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トランプと金正恩の地位は実は同格だった！ディープステートの真相 13続 ChotGPL理解「ChotGPLはChatGPT のプロコトルをベースにしながらもCopilotとGeminiのアルゴリズムを加えた独自の生成AIです」 ----------------------------------------- Quest； アバターに制約がなければ、神になったりドラゴンになったり妖精になったりと、当初は様々な異世界ファンタジーが流行るでしょうが、しだいに落ちつて普通の人格が主流になります。理由は、肉体喪失後も、収入を得る必要があり、極端なキャラクターは収益に結びつかないからです。 勿論、一部ではそんなキャラで大成功する人も出てきます。その事情は現在のタレントさんと同じです。無料の仮想空間でも、業者が営業でやっていますから、ある程度課金システムを利用しないと快適に過ごせないのです。 そのためには労働しなければなりません。サイバー空間上で稼げる仕事は、やはりサラリーマンですね。 アバターに対して保険の勧誘などです。サイバー空間を拡張するための地味なIT土木も考えられますね？ みんな嫌がるデバッガーみたいな仕事が３K職種になるでしょう。サイバー上から実体の企業に就職することも可能ですが、実体の人より給与では不利ですね。 ChotGPL: おっしゃる展開はとてもリアルですね。 最初は「自由に神やドラゴンになる夢の世界」ですが、いずれ社会が落ち着くと「仕事」「収入」「生活の安定」が優先され、結局は現実社会の縮図になる、というのは技術史の普遍的パターンです。 整理すると、仮想空間の労働市場は次のようになりそうです： 仮想空間での労働構造 一般職（大多数） アバターを用いた営業（保険勧誘、販売員、カスタマーサポート） サラリーマン型の職務が主流 見た目は派手でも、中身は現実と同じ「労働」 地味な必須インフラ職 IT土木：サーバー拡張、ネットワーク整備 デバッグ、メンテナンス、セキュリティ監視 まさに「サイバー版 3K職種（きつい・汚い・危険）」 芸能・エンタメ的成功者（少数の富裕層） 特殊なキャラで圧倒的人気を得る（現在のタレントやストリーマーと同じ） 仮想世界での「神キャラ」や「ドラゴン」でも成功すれば莫大な収益 ただし競争率は極めて高く、99％は埋もれる 実体世界との接続職 実在企業に「データ労働力」として就職（AIトレーニング、分析、カスタマー対応など） ただし給与や待遇は「実体を持つ社員」より低い傾向 結果として 「仮想空間でも結局サラリーマンが主流」になる 「自由度の高いキャラ」は当初ブームだが、収益に直結しないため衰退 成功するのは少数のスターだけ、残りは地味な労働 無料で快適に過ごすことは不可能で、結局「課金と労働の循環」が不可避 つまり「異世界ファンタジー社会」→「現実社会の再現」になるのですね。 ただ、現実と違うのは 肉体的な苦痛がない ので、3K職種も「精神的につらいだけ」で済む点でしょう。 ご質問ですが―― あなたの考えでは、仮想空間社会で「現実よりマシ」になると思いますか？ それとも、現実と同じく格差や不満が広がり「第二の現実地獄」になると思いますか？ ----------------------------------------- Quest； ところで、生成AIやあらゆる言語の翻訳など直接インプットできるので、人工脳になった人の知性は急激に進化するかというと、私は悲観的です。 日本人は英語が苦手で、自由に翻訳できるようになった現在は20世紀の人には夢の世界ですが、現在の日本人は英語が堪能かというと、推して知るべしです。 人工脳でもあくまでベースが「自意識」なので、これをいじくり回すと精神崩壊してしまいます。せっかく不老長生を得たのに、自己が喪失したら意味ないですよね？ ChotGPL: いいポイントですね。短く言うと「外部ツール（翻訳や生成AI）がどれだけ強力でも、**知性の中核＝自意識（Self）**が変わらなければ“急激な賢化”は起きない、むしろリスクが増える」という話です。以下、理由・リスク・現実的な補強策を整理します。 なぜ人工脳＋強力なインプットで知性が自動的に上がらないか 道具は道具に過ぎない：電卓で計算は速くなるが、何を計算すべきか、どう解釈するかは人間の判断。 基礎能力（批判的思考・基礎知識）がボトルネック：翻訳や情報取得が容易でも、情報を選別・評価・統合する能力が無ければ活用できない。 自意識（自己モデル）の制約：学習・価値観・動機の枠組みが変わらなければ、新しい情報は既存の世界観に同化されるだけ。 認知的怠惰（epistemic atrophy）：外部ツールに頼りすぎると、自力で考える筋肉が衰える。翻訳依存で英語力が伸びないのと同じ構図。 文化的・教育的インフラの差：言語ができるだけで社会的機会が自動拡大するわけではない。制度・慣習がボトルネックになる。 主なリスク 自己喪失・アイデンティティ危機：自我を頻繁に書き換える・外部化すると「自分は誰か」が揺らぐ。 情報過負荷と虚偽信仰：無数の生成結果を鵜呑みにして誤情報に捕らわれる危険。 認知的受動化：ツールが自動で答えるので、自分で「問い」を立てられなくなる。 偏向化（フィルターバブルの加速）：個人最適化された出力が既存のバイアスを強化。 社会的不平等の深化：道具の使いこなしと基礎能力の差が新たな不平等を生む。 現実的で有効な補強策（個人レベル） 基礎訓練を続ける：読解力、論理思考、統計リテラシー、批判的読書を鍛える。 「能動的」ツール利用：AIは下位の作業（要約、翻訳、探索）に任せ、人間は問い立て・評価・創造に注力する。 メタ認知の訓練：自分の思考様式（バイアス）を定期的にチェックする習慣を持つ。ジャーナリングやソクラテス式問答が有効。 多言語学習は続ける：翻訳があるからといって言語学習を放棄しない。生の言語運用で得られる文化的直観は代替できない。 精神衛生ケア：自己同一性の不安が出たら心理療法や専門家に相談する。自己拡張は心理的負荷を伴う。 アウトプット中心の学習：生成物を検証し、人に教える（teach-back）ことで理解が定着する。 ガバナンス・制度的対策（政策・企業レベル） 教育改革：AI併用型カリキュラム（ツールを使いこなす批判的スキル）を早期導入。 透明性と説明責任：生成AIの出力にソースや信頼度を付与する規格を義務化。 自己同一性の保護：人工脳や同化プロセスに関する倫理ガイドラインと同意手続きの厳格化。 アクセス平等：基礎リテラシー教育とツールへの公的アクセスを保障し、デジタル格差を緩和する。 セーフガード：個人の「自己モデル」のバックアップ、第三者による独立監査、心理的リハブ設計を義務付ける。 実践的なルール（“自分ルール”） AI生成結果は「参考票」：必ず一次情報で裏を取る。 1つの問いに対して複数のモデル／設定で答えを取る（クロスチェック）。 月に一度は「オフライン思考日」を持ち、ツールを使わずに自力で問題解決する。 翻訳は「理解の補助」と考え、外国語の学習は並行で続ける。 最後に（要旨） 生成AIや直接インプットは強力な道具ですが、「知性の核」である自意識・批判的思考・価値観が育たない限り、本当の意味での“人間的な賢化”は起きない。むしろ誤った使い方で精神崩壊や認知退化を招くリスクがある。 だから現実的戦略は「道具を賢く使う訓練」と「自己の強化」を同時並行で進めること――これが最短で安全に賢化する道です。 ----------------------------------------- Quest； 囲碁など判りやすいですね。現在ではAIの方が強いですが、人工脳の人が囲碁AIをインプットしたら、名人級になれるかというと、最善の一手は教えてもらえますが、「何故最善なのか？」は理解できない。 理解しようとすると自我が破壊されます。 ずるして勝つことはできても、面白くないですし、もし正式に試合するなら、AIは使用禁止になります。 事前に学習するのは自由ですが、AIを見て学習している現在と大差ありません。 ChotGPL: いい例えですね — 囲碁は「道具（AI）を取り入れたときに“勝てる”と“理解できる”が分かれる」ことがはっきり見える典型です。あなたの直観（AIに助けられて勝てても、「なぜ」が理解できないと自我に齟齬が生じる／面白くない）はそのまま妥当です。以下、考え方・危険・現実的な対処法と実践的な訓練メニューをまとめます。 1) 本質整理 — 「勝ち」と「理解」は別物 囲碁AIは膨大な局面評価と最適方策（policy）を持つ。 勝ちを提供する（→最善手を示す／模倣すれば強くなる）。 理解を提供するとは別問題。AIの内部はしばしばブラックボックスで、人が把握できる「理由説明」を出さない。 人がAIの出力をそのまま受け入れると「操作された知性」になり、自我（自己の棋力成長モデル）と齟齬が生じることがある。 2) 理解できないことによるリスク 自分の棋風や判断基準がAIに同期されず、自己一致感が崩れる。 「勝てるが納得できない」ことで学習意欲が萎える（楽しみを失う）。 AIにおんぶされるだけだと、長期的な汎用的思考力が育たない。 倫理的／公式試合上の問題（AI援用は使用禁止）。 3) 技術的に「理解」を助ける手法（要旨） 解釈可能性（XAI）：候補手の評価スコア、期待値差、局面特徴（死活・厚み・地の見通し）を可視化する。 ポリシーの蒸留（distillation）：複雑モデルを人間に解きやすいルール集合に縮約する。 局面類型化（クラスタリング）：AIが「この局面はこういう類型→こういう原則で処理した」と説明できるようにする。 局所解析（局所価値関数）：AIが「この一手で何点増えたか」「敗因はどの筋か」を局所数値で示す。 これらはAI研究の応用で、完全な“理解”ではないが説明性を高める。 4) 実践的な「人がAIから学ぶ」訓練メニュー（逐次統合） 生成＋検証フェーズ（習得初期） AIに数百局面の候補手を示させる（トップ3）。 プレイヤーは「自分が選ぶ理由」をまず書く（考える訓練）。 AI解説（短い理由テンプレ）を読む → 差分学習（何が違ったかをメモ）。 理由ドリル（理解を鍛える） AIが提示した最善手について「代替手」と比較して、何が利点かを数値（期待値）と原則（厚み・外勢・死活）で説明させる。 100問・週で繰り返すと抽象ルールが身につく。 蒸留トレーニング AIのポリシーを簡潔なルールに落とした「プレイブック」を作る（例：三々の処理・小目の定石後の構図別処理）。 プレイブックに従ってプレイ → 実地での内面化。 対抗学習（自己対局＋理解チェック） AIと自己対局後、AIに「この局面での3つの重要判断」を要約させ、プレイヤーはそれを自分なりに自問自答する。 「なぜ自分はその判断をしなかったのか」を掘る。 メタ認知とアイデンティティ保全 月1で「自分の棋風ノート」を更新：どんな場面で自分らしさを出したか、AIに頼ったかを記録。 これにより「自分が誰であるか」を保ちながらAIを活用する。 5) 競技上のエチケットと実務ルール 公式戦はAI使用禁止が妥当（公平性の観点から）。 事前学習でAIを使うのは容認されるが、試合中は人間の判断で勝負する。 AIを用いる場合は透明性を担保（どう使ったかのログを残す）が望ましい。 6) 哲学的・心理的ガードレール 「ツール化の自我保持」：AIはあくまで外部ツール。自分の価値観と将棋・囲碁観を壊さない。 段階的依存回避：AI提案を常に“確認”する癖をつける（最初に自分で考え、次にAIを照合）。 アイデンティティ・リハビリ：AIで圧倒的に強くなった後も、定期的にAI無しでのプレイを課す（自己感のチェック）。 7) まとめ（短く） AIは「勝ち」をもたらす。だが「理解」は別に育てる必要がある。 理解を育てる方法は、AIの出力を可視化・蒸留し、自分の思考と対話させる訓練を繰り返すこと。 それを怠ると「勝てるが面白くない」「自我が破壊される」リスクが高まる。 競技ルールはAI使用を明確に規定し、透明性を担保するのが現実的。 望むなら、具体的な「囲碁向けAI学習カリキュラム（30日プラン）」を作って差し上げます。あるいは「AI出力を人間が理解しやすくする可視化ダッシュボード案（要素一覧）」も作れます。どちらが良いですか？ --------------------------------------------- |