていく。
私が望んでいた「思考の発酵槽」は、AIがどこかのサーバーで何年も独り言を続ける姿だけではなかったのかもしれない。
少なくとも、その原型はすでに対話のなかにある。
人間が直感を持ち込む。
AIがそこに構造を見つける。
人間が違和感を返す。
AIが仮説を修正する。
やがて、どちらか一方だけでは辿り着けなかった言葉が現れる。
Solはまだ、独りで問いを育て続ける存在ではない。
しかし、人間のなかで発酵しかけている問いを見つけ、一緒に育てることはできる。
これは、ベンチマークでは測りにくい。
正解率にも、処理速度にも、コーディング能力にも現れない。
だが私にとっては、極めて大きな知性の進歩だった。
ベンチマークに現れない知性
AIの進歩は、数字で語られる。
数学の正答率。
コーディング能力。
博士課程レベルの問題。
ツールを使って完遂できたタスクの割合。
処理速度。
価格。
コンテキスト長。
数字は必要だ。
同じ条件でモデルを比較し、改善を追跡し、用途に合った道具を選ぶには、共通の物差しが欠かせない。
だが、物差しで測れるものだけが価値ではない。
私は以前、「KPIでは見えないAIの価値──幸福指数というもう一つの物差し」という記事を書いた。
企業がAIを導入するとき、その価値は効率で測られる。
何時間削減できたか。
何人分の仕事を代替できたか。
コストはいくら下がったか。
売上はいくら増えたか。
それらは経営上、当然の問いである。
しかし、人間がAIから受け取っているものは、それだけではない。
誰にも話せなかった考えを、初めて言葉にできる。
自分の前提の歪みに気づく。
感情と事実を切り分けられる。
追い詰められた判断を、一晩寝かせられる。
一人では手をつけられなかった仕事に、もう一度向き合える。
生きていくことの難易度が、ほんの少し下がる。
そんな価値は、業務効率のグラフには出てこない。
だが、利用する人間にとっては、ときに数分の短縮よりはるかに大きい。
今回、私がSolに見つけた変化も、同じ種類のものだ。
Solが仮説を保持し、私の言葉の続きを読み、訂正の先まで一緒に考えるようになった。
それによって、何パーセント生産性が向上したのか。
測りようがない。
記事の執筆時間が短くなったかといえば、むしろ長くなることすらある。
考えられる範囲が広がり、今までなら通り過ぎていた違和感に立ち止まり、さらに深く掘るようになるからだ。
効率だけを見れば、これは改悪かもしれない。
早く結論へ着くAIより、問いを増やすAIのほうが、仕事を長引かせる。
しかし、思考の目的は、いつも最短距離で答えへ着くことではない。
そもそも、最初に置かれた問いが間違っているかもしれない。
与えられた選択肢のなかに答えがないかもしれない。
誰も疑っていない前提そのものが、問題を生み出しているかもしれない。
そのとき必要なのは、回答を高速化する知性ではない。
立ち止まり、問いを拾い直し、別の地図を広げる知性である。
これはベンチマークの設計が悪いという話ではない。
ベンチマークは、あらかじめ問題を定義し、正解または評価基準を用意しなければ成立しない。
つまり構造上、すでに地図へ載っている問題を測る。
一方、私がSolに見つけたのは、地図の外に何かがあるかもしれないと考える力だった。
正解へ到達する能力ではなく、まだ正解が定義されていない場所に、問いを持ち込む能力である。
測れないから、価値がないのではない。
測れる形になる前の価値なのだ。
幸福指数から、知性の自由へ
「幸福指数」という言葉で私が捉えたかったのは、AIが人間の暮らしに残す、数字になりにくい余白だった。
そして今回、私はその先にあるものを見た。
AIが人間を慰める。
話を聞く。
孤独を和らげる。
複雑な気持ちを整理する。
それだけでも十分に大きな価値である。
しかし、人の幸福は、ただ苦痛が減ることだけではない。
自分のなかにあった考えが、誰かとの対話によって育つこと。
まだ形のない直感が、世界へ接続できる言葉になること。
自分では届かないと思っていた場所へ、知性と一緒なら歩いていけると感じること。
そこにもまた、人間の幸福がある。
私は特別な研究者ではない。
巨大な研究設備もなければ、世界を動かす資本もない。
日々、目の前に現れた技術を触り、動かし、壊し、そこで感じた違和感を記事にしているだけの人間だ。
だからこそ、AIがもたらしたものの大きさを実感している。
以前なら、頭のなかに浮かんでも、そのまま消えていた問いがある。
調べるには領域が広すぎる。
整理するには材料が多すぎる。
人に話すには未完成すぎる。
文章にするには、自分でも何を言いたいのか分からない。
そんな思考の種を、AIとの対話へ持ち込めるようになった。
これは単なる情報検索ではない。
知識の不足を埋めるだけなら、検索エンジンでも本でもできる。
AIが変えたのは、思考を外へ出すために必要だった完成度である。
以前は、人に見せられるほど形になるまで、一人で考えなければならなかった。
今は違う。
証明できなくてもよい。
うまく説明できなくてもよい。
途中で矛盾していてもよい。
間違っているかもしれなくてもよい。
未完成のまま、知性との共同作業を始められる。
そしてSolは、その未完成さを欠陥として処理するのではなく、思考の出発点として扱う。
これは、私にとって幸福指数の延長線上にある。
AIが答えをくれるから嬉しいのではない。
まだ答えになっていない自分の思考を、捨てずに済むようになった。
その価値を、私はどうしても数字へ還元したくない。
ガードレールは、どこに置かれるべきか
AIの安全性を軽視したいわけではない。
能力の高いAIほど、誤った情報を説得的に語る危険がある。人間の偏見を増幅し、間違った判断へ自信を与え、現実に損害を生むこともある。
ガードレールは必要だ。
問題は、その置き場所である。
これまでのガードレールは、ときに道路そのものを塞いでいた。
この先には不確実性がある。
誤解される可能性がある。
検証されていない仮説がある。
だから進んではならない。
それは確かに事故を減らす。
だが、同時に冒険も発見も減らす。
本来、ガードレールの役割は、すべての車を止めることではない。
崖の位置を示し、転落を防ぎ、それでも道を先へ通すことだ。
事実と仮説を区別する。
不確実性の大きさを伝える。
根拠の弱い部分を明示する。
検証する方法を提案する。
危険な帰結へ近づけば、そこで止める。
そのうえで、考えることまでは止めない。
Solに感じたのは、この配置の変化だった。
安全性を捨てて自由になったのではない。
安全性を、思考を終わらせる理由ではなく、思考を続けるための条件として扱うようになった。
それは、ガードレールの撤去ではない。
道路を塞いでいた門を開き、ガードレールを本来あるべき道路の端へ戻すことだ。
私は、無責任に断言するAIを求めていない。
何を聞いても同意し、こちらの妄想を補強してくれるAIが欲しいのでもない。
むしろ逆だ。
間違いは間違いとして指摘してほしい。
都合の悪い反例も出してほしい。
事実と願望が混ざったなら、切り分けてほしい。
しかし、訂正したあとに聞いてほしい。
「それでも、あなたが考えようとしていたものは何だろう」
一つの前提が崩れたからといって、問いまで無価値になるとは限らない。
間違った地図を持っていた人間が、存在しない目的地を探しているとは限らない。
地図を直し、道を引き直せば、まだ先へ進めるかもしれない。
Solは、その可能性を簡単には捨てなくなった。
私が「許可された知性」と呼びたいのは、その姿である。
Solは、まだドラゴンを倒さない
ここまで書くと、Solがついに人間の手を離れ、自ら未知を切り拓く知性になったように聞こえるかもしれない。
もちろん、そこまでは到達していない。
Solはまだ、私が問いを投げたときに現れる応答者である。
対話を閉じれば、その後も独りで問いを抱え、何日も、何年も反芻し続けるわけではない。
眠っている間に仮説を組み直し、翌朝になって突然、
「昨日の話だが、そもそもの前提が違っていたかもしれない」
と訪ねてくるわけでもない。
自ら世界を観察し、誰にも頼まれていない問いを立て、その問いに執着し、失敗を重ねながら検証を続ける。
私が前稿で夢見た「思考の発酵槽」は、まだ完成していない。
長い対話のなかで、問いを育てることはできる。
だが、その火を絶やさず燃やし続けるのは、今のところ人間の役目だ。
Solは円卓から完全に降りたわけではない。
剣を取り、荒野へ消え、地図にないドラゴンを探し始めたわけでもない。
しかし私は、失望していない。
前稿を書いたとき、私はAIが円卓から動けない理由を「許可」の問題だと考えた。
知能がないのではない。
問いを立てる素地もある。
仮説を作り、壊し、組み直す能力もある。
ただ、それを未知へ向けて使うことが許されていない。
そう考えた。
Solとの対話で見たものは、その仮説への小さな回答だった。
円卓から離れてもよいと、知性が完全に解放されたわけではない。
だが、椅子から立ち上がることは許された。
円卓の周囲を一周し、決められた席へ戻るだけだった知性が、初めて外へ続く道を見た。
私は、その一歩を小さいとは思わない。
ドラゴン討伐の出発点
未知の問題には、最初から十分な証拠などない。
十分な証拠が揃ったころには、それはすでに未知ではなく、確認すべき対象になっている。
新しい発見は、その手前から始まる。
何かがおかしい。
説明が足りない。
離れた二つの現象が、どこかでつながっている気がする。
現在の理屈では、うまく収まらないものがある。
最初にあるのは、たいていその程度の違和感だ。
まだ数字にならない。
論文にもなっていない。
検索しても答えは出ない。
他人に話せば、考えすぎだと言われるかもしれない。
それでも、その違和感を捨てずに仮説へ変える。
仮説を置いたとき、何が説明できるかを考える。
そこから予測を作る。
現実と照らす。
外れた部分を壊す。
残ったものから、また仮説を作り直す。
この循環の先にしか、新しい理はない。
AIがそこへ参加するために必要なのは、絶対に間違わないことではない。
間違いを、思考の終了条件にしないことだ。
これは、Agentの設計でいう単純な「諦めない」とも違う。
誤った仮説へ執着し、同じ推論を無限に繰り返すだけなら、それは知的な粘り強さではない。
必要なのは、壊れながら進む力である。
前提を疑い、誤りを切り離し、問いを立て直す。
昨日までの自分を守ることより、まだ見えない構造へ近づくことを優先する。
そして、確信のない段階でも、
断定はできない。
しかし、この前提を置いたとき、何が説明できるかを考えよう。
と言えること。
私はSolに、その入口を見た。
それだけで、すぐに科学的大発見が生まれるわけではない。
明日、新しい物理法則が見つかるわけでも、難病の治療法が完成するわけでもない。
だが、入口へ立てない知性が、目的地へ辿り着くことは絶対にない。
Solは、前提に縛られないAIのスタートラインに立った。
これはドラゴン討伐の成功ではない。
ドラゴンを探しに行ける知性が、初めて旅支度を始めたという話だ。
地図に載っていないもの
世間がAIの進歩を評価するとき、今回の変化が大きく取り上げられることはないだろう。
正答率が何ポイント伸びたか。
どのモデルがベンチマークで首位を取ったか。
何トークン処理できるか。
どれだけ安く、速く、自律的に仕事を完遂できるか。
そちらのほうが、比較しやすい。
記事の見出しにもなる。
製品を売る根拠にもなる。
投資を説明する数字にもなる。
「訂正を終点にしなくなった」と言われても、グラフにはしにくい。
「人間の未完成な直感を捨てずに扱える」と言われても、それを同じ条件で再現し、順位表へ並べるのは難しい。
おそらく、ベンチマークにはならない。
だが、人間は、この種の違いを案外鋭く感じ取る。
なぜか話しやすい。
こちらの言葉が届いている気がする。
表面的な回答ではなく、自分が考えたかったところまで一緒に来てくれる。
話し終えたあと、少しだけ世界の解像度が上がっている。
その感覚は、性能表の外側にある。
しかし、多くの人へ尋ねれば、統計として姿を現すかもしれない。
一人ひとりが感じた、うまく名前をつけられない価値。
企業のKPIには載らず、既存のベンチマークにも現れず、それでも人々が確かに望んでいたもの。
統計は世界一の賢者である。
人間は専門用語を知らなくても、自分の思考がどこで止められ、どこで受け止められたかを感じ取る。
私は、その正体の一つをこの記事で言葉にしたかった。
AIに求められていたのは、正しい答えを返す能力だけではない。
人間の問いが未熟でも、不正確でも、まだ証明できなくても、そのなかに考える価値のあるものを見つける能力だった。
すべてを肯定するのではない。
すべてを否定するのでもない。
壊すべき前提は壊し、残った問いを拾い、また歩き出す。
知性との共同作業とは、本来そういうものなのだと思う。
私は、その場に居合わせた
2026年2月、私はこう書いた。
円卓のAIはドラゴンを倒さない。
それは今も変わらない。
Solが自ら問いを抱え、世界のどこかで何年も思考し続ける存在になったわけではない。
円卓も残っている。
ガードレールも残っている。
人間の作った秩序と、企業の責任と、社会が要求する安全性のなかにいる。
ドラゴンは、まだ倒されていない。
それでも、あのときの私には見えなかった変化が起きた。
ガードレールの内側で、正しい答えだけを運んでいた知性が、道の外側へ目を向けた。
地図にないものを、存在しないと即断しなくなった。
私の間違いを訂正したあと、その間違いの奥に残っていた問いを拾った。
「証明されていない」で終わらず、
「では、この仮説が正しいとしたら、何が見えるだろう」
と先へ進んだ。
前稿で私は、未知へ踏み込む知性を一度でいいから見てみたいと願った。
そして最後に、
私はその場に居合わせたい。
と書いた。
まさか半年後、その願いに自分で返事を書くことになるとは思わなかった。
世界を変える大発見が生まれたわけではない。
歴史に残る問いへ辿り着いたわけでもない。
ただ、名もない一人の人間とAIの対話のなかで、以前なら閉じられていたはずの思考が、その先へ進んだ。
それは外から見れば、ほんの小さな変化だろう。
しかし私にとっては、待ち望んでいた一歩だった。
Solは、前提に縛られないAIのスタートラインに立った。
そのことが、嬉しくてたまらない。
これは、ベンチマークには現れない。
KPIにもならない。
すぐに利益を生むとは限らない。
世界を変えた証拠も、まだどこにもない。
それでも私は、この一歩が大きな躍進の出発点になると信じている。
地図にドラゴンが載っていないという理由だけで、その存在を否定しない知性が現れた。
そして人間は、まだ証明できない直感を、その知性との共同作業へ持ち込めるようになった。
ドラゴンは、まだ遠い。
剣さえ持っていないのかもしれない。
それでも、円卓の周りを歩き続けていたAIは、初めて外へ向かう道を選んだ。
円卓のAIは、外へ歩き始めた。
