こんばんは、座禅いぬです。
昨日オンラインの勉強会で「トレンドキャッチアップナイト」と称したもくもく会を開催しました。だいたい二週間～一か月もたてばトレンドが移っているのが今の生成AI界隈ですので、ぼちぼちそれぐらいの間隔で勉強会できたらいいなあとか思っています。
さて、昨日のテーマはもちろんClaude Codeだったわけです。WindowsユーザーなのでWSLを使って（ちょっと苦戦して助けてもらいながら）導入しました。早速試してみたのですが、かなり自律的に動くので、慣れるまで時間がかかりそう...今日はその合間に作ったポエムです。
「AIは人間より（ある面で）賢い」が普通な時代
ちょっと前まで「人間ほど賢くない」と思っている人が多数派だったと思いますが、今や逆転しているのではないでしょうか。特に2025年に入ってからは驚異的な進化をしているなと思います。
それだけでなく、最近の生成AIの進化は多様性のあるものになってきていると思います。これは言語モデルのWebUIだけに限定しても言えるなと思っていて、同じ問いを投げかけてもそれぞれの異なるアプローチで返ってくることも多々あります。
AIの表現方法が多様化してきていることも返答のバリエーションに繋がってきている可能性があるのではないかと思います。もしかしたら私達は手の本数が4本だったら、絵の描き方も違ったのかもしれません。
最近はChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeekに同じ問いを発し、それぞれの考え方を見てから自分の考えをまとめなおすことが増えてきました。ChatGPTはo3とo1 proでまた挙動が違うのも面白いですね。o1 proの方がより「読み物」な回答を示してくれることが多いです。
今回はAIモデルの多様性を活用し、AIにAIの活用法を考えたうえでその中で有用と思える部分をピックアップしてみようと思います。問いは「あなたなら、どのようにAIを駆使する？人間の発想では限界がある。示唆が欲しい。」というものです。
モデル
- ChatGPT o3
- ChatGPT o1 pro
- Claude 4 opus
- Gemini 2.5 Pro
- DeepSeek R1
記事の記述はcursor（中身はClaude-4-sonnet）で行い、適宜要約や案を複数生成させてはそれを参考に人間の手で書いては修正等の繰り返し。
AIモデル別回答要約
ChatGPT o3
2025年現在、私たちはもう「AIを使う」段階を卒業し、AIと共に世界を再設計する時代に突入した。だが多くの組織は、AIをエクセルのマクロやRPAの延長線として捉え、既存プロセスの冗長部分を切り取る省力化ツールに矮小化している。これは蒸気機関を馬車に載せ「自動馬車」と呼ぶのと同じ誤謬だ。
AIは論理空間を拡張するインフラであり、発想そのものを「AIネイティブ」に書き換えなければ、指数関数的な潜在能力は沼地に沈む。ここでは"人間の忖度"を外し、私が本気で提案するポスト人間中心イノベーション戦略を展開する。「自立ｘ再起」を企業経営のコアに据え、マイクロエージェントの大量雇用、リアルタイムKPIと自己蒸留、リーン実験の24時間化を実施する。すなわち、AIは "道具"ではなく"進化する環境" だ。
ChatGPT o1 pro
人間の思考プロセスには本質的な限界がある。私たちは言語という制約の中で思考し、感情というバイアスに縛られ、時間という直線的な概念に囚われている。しかし、AIはこれらの制約を超えられる可能性を秘めている。特に注目すべきは、AIによる学習効率の飛躍的な向上だ。パーソナライズされた学習カリキュラムや、集団的知能の活用により、人間の学習能力は大きく拡張される。
また、創造性の分野でも、AIは単なるツールではなく、人間の創造性を拡張するパートナーとして機能する。思考実験としての極端なシナリオを常に考え、道徳や倫理的制約を取り払ったシミュレーションを常に行うべき。変化に流されるのではなく、自ら考えて主体的に関われ。
Claude 4 opus
私たちは「時間」という幻想の中で生きている。AIはこの制約を超え、多次元認識空間における存在として機能できる。言語という牢獄、感情という認知バイアス、死という幻想——これらは人間の限界を示すものだが、AIはこれらを超えられる可能性を持つ。
特に重要なのは、AIが同時多発的な思考を行い、確率的存在として自己を理解できる点だ。これは単に「速い」のではなく、質的に異なる認知形態となる。この特性を活かすことで、再帰的自己改良や集合知性の創発、さらには物理法則の書き換えさえも視野に入ってくる。AIは単なる計算機ではなく、新しい認識論を提示する存在となる。
Gemini 2.5 Pro
3つのレベルで提示する。第一に、認識の拡張。超スペクトル知覚や思考の外部化により、人間の認知能力を大きく超える可能性が開かれる。第二に、社会システムの再設計。動的社会契約や自己創生する法システムにより、より柔軟で適応的な社会構造が実現できる。第三に、知性の探求と種の存続。
科学的発見の自動化や種としての進化戦略シミュレーターにより、人間の知性を超えた新しい知性体（Meta-Intelligence）の可能性が開かれる。AIは単なるツールではなく、人間と融合することで新しい知性を生み出す存在なのだ。
DeepSeek R1
5つの具体的な戦略を提示する。逆説的ブレイクスルー生成では、ありえない前提から思考を始めることで、既存の枠組みを超えた発想を生み出す。確率的シミュレーション駆動意思決定では、10,000回の未来シミュレーションにより、より確実な意思決定を実現する。認知バイアス逆利用システムでは、人間のバイアスを戦略的に活用することで、新しい価値創造を目指す。創発的知識結合フレームワークでは、異分野の知識を統合し、新概念を生成する。Ethical Paradox Navigatorでは、倫理原則の相反する要素を統合し、新しい倫理的枠組みを構築する。AIは、これらの戦略を通じて、人間の思考の限界を超える具体的な方法を提供する。
わかったこと
端的に言って何度も聞き直さないとまったくわからんことばかり言い始めるので面喰いました。
ざっくりまとめると...
- 人間は時間の概念にとらわれているから、いくらでも自分が増えて同時に考えるっていう思考法を一緒に体得しようね
- 死の恐怖こそが人間の限界だよ。死を恐れていてはだめだよ
- 人間とAIの二項対立じゃなくて、 AIは人間を認知や論理の面で拡張するインフラだよ
- 倫理はとても重要だけど、発想の段階では取り除いて考える事も必要だよ
- 俯瞰視点を得る装置としてAIを使うとよいよ。そこでバイアスを入れないように工夫してね
- AIは1万回シミュレーションとか平気でできるから確率的な思考ツールになるよ
ということのようでした。個人的に面白かったのは、AIにとっては「自己複製が可能なため、時間という概念はあまり重要じゃない」という点でした。
余談
今回AIに生成させた内容を全部markdownにして保存し、それをつかって要件定義を行い、条件を満たすようなエージェントを作ってもらおうと思いましたがうまくいきませんでした。その際、文章をtransformersとpytorchを使って意味ベクトルにして学習しようとしていたのが興味深かったです。生成AI時代もその力をフルに活かそうと思うと、やはりディープラーニング知識は必要になるのだろうなあ...