【随筆】本音と建て前～異説Habitが伝えたかったもの～（その１）
はじめに
昨年末の日本レコード大賞では、SEKAI NO OWARIの「Habit」が選ばれました。
なんか偉そうで恐縮ですが、これまでの受賞と比べて個人的には納得感があるものでした。
そんな「Habit」ですが、以下のフレーズが印象的で私も何度か使わせていただいています。
分類、区別、ジャンル分けしたがる
このあたりは世の中の流れとしてそうなのかぁと思ったりもします。
というのも昨今ではAI・人工知能が隆盛を極めています。
生成系AIの衝撃
そのAIが得意な分野として、回帰、分類、クラスタリングなので、そいう意味で流行にのっているとも言えます。
なお、回帰、分類、クラスタリングを誤解をおそれずに言うと、ざっくり線引きをすると言うことになります。
この線引きが分類、区別、ジャンル分けに通じるというわけです。
IT社会になって、この世の中は指数関数的にデータ・情報が生み出され、増幅され溢れています。
そういった半無秩序なデータ・情報をどのように整理していくかが一つの課題になっていると思いますので、今後もその行いは続けられ発展することになろうかと思います。
情報の整理という意味では情報の知識化ですね。データベース化という意味にも捉えられますが、整理はあくまでもデータベース化されただけですので、それを活用するためにはもう１ステップ必要になります。
例えば簡単にデータベースを操作・利用するための手段が必要となるなどです。
そこまでいくと人類として知識化された情報の恩恵を受けることができる状態、つまり”知恵”と呼んでも良い状態で、使うほどに人生が豊かになります。
巷ではMidjourneyやDreamStudioなどの画像生成AIやChatGPTなどの文章生成AIなどが、かなりの精度・品質をたたきだしており商用レベルのアウトプットということで普及拡大期です。
まさに人工知能が”知恵”として具現化しているとも言えそうです。
今現在はこれらの生成系AIをどのように操作・利用するかに焦点が移されていると言ってもいいのではないでしょうか。
一方で、AIは大量のデータを学習しているのですが、この学習の方法はあくまでも確率論的になっており、ざっくり多数決の世界となっています。たくさんの若い女性の画像を学習して、実際に判断する画像が与えられたときに若い女性の特徴と一致する点が多いか否かで確率的に判断しているわけです。
これは逆に言うとマイノリティーを犠牲にしていることになります。ただし精度があがるほど、きめ細かな学習をしているので、間違う確率は低くなります。一方で下記の画像です。
これは、若い女性でしょうか、老婆でしょうか。
上記の画像のように人の間でも解釈が分かれることがありますので、AIの判断結果が必ずしも正しいとは限らない。不完全性も合わせ持っているということは認識すべき点かと思います。
一方で人間としてはこのような解釈の幅、文章もそうだと思いますが幾重にも解釈できる芸術性などは、AIが”ッぽく”創ることはできても計算して創ることは、中々真似できないところで、そういうスキルがひとつの”芸術”になるのかもしれません。
著作権は難しい
もう一つ著作権の問題です。
（その２に続きます）
【メッセージ】
最後までお読みいただき感謝いたします。
拙い文章ですが、ロジカルな文章よりも感情を揺さぶるような文章を書きたいと思っています。
これからも、是非ともよろしくお願いいたします。
余韻のために最後は1ページ程度の空白を置いています。何か感じていただければと。
今日は楽しかった、悲しかった、悔しかった、嬉しかったなど、そういう感情が動く体験は、
記憶され、そして未来の判断になんらかの影響を与えると思います。そうだといいな。
【プロフィール】
2児の父です。 駄文・乱文ですみませんが、普通の人生を記していきます。コッソリと・・・
凡人なので、フォロバ100です。人としては、フォローされるよりフォローできる人間でありたい。
頑張ってスキ1000回目指しますので、是非ともスキしてみてください。
ちなみに自己紹介にスキはフォローＯＫと受け止めます。
あと、noteにも感謝です。
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