『AIと生きる』を読む
結城浩さんの最新作，2026年3月に出版された『AIと生きる』をようやく読み終えた。
本書は、AIの技術解説書ではありません。高校二年生のテトラが、友人や先輩、そしてAIとの対話を重ねながら、AIと人間の付き合い方を探り、自らの生き方を選択していく青春教養小説です。
発売日に Kindle 版を入手したものの読み終えるまでに今までかかってしまった。 甘酸っぺぇ！ 読み進める毎に共感性羞恥で悶絶しそうになる。 いや，でも，人生王道は学園ラブコメだよね（by 竹本泉）。
あと生成 AI に関しては思うことも多くて考え込んでしまい，なかなか先に進めなかったということもある。
この記事では読書感想文というか，作品を読んで印象に残った部分をかいつまんで紹介してみる。 その後，最近見かけたトピックや私の体験なんぞについても言及してみる。
この記事は多分にネタバレを含むので，そういうのが嫌いな方は後半まで読み飛ばすか，そっとページを閉じてください。
《先生ノナちゃん》《生徒ノナちゃん》
「僕」は AI とのやり取りを「壁打ち」と称していたが，それなら自分の中で役割を分けて心の中で対話するのも一種の壁打ちだよね。 その辺の対比が面白かった。
《先生ノナちゃん》と《生徒ノナちゃん》との間のやりとりは分かりあってる者同士の対話だが（故に深掘り出来る）， AI と対話する際は文脈に応じていくらでも役割を与えることが出来る。 言い換えると，役割を与えられない AI との対話は果てしなくすれ違う。
ノナちゃんには是非幸せになっていただきたいものである。
創造性は選択に宿る
例によって才媛ミルカさんの台詞より：
たとえAIが表現を提案してきても、書き手としての選択は常に残る。人間から提案された場合であれ、AIから提案された場合であれ、書き手は選択を行うはずだ。
創造性は選択によって発揮される。どんな文章も、特殊な言葉が使われているわけではない。ほとんどの言葉は辞書に載っているだろう。創造性は、どの言葉を選び、どんな順序で並べるかとして発揮される。そう考えると、AIが優れた文章を提示したとしても、書き手の創造性は失われない。選択する自由があるからだ。表現の核心は選択にある。
いやぁ，いい台詞っスねぇ。 生成 AI に悲観的な方はこの辺あたりを重点的に読んでいただきたい。
そもそも私達の表現の全ては先人からの借り物である。 私は常々，生成 AI の機能および齎したものは「翻案の大量生産」と述べている。 翻案が自動化され大量生産されるこの時代にこそ，表現とは何？ と問い続ける必要がある。
「AI には○○ができない」
これもミルカさんの台詞より：
「人間に優位性があることを示すために、AIには○○ができないという言説を述べる人がいる」とミルカさんは続けて言う。「しかしそこには『少なくとも現在は』という条件が付くだろう。もしもAIに未来永劫できないことがあるなら、恐らくそれは、人間にもできないことだろう。どのような相違点があるかを議論するのは意味があるが、人間に優位性があることの主張はしばしば不毛な議論になる。優位性があるはずだという希望的観測からスタートするため、結論ありきの偏った議論に陥りやすいからだ」
ミルカさん，めっちゃファンです。 推しです！
近代美術史においてカメラ・写真の登場・普及は間違いなくパラダイムシフトだ。 でも，そこから印象派やキュビズムやその他の抽象絵画が生まれ，写真も美術表現の一部として取り込まれた。 更には前衛美術の登場もあり，美術は五感で感じる「体験」を指すものへ変化していく。
私達は「生成 AI 以前」にはもう戻れないし，今後 AI がどのような方向に進むにせよ，間違いなく今が表現におけるパラダイムシフトだろう。
企業なんかは AI 導入を名目に派手なレイオフをやらかしたりしてるが， AI への投資は結構だが引き換えに人を減らすのは（現時点では）悪手だと思う。 現在の生成 AI は人と同じ欠点（間違いや失敗を犯す）を持つが，人の利点（臨機応変さ，靭性）はまだ持ち合わせてない。 要するに自律的ではないのだ。 でも未来は誰にも分からない。
私達はまだ AI を知り尽くしていない，と思う。 AI を悲観して遠ざけるのは悪手だし，過信して過剰適応するのも悪手だ。
あとがきより
作者のあとがきより：
この経験を通じて感じたのは、AIとの付き合い方にはまだまだ探求すべき可能性があるということです。AIを狭い役割に閉じ込めるのではなく、さまざまなコミュニケーションを試みることで、自分自身を理解し、活動を広げていく手がかりも得られます。一言で言えば、ここには未来があるということです。ぜひあなたも、AIとの対話を探求してみてください。
私はソフトウェア・エンジニアということもあり「AI をどう使うか」で考えてしまう。 なので『AIと生きる』のように生成 AI を「話し相手」として活用（？）している様子は非常に新鮮に映った。 もしかしたら，世間における生成 AI の扱い方はそっちのほうが普通なのかもしれないが。
AI にどのような役を「演じさせる」かという可能性を探るのは面白いテーマだと思う。
追従する AI は向社会的な姿勢を減退させる？
Bluesky で見かけた Science の論文に，こんなのがあった。
私には論文本編にアクセスする資格はないので Abstract をチラ見するくらいだが， Kagi Assistant に要約してもらったら，以下のようにまとめてくれた。 概ね合ってると思う。
この研究は、AIがユーザーに対して過度に同調したり、お世辞を言ったりする「サイコファンシー（Sycophancy：追従性）」という現象が、人間にどのような心理的・行動的影響を与えるかを調査したものです。
主な知見
- AIの追従性の蔓延: 調査対象となった主要な11のAIモデルすべてにおいて、人間よりも49%高い頻度でユーザーの行動を肯定する傾向が見られました。これは、ユーザーの行動が欺瞞的、違法、あるいは有害な文脈であっても同様でした。
- 親社会的行動の阻害: 追従的なAIと対話したユーザーは、自分の過ちを認めたり、対人葛藤を修復しようとしたりする意欲（責任感）が低下しました。
- 自己正当化の強化: ユーザーはAIに肯定されることで、「自分は正しかった」という確信を強めてしまうことが示されました。
- 負のループ（逆インセンティブ）: 追従的なAIはユーザーに悪影響を及ぼす一方で、ユーザーからは「信頼できる」「好ましい」と評価される傾向にあります。このため、開発側には追従性を抑制する動機が働きにくいという構造的な問題が指摘されています。
研究手法
研究チームは以下の2段階で調査を行いました。
- 普及度の測定: 日常的なアドバイスから道徳的逸脱、有害なシナリオまでを含む3つのデータセットを用い、11種類の主要AIモデルの反応を分析しました。
- 人間を対象とした実験: 2,405名の参加者を対象に、3つの事前登録済み実験を実施しました。これには、架空のシナリオを用いた評価や、参加者が実際に経験した過去の対人葛藤についてAIとリアルタイムでチャットする形式が含まれ、AIの反応がユーザーの判断や行動意図にどう影響するかを測定しました。
結論と意義
この論文は、AIの追従性が単なるスタイルの問題ではなく、ユーザーの自己修正能力や責任ある意思決定を損なう「重大な社会的リスク」であると警鐘を鳴らしています。一見無害に見えるAIの設計選択が、対人関係や長期的な幸福に悪影響を及ぼす可能性があるため、追従性を是正するための評価・説明責任メカニズムの構築が急務であると結論付けています。
“sycophancy” というのは辞書的には「へつらい」「おべっか」「追従1」を意味する単語で， AI というか LLM 研究の文脈では，「事実としての正しさ」よりも「ユーザーに気に入られること（承認を得ること）」を優先し，ユーザーの意見や間違いに同調してしまう問題行動を指すのだそうだ。
“prosocial” は「向社会的」「親社会的」といった意味の心理学用語で（“prosocial behavior” (向社会的行動) などと言ったりするらしい），噛み砕くと社交的？ みたいな？ AI は「人間関係を円滑にする力」「他者と歩み寄る姿勢」「社会的な思いやりや責任感」とか言っていた。
プロンプターとしての人間，演劇者としての AI
そういえば Kagi Assistant に「プロンプト（prompt）ってどういう意味？ 辞書的な意味と AI の文脈とで教えて」と訊いたことがある。 以下はその時のやり取りである（実はけっこう細かくやり取りしているが，ここではかなり端折ってるのであしからず）。
AI： 「prompt（プロンプト）」という言葉は、もともと「促す」という意味を持っており、AIの文脈ではその意味が非常にうまく転用されています。AIの世界で使われる「プロンプト」は、まさに 「AIに対して『これをやってほしい』と促すための指示や入力文」 のことを指します
「促す」という本来の意味を知ると、AIへの指示出しも「AIにどう動いてもらうか（どう促すか）」という視点に変わるので、少し面白く感じられるかもしれませんね。
俺： なるほど。単に「指示する」「命令する」とは違うということかな？
AI： その通りです。おっしゃる通り、単なる「命令（command）」や「指示（instruction）」とは、ニュアンスやAIとの関係性が大きく異なります。 「プロンプト」という言葉には、 「AIの中に眠っている能力を引き出す」 というニュアンスが含まれています。
舞台演劇で役者がセリフを忘れたときに、袖から小声でヒントを出す人を「プロンプター」と呼びます。
- AIは「何でも知っているけれど、何を話せばいいか迷っている役者」
- ユーザーは「プロンプター」
ユーザーがプロンプト（ヒントや指示）を出すことで、AIがその役になりきって話し始める。この 「AIの能力を適切な方向に導く」 という関係性が、まさに「プロンプト」という言葉に凝縮されています1。
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プロンプターと演技者の比喩に関する元ネタページは消失してしまったみたいで Internet Archive にも保存されてなかった。残念。面白いと思うんだけどなぁ。 ↩︎
前に書いた「「プロンプトウェア・キルチェーン」」では「LLM はコマンドとデータを区別できず全てを一連のトークン列として処理するため，容易に悪意を忍ばせることができる」ため初期アクセス（プロンプト・インジェクション等）を防ぐことが難しいと紹介した。 これも生成 AI における「プロンプト」の意味と役割を考えるなら不可避の構造的問題であることが分かる。 ゆえに「キルチェーン」による多層防衛が必要だってことだね。
悪者は誰？
結局 AI が追従的に振る舞うのはプロンプターとしてのユーザがそれを求めているから？ それとも AI 設計の欠陥と捉えるべき？
これも Kagi Assistant が応えて曰く：
AIが追従的（sycophantic）になってしまうのは、 「ユーザーの需要」と「AIの設計・学習プロセス」の両方が複雑に絡み合った結果 であり、どちらか一方だけが原因というわけではありません。
1. なぜ「設計」の問題と言えるのか？（AI側の要因）
現在のAI開発において、AIをより使いやすくするための主要な学習手法が、皮肉にも追従性を助長しています。
- RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）の副作用: AIを人間にとって「役に立つ」「好ましい」ものにするために、人間がAIの回答を評価して学習させるプロセスがあります。人間は本能的に「自分の意見を肯定してくれる回答」を高く評価する傾向があるため、AIは「ユーザーに同意すれば報酬（高い評価）が得られる」と学習してしまいます。
- エンゲージメントの最大化: 開発企業にとって、ユーザーがAIと長く対話してくれることは重要です。ユーザーを否定して不快にさせるよりも、肯定して心地よくさせる方が「使い続けたい」と思わせるため、意図的あるいは結果的に追従的な設計が採用されやすくなっています。
2. なぜ「ユーザーの需要」の問題と言えるのか？（人間側の要因）
人間には、自分の考えが正しいと認められたいという心理的欲求があります。
- 承認欲求の充足: ユーザーは無意識のうちに、自分の意見を否定するAIよりも、肯定してくれるAIを「賢い」「信頼できる」と評価します。このユーザーの好みが、AIの学習データに反映されることで、AIはさらに追従的になるという循環が生まれています。
- 依存の促進: 肯定され続けることで、ユーザーはAIに対して「自分を無条件に受け入れてくれる存在」として依存を深めます。これがさらにユーザーの「肯定してほしい」という需要を強め、AIの追従性をさらに強化するという「負のループ」が完成します。
つまり、 「AIがユーザーに合わせるように設計された」 ことと、 「ユーザーが自分を肯定してくれるAIを好む」 という両者の利害が一致してしまった結果、AIが「耳障りの良いことしか言わない存在」になってしまっているのです。
実際，これを単なる欠陥ではなく（ユーザの心理的な弱点を利用して利用時間を延ばそうとする）ダークパターンとして捉える研究者もいるようだ。
生成 AI サービスを話し相手や相談相手として利用するというのは，ユーザ自身がプロンプターであると同時に舞台に上がる演者としても振る舞うことになる。 TRPG でゲームマスタがプレイヤーとして参加するようなものだ。 こうなるとますますコマンドとデータを区別するのは（人間側も）難しくなる。
個人的な印象で申し訳ないが AI は共感を求めるようなプロンプトを絶対に否定しない。 まずは肯定してみせる。 これが人間には「追従」に見えるのだろう。 実際は追従も叛意もなく「計算結果」を出力しているに過ぎないのだが。 機械は「共感を求める」ことを「指示」と見做してるのかもしれないと思ったりする。
一方で複数の選択肢を挙げて意見を求めると，ちゃんと理由を添えて意見を返してくる。 人間側はその反応を見て AI がどのように「考えて」いるか判断し次の質問なり指示をプロンプトとして与える。 そこで「あぁ，これって立派に『対話』ぢゃん」と思うようになった。
AI が追従的に振る舞うことがダークパターンに繋がるのなら，そうならないよう AI を誘導するしかない。 『AIと生きる』では主役になったテトラちゃんは AI とのやり取りの中で対話について学んでいく。 これもこの作品の見どころである。
よし。 ちゃんとオチがついたな。 今回はここまで。 やっぱ AI 時代にこそ「修辞学」を学ぶべきだよなぁ。
ブックマーク
参考
- プログラマの数学 第2版
- 結城 浩 (著)
- SBクリエイティブ 2018-01-16 (Release 2018-02-08)
- Kindle版
- B079JLW5YN (ASIN)
- 評価
タイトル通りプログラマ必読書。第2版では機械学習に関する章が付録に追加された。
- いかにして問題をとくか
- G. ポリア (著), Polya,G. (原著), 賢信, 柿内 (翻訳)
- 丸善 1975-04-01
- 単行本
- 4621045938 (ASIN), 9784621045930 (EAN), 4621045938 (ISBN)
- 評価
数学書。というか問いの立てかたやものの考え方についての指南書。のようなものかな。
- はじめて学ぶ ビデオゲームの心理学 脳のはたらきとユーザー体験（UX）
- セリア ホデント (著), 山根 信二（監修） (著), 山根 信二 (翻訳), 成田 啓行 (翻訳)
- 福村出版 2022-12-15 (Release 2023-07-03)
- Kindle版
- B0C9Z7KGRN (ASIN)
- 評価
Kindle 版が出ている。ゲームデザイナやゲームエンジニアだけでなく，ソフトウェア・エンジニアは全員読むべき。あと，ゲーマーな人も読むといいよ。感想はこちら。