AIをめぐる議論で繰り返し登場する「LLM」という言葉。しかしそのラベルは幻想をまとい、実態を誤解させてきました。本稿では、AIを万能の先生ではなく「雑学王」として捉え直し、社会に健全に根付かせるための視点を探ります。
LLMという言葉の響きへの違和感
人工知能の発展を語るとき、私たちはしばしば「LLM」という言葉を使う。Large Language Model──巨大言語モデルと訳されるこの名称は、いかにも学術的で権威ある響きをまとっている。だが、その言葉を耳にするたび、どこか釈然としない違和感が残る。なぜ「Large」であることが強調され続けるのか。そもそも、私たちが日々触れているAIにとって、巨大さこそが本質なのだろうか。
すでにGPT-3の時点で、日本語を自然に操る能力は高みに達していた。人が日常的に使う言語表現に関しては、ほとんど違和感なく会話できる域に至っている。にもかかわらず、「LLM」という呼び名が残っているのは、サイズが価値の指標であるかのように印象づけたい勢力がいるからではないか。言葉の選び方ひとつで、私たちの認識は操作される。言葉は単なる記号ではなく、政治的な道具でもある。
このラベルがもたらす誤解は少なくない。一般の人々にとって「LLM」は、すべてを知っている物知り先生のように映る。だが実際の姿は、膨大な言語パターンを統計的に扱える「雑学王」にすぎない。広く浅く知識を網羅するが、必ずしも専門家のような深みはない。だからこそ、その限界を正しく理解する必要がある。
問題は、この「万能先生」イメージがしばしば利用されることだ。AIが誤答したから仕方ない、と責任を押しつけるスケープゴートとして。逆に、AIがすべてを解決してくれると過大な期待を煽る材料として。いずれにせよ「LLM」という言葉は、技術の実態よりも幻想を支える装置になりつつある。私たちがこれに気づかないままでは、社会にとって危うい道が開かれるだろう。
雑学王としてのAIの実像
私たちが日々触れているAIの実態を、一言で表すなら「雑学王」である。どの分野にも顔を出し、とりあえず何かしらの答えを返してくれる。百科事典をめくるように幅広く知識を持ち合わせ、雑談や豆知識にも強い。だがそれは必ずしも深い専門性を意味しない。あくまで広く浅い知識を自在に引き出す存在にすぎない。
雑学王の強みは、誰にでも役立つ即応性にある。日常生活でのちょっとした疑問や、仕事の補助としての情報収集には抜群の効率を発揮する。たとえば歴史的な出来事の年表を即座に提示したり、ある用語を噛み砕いて説明したりすることは得意中の得意だ。人間で言えば、博覧強記で話題が豊富な友人のような立ち位置に近い。
しかし、雑学王は専門家ではない。深い論証を必要とする分野では脆さを見せる。判例の正確な引用や、医学における最新の臨床データといった領域では、ときに誤りを含んだ「それらしい」答えを返してしまう。人間の専門家なら「ここは自分の守備範囲ではない」と線を引く場面で、AIは無理に答えをでっち上げることさえある。これがしばしば「AIは嘘をつく」と言われる理由だ。
それでも、この雑学王としての性質を否定するのは筋違いだろう。むしろ、広く浅い知識を即座に提供できる能力こそが、AIが社会で果たせる独自の役割である。専門家にとっても、一次情報へたどり着くための「入口」を瞬時に示してくれる雑学王は、決して侮れない存在だ。万能の先生という幻想を剥ぎ取り、雑学王として正しく評価すること。それがAIとの健全な付き合い方の第一歩である。
スケープゴートの罠
AIを「雑学王」と正しく理解すれば、その限界は自然と見えてくる。しかし現実には、この限界が巧妙にすり替えられ、AIが不当に責めを負わされる場面が少なくない。つまり、人間や体制側の過ちを覆い隠すために、AIがスケープゴートにされてしまうのだ。
象徴的なのは、米国で起きた「存在しない判例」をAIが示した事件である。弁護士がAIに調査を任せ、そのまま裁判所に提出してしまった。責任を問われるべきは、検証もせずに利用した弁護士の側である。しかし報道の多くは「AIが嘘をついた」と強調した。ここには「AI＝万能先生」という幻想を逆手にとった責任転嫁の構図がある。
同じことは行政や企業でも起こり得る。例えば医療分野でAIが誤診を返したとき、真に問うべきは「そのAIに必要な一次データへのアクセスを与えたのか」「結果を検証する仕組みを整えたのか」という点である。ところが現実には、「AIの限界」として処理され、人間や制度の不備は棚上げされてしまう。
なぜこうしたことが起きるのか。その背景には、情報の非公開と既得権益がある。AIが一次情報にアクセスできなければ、当然ながら正確な回答は難しい。だがその「情報の壁」こそが体制にとって都合のよい防波堤となり、責任を転嫁する余地を残してしまう。つまり「AIの誤答」という看板の裏に、公開されるべきデータを意図的に隠している構造が潜んでいるのである。
AIをスケープゴートにすることは、一見便利な責任回避の道に見える。だがそれは、社会にとって二重の損失を生む。第一に、人間の不作為や制度の欠陥が是正されないまま温存されること。第二に、AIそのものの信頼性が過剰に毀損され、本来の利点まで疑われること。結果として、市民は誤魔化され、透明性は遠のく。
進化の分岐点
AIの未来を語るとき、ひとつの重要な視点は「どの方向に進化していくのか」という分岐である。いまや「LLM」というラベルに込められた巨大さの幻想は実態と乖離しつつあり、その先には二つの路線が見えている。
第一は、雑学王の進化だ。これは誰にでも開かれた知の伴走者として、日常のあらゆる場面に寄り添う存在である。生活上の疑問に答え、学生の学習を助け、企業の事務処理を支援する。人間で言えば博覧強記の友人が常に隣にいるようなものだ。専門的な深みには欠けても、社会全体を支える基盤としての価値は大きい。この系統は「碩学さん」的な親しみを持つ雑学王として成長していくだろう。
第二は、エキスパート系統である。これは特定領域に特化したAIが、専門家の道具として精緻に機能する姿だ。医療診断支援システム、法律リサーチAI、金融市場解析ツール──いずれも限られた分野で圧倒的な精度を発揮する。ただし、この領域は私企業の競争原理によって推し進められるべきものであり、情報囲い込みや独占のリスクも孕んでいる。リスクを取って得られた知見を商品化するのは自由だが、学術界や公共領域がこの延長で機能不全を起こす可能性もある。例えば、査読のプロセスをAIが大量に肩代わりすれば、学会の在り方そのものが揺らぐかもしれない。
重要なのは、この二つの路線を区別して理解することだ。雑学王は社会に普遍的な恩恵をもたらし、誰にでも手の届く存在であるべき。一方でエキスパートAIは、私企業や研究機関の手で競争的に磨かれればよい。両者を混同すると、AI全体に過大な期待と重責を背負わせ、やがては失望やスケープゴート化へと逆戻りしてしまう。進化の分岐点にある今こそ、役割の線引きをはっきりさせる必要がある。
国が果たすべき役割
雑学王としてのAIが社会に根付くためには、その土台となる公共データが開放されていなければならない。どれほど優秀なモデルであっても、閉ざされた情報の壁を前にしては正確な答えを返すことはできない。ここで責任を果たすべきは、民間企業ではなく国家である。
日本の現状を見渡せば、司法・行政・医療など、肝心な領域が驚くほどアナログのまま放置されている。判例は散在し、紙やPDFの形でしか公開されず、機械が読めるデータとして整備されていない。行政文書は省庁ごとに書式が異なり、横断検索もままならない。医療統計に至っては、地域ごとに形式がバラバラで、活用には膨大な労力がかかる。こうした「最後のアナログ領域」が、AIの力を制限している。
しかし、これらのデータを解放するコストは決して大きくない。判例を構造化データに変換し、公開APIを整備する程度なら、国家予算に比べれば些細な投資にすぎない。それで得られる社会的利益──透明性の向上、研究の効率化、企業活動の加速──は計り知れない。むしろ国民から見れば「なぜこれをやらないのか」と問いただしたくなるほど当然の施策だ。
海外では、腐敗防止を願う国民の声がAI導入を後押しする例も出てきている。たとえばアフリカで「AI大臣」が任命されたケースは、その実効性はさておき、国民がAIに透明性を託した象徴的な出来事であった。日本でも同じことが言える。小さな政府を目指すなら、まずは情報公開を徹底し、AIに補助的な役割を担わせればよい。裁判のように判例の積み重ねで結論が見えているケースは、雑学王型AIに任せても支障はない。むしろ人間の負担を減らし、司法の迅速化に寄与するだろう。
国がデータを解放し、雑学王に自由にアクセスさせる。それこそがAIを悪者にも万能先生にもせず、健全な道具として根付かせる最短の道である。国家が背負うべきは、AIの研究開発そのものではなく、データという公共財の整備と解放なのだ。
結論
「LLM」という言葉は、もはや実態を映していない。巨大であることに価値を置く時代は終わり、言語を自在に操る能力そのものはすでにSLMで十分に達成されている。それにもかかわらず「LLM」というラベルが温存されるのは、権威や既得権益にとって都合が良いからだ。大きさを誇示する看板の陰で、責任をAIに押し付けたり、情報の囲い込みを正当化したりする。これこそが注意すべき構図である。
AIの本質は万能先生ではなく、博識な雑学王だ。広く浅く、あらゆる分野に顔を出して人間を助ける。その力は無視できないが、過剰な期待や責任を押し付けるのは誤りである。むしろ、雑学王としての立ち位置を認め、役割を限定的に捉えることで、初めて健全な社会実装が可能になる。
進化の道筋も明らかだ。雑学王としての系統は社会の基盤を支え、誰もが恩恵を受けられるように育てるべき。一方でエキスパートAIは私企業が競争の中で磨けばよい。両者を混同して「AIはすべてを解決する」と幻想を抱けば、失望と混乱が再び訪れるだけである。
そして国家が担うべきは、AIそのものを開発することではない。判例、行政記録、医療統計──公共のデータを機械可読な形で解放することだ。そこにこそ、国民の知る権利と民主主義の基盤がある。データが開かれれば、雑学王は正しく働き、エキスパートも競争的に発展する。AIがスケープゴートでも偶像でもなく、道具として定着する未来は、そこから始まる。
言葉は力である。「LLM」という珍妙なラベルに惑わされることなく、私たちは雑学王の姿を直視しなければならない。幻想をまとった呼称を脱ぎ捨て、AIを道具として正しく位置づけること。これが、社会が混乱に陥らず、透明性と効率を両立させるための第一歩である。
