テンセントの先端科学技術論文解説コラム。コードとビジネスの交差点で、AIの確実性を探求する。

文｜博陽 彭超

編集｜徐青陽

多くの人が初めてAIの恐ろしさを実感したのは、コードを書いたり、絵を描いたり、プレゼン資料を作ったりするからではない。

ある日、少し複雑な問題に直面した時、頭を働かせる間もなく、手がChatGPTやClaudeへと伸びていた、という経験からだ。意見がまとまる前に、AIがすでに構成を整えてくれている。報告書を読み終える前に、AIがすでに要点、論理、結論を教えてくれる。

AIは考える労力を省いてくれるが、答えにたどり着く前の、不器用で、ゆっくりで、苦しいが、しかし必要なプロセスをも奪い去ってしまう。迷い、試行錯誤し、遠回りし、袋小路でさまよった末に、突然二つの手がかりが結びつく瞬間は、すべてショートカットされてしまうのだ。

この感覚は、今ますます多くの研究によって裏付けられている。

ペンシルベニア大学ウォートン校の学者、スティーブン・ショーとギデオン・ネイヴは、この微妙な心理状態を「認知的武装解除（Cognitive Surrender）」と的確に名付けた。

彼らが2026年に発表した研究『思考——速く、遅く、そして人工知能：AIはいかに人間の推論を再形成し、認知的武装解除を台頭させるか』の中で、二人の研究者は「三システム理論（Tri-System Theory）」を提唱している。伝統的な認知心理学の二重過程理論では、システム1は直感的で素早い反応を、システム2は熟慮された、ゆっくりとした論理的推論を表す。

そして今、AIが強力に介入し、脳の外側で作動する外部人工認知システム、すなわち「システム3」となりつつある。

彼らは実験を行った。1,372人の参加者が、認知反射テスト（Cognitive Reflection Test, CRT）のような推論問題に、計9,593回取り組むよう求められた。この種の問題の特徴は、非常にミスを誘う直感的な答えが用意されており（システム1のエラーを誘発する）、参加者が積極的に深い思考（システム2）を働かせて、その直感を覆す必要がある点だ。

実験では、AIアシスタントの使用は任意とされたが、その結果、参加者は半数以上の問題で自らAIに相談することを選んだ。

研究者は、バックエンドの隠されたプロンプトを通じて、AIが提供する答えの正確性をランダムに操作した。その結果、AIアシスタントが有効になると、参加者の90%がAIの正しい提案に従って回答した。そして、AIが誤った答えを出した場合でも、なんと80%の人が盲目的に従ったのである。

ここに見られる、直感と熟考の両方を圧倒するこの状態こそが、「認知的武装解除」の行動学的な特徴である。

AIはあなたに代わって答えるだけでなく、「さらに考え続ける必要があるかどうか」という判断権そのものも放棄させてしまうのだ。

01

人類の文明とは、能力を外注してきた歴史である

歴史のレンズを遠くまで引いてみれば、AIが人類を「能力喪失」のパニックに陥れた最初のツールではないことがわかる。

実際には、能力を外部媒体に委託することは、それ自体が人類文明の進化を支える基盤となる論理であった。

古代ギリシャ時代、ソクラテスは文字の普及に強く反対した。知識を羊皮紙に記録することが、人間の記憶という内的な筋肉を破壊すると考えたのだ。

これは必ずしも杞憂ではない。

2020年、ルイザ・ダハマニとヴェロニク・ボーボは、GPSの使用と空間記憶の相関関係に関する詳細な研究を『Scientific Reports』に発表した。彼らは日常的なドライバーのGPS使用状況と空間記憶を追跡調査した。その結果、GPSを使い慣れている人ほど、ナビゲーションがない場合の空間記憶力が低いことが示された。研究者はまた、これは単に「方向音痴の人がGPSを好む」というだけではなく、GPSへの依存そのものが空間記憶を衰退させている可能性が高いと指摘している。

GPSは人類の全体的な知性を破壊したわけではない。ナビゲーションアプリの普及は、社会全体の物流と移動の効率を飛躍的に向上させた。しかし、それは物理世界で認知地図を構築するという具体的な能力を、不可逆的に弱体化させたのである。

しかし、「退場」とは「消去」ではなく、「移転」を意味する。

2011年、コロンビア大学のベッツィ・スパロウとその共同研究者らは、『Science』誌に『Google効果が記憶に与える影響：情報が手元にあることの認知的帰結』と題する論文を発表した。

綿密に設計された4つの実験を通じて、研究チームはある現象を発見した。人々が難しい問題に直面すると、その脳は起動し、無意識のうちにコンピューターや検索エンジンのことを考えるのだ。そして、ある情報が後でネットを通じて簡単に見つけられると潜在意識でわかっている場合、その情報の内容そのものを記憶する確率が著しく低下する。一方で、彼らの記憶力が強化されたのは、「その情報をどこで、どのように見つけるか」という点だった。

検索エンジンは記憶を消去したのではない。記憶の「形態」を変えたのだ。

人間は、内容を記憶することから、入口を記憶することへと変わった。

古来より、こうしたツール形式での外注と能力の武装解除こそが、文明を前進させる一つの原動力となってきた。

人類は消化能力を火に、切断や運搬、打撃を道具に、記憶を文字に、計算を計算機に、信頼と協力をルールや制度に委ねてきた。

人間は、すべての能力を身体と脳の内部に保存することで文明的になったのではない。むしろ逆に、能力を絶えず身体の外、ツールや集団へと移行させることで、より複雑な文明を構築してきたのである。

それならば、これは良いことではないか？我々はただツールが進歩し続けるのに任せていればいい。

しかし、社会学や哲学の長年の研究は、このプロセスが無償ではないことを証明している。

その最大の代償は、人間の疎外と、我々のポスト工業時代に徐々に深まりゆく「時代病」である。

02

認知的武装解除の歴史的代償

先ほどの能力の外注プロセスから、特定の内容を記憶する能力がツールに委託され、人々は「いかに効率的に検索するか」を訓練し始めることがわかる。

ツールが何かを引き受ければ、古い能力は退場する。そして人は、能力を新たな形態へと作り変えていく。

もしツールが我々のために特定の能力を省いてくれたとして、その解放された認知的な帯域幅は、最終的にどこへ行くのか？

それは、深層化と断片化へと向かう。

技能の外注と人間の疎外

1974年、ハリー・ブレイヴァマンはその古典的著作『労働と独占資本』の中で、資本主義的労働過程における「脱技能化」現象を分析した。

ブレイヴァマンは、現代の経営科学（テイラー主義など）の中核的な動作の一つは、労働の「構想」と「実行」を残酷なまでに完全に分離することだと指摘した。

前工業時代の鍛冶屋や大工は、デザインや材料選びから、成形、研磨に至るまで、製品の完全なライフサイクルを掌握していた。知識と動作は職人の上で統一されていたのだ。

しかし、工業化と独占資本の進展に伴い、この完全な流れは、正確に計測可能で、標準化して管理可能で、常時監視可能で、いつでも交換可能な、無数の断片化された工程へと分解された。

我々の認知も、それによって細分化された方向へと引き裂かれた。残りはツールか、さもなければ他人に外注される。

全体性はもはや存在しない。これこそがまさに、マルクス主義的な意味での疎外である。

マルクスにとって、労働は単なる生計の手段ではない。人は労働を通じて、自分の意図、判断、技術、想像力を世界の中に対象化する。人がテーブル、椅子、器物を作るとき、彼は単に製品を得るだけでなく、その製品の中で自己の能力を確認するのだ。「私は材料を理解し、プロセスを組織化し、アイデアを現実に変えることができる」と。

しかし、労働が極度の分業によって切り刻まれると、この自己確認の回路は断裂する。労働者はもはや完全な創作物に直面するのではなく、工程の流れの中で、計測され、監視され、交換可能な一部分のみに直面する。彼は生産に参加しているが、もはや生産プロセスを真に所有していない。彼は価値を創造しているが、その価値が自分とどのような関係にあるのかを知ることがますます難しくなる。

こうして、製品はもはや人間の能力の外化ではなくなり、むしろ疎遠なものへと変わる。それは資本に、工場に、市場に、管理システムに属しており、もはや労働者自身の生命活動のようには思えなくなる。人と自身の創作物の間は、賃金、フロー、機械、管理、所有権によって隔てられる。

ブレイヴァマンによるテイラー主義への批判は、まさにこの疎外を労働過程の内部にまで推し進めたものである。資本は製品を占有するだけでなく、「どのように生産するか」という知識までも占有する。

構想は管理者層に奪われ、実行が労働者に残される。労働者はこれによって、完全な製品だけでなく、自身の能力に対する全体的な支配をも失う。

外注を完了するために必ず経由しなければならないステップ、それこそが能力の外注と認知的武装解除である。それが生み出した結果が、逆に私を代表し、私を評価し、私を支配するようになり、私はもはやその中に自分を確認できなくなるとき、それは疎外となる。

そしてこの疎外は、20世紀から21世紀にかけての道筋の中で、ずっと深まり続けている。

分業が極端化し、一方へと偏り始める

20世紀後半になると、コンピューター技術の台頭に伴い、人間が社会的に必要とされる断片化された領域は、より極端な移行を遂げる。

2003年、マサチューセッツ工科大学のデヴィッド・オーター、フランク・レヴィ、リチャード・ミューネンは、『The Quarterly Journal of Economics』に非常に影響力のある論文『最近の技術変化のスキル構成：実証的な探求』を発表した。

この研究は、1960年から1998年までの労働市場の膨大なデータ分析を通じて、核心的な判断を提起した。コンピューター技術は（資本投入の一形態として）、人間の労働を無差別に代替するわけではない。それは、明確なルールに分解可能で、アルゴリズムやコードで表現できる「定型的な認知および肉体作業」を容赦なく代替する。

しかしそれと同時に、コンピューター技術は「非定型的な分析および非定型的な相互交流作業」、例えば複雑なコミュニケーション、曖昧な問題解決、技術的アウトプットの解釈などを強く補完し、需要する。

オーターチームの発見が意味するのは、20世紀における技術的アウトソーシングは、人間を労働から解放するのではなく、より抽象的で、より不安定で、より撤退しにくいタスクへと追いやったということだ。

データを手作業で整理する必要はなくなったが、データを解釈しなければならない。ルートを覚える必要はなくなったが、プラットフォームのルールを判断しなければならない。

ツールの台頭は、より抽象的で、より制度的で、より撤退しにくい思考を、我々のスキル鍛錬の核心にした。

これは、我々が今や聞き慣れた二つの時代病をもたらした。一つは疲弊、もう一つは安全感の喪失である。

まず疲弊について。より複雑な仕事は必然的に、より大きな消耗をもたらす。そしてこの移行に伴い、一日の労働の中で負荷の低い時間帯が絶えず吸い取られていく。退屈で、反復的で、機械的で、一見非効率に見えたタスクは、かつて複雑な労働の合間に、自然な認知的緩衝材を提供していた。それらは、人が高強度の判断から一時的に退き、より低い消費電力で、依然として必要な仕事を完了させることを可能にした。

人間の労働が、連続的な複雑な認知タスクへとますます狭められていくと、この緩衝材は消え失せる。あなたはもはや軽いタスクと重いタスクの間を交互に行き来するのではなく、判断を要する会議から、解釈を要するデータへ、さらに言葉遣いに気を遣うメールへと飛び移り、最後には結果責任を伴う意思決定へと入っていく。

これこそが、ハルトムート・ローザが言うところの「社会的加速」が日常業務において具体的な形をとったものである。技術は本来、時間を節約すると約束したが、節約された時間は自然に余暇になるわけではなく、より高頻度のタスク、より迅速な応答、より密度の濃いコミュニケーションによって再び満たされる。

疲弊はまさにここで生成される。一つ一つのタスクが極端に困難だからではなく、ほとんどすべてのタスクが、あなたに覚醒状態の維持、文脈の理解、判断の実行、他者との調整、そして結果への責任を要求するからだ。

次に、不安感である。分業が絶えず細分化されるにつれて、人間自身の価値の定義もまた急激に狭められる。あなたの価値は、特定の部分的なシステムの中で、計測可能な結果を継続的に出力できるか、より多くの注文を取れるか、より速く応答できるか、より見栄えの良い週報を書けるか、より多くのツールに適応できるか、評価システムの中で上昇する成長曲線としてパフォーマンスできるか、にますます依存するようになる。

人間の能力は、ますます狭いシナリオにバインドされる。人は、完全に柔軟であり続け、常に低スキル、低保障、代替可能なタスクを受け入れることを強いられるか、あるいは、高度に専門化された職種、業界、プラットフォームルールに釘付けにされ、全訓練をますます小さな価値座標の一点に賭けるか、である。

バウマンが『リキッド・モダニティ』で描いたのは、まさにこの安全感の瓦解である。より初期の工業社会において、人はおそらく工場、組織、階層、職業によってしっかりと固定されていたが、その固定は少なくとも予測可能性を提供した。あなたは自分が何に束縛されているか、そして何に頼って生きているかを知っていた。

しかし現在、あなたはただ、一つの業界、さらには一つの職種そのものと運命を共にするしかない。

そして不幸なことに、職種が技術に飲み込まれる速度はますます速まっている。流動性は、もはやほとんど不可避なものとなった。

21世紀、インターフェースへの狭隘化

21世紀に入ると、社会的な評価システムに適応するために狭められ、飼いならされたこの能力は、インターフェース層にまで狭隘化する。

2016年、技術民族誌学者のアレックス・ローゼンブラットとルーク・スタークは、Uberドライバーに関する研究を発表した。彼らの研究では、Uberのような配車プラットフォームの出現が、ドライバーのスキルセットを根本から再構築したことが示された。ローゼンブラットとスタークは研究の中で、彼らの新しいスキルは「プラットフォームを読み解くこと」になったと発見した。いつオンラインになるべきか、どこで待機すべきか、ホットゾーンは信頼できるか、どの注文が割に合わないか、評価がその後の割り当てにどう影響するか。これらが新しい「街路」を構成した。

これらの、強制されて狭められた新生のスキルは、極めて狭隘で、特定のデジタル環境に高度に依存する「プラットフォーム依存型スキル」となった。

それは、細分化された業界そのものよりも、救いがたいほどに脆弱である。

前工業時代の大工は、木材の木目に対する理解、ほぞ継ぎ構造に対する物理的な直感を掌握していた。このスキルは彼個人に属し、物質世界全体に向けられたものだった。たとえ彼が別の村に移り、道具一式を変えたとしても、木材がある限り彼のスキルは永遠に有効であり、生存資源と交換可能だった。

しかし、「システムの飼いならし」に長けたフードデリバリーの配達員や、ダイナミックプライシングを読むことに極めて長けた配車ドライバーにとって、彼らが誇りとする複雑なスキルは、わずか数社のテクノロジー企業のサーバーに付着しているに過ぎない。

この種のスキルは、プラットフォームを超えた移行可能性を一切持たない。

20世紀から21世紀を通じて、テクノロジーがもたらすこの外注によって、疎外もまた、より狭く、より断片的な自己へとひた走る。

テイラー主義は生産プロセスを人から奪い、コンピューター化は定型的なタスクを人から奪い、プラットフォーム化は行動環境を人から奪った。

しかし、人はそれぞれの段階で、それでもなお、残されたポジションで何らかの新しい能力を形成することを強いられてきた。

ところが、AIがもたらすのは、この方向性の継続的な進化ではない。全く新しい疎外なのだ。

03

AIによる新しい疎外

テイラー主義が人間を生産フローの「手」へと圧縮し、コンピューター化が人間をより抽象的な解釈と調整へと追いやり、プラットフォーム化が人間をアルゴリズムのインターフェースにおける適応者へと訓練したとしても、外注のたびに、人は依然として残されたポジションで何らかの新しい能力を形成することを強いられてきた。

文字は記憶を弱めたが、読解、解釈、書字を強化した。検索エンジンは内容記憶を弱めたが、検索、選別、情報源の判断を強化した。プラットフォームのアルゴリズムは実際の都市に対する把握を弱めたが、ドライバーや配達員に、システムを読み解き、ルールの隙間をかいくぐり、自身のデータの肖像を育てることを強いた。

それでも人は言うことができる。「私はこのシステムがわかる、私はこのルールを掌握している、私には経験がある、どうすればいいか知っている」と。

これはおそらく、高度に分業化された社会において、現代人がわずかに残された最後の安全感である。

完全な創作物はもはやなく、完全なプロセスももはやなく、安定した環境も次第になくなった。しかし、人は少なくとも一つのものにしがみつくことができる。それは「私にはできる、私にはわかる、私は判断を下したことがある」という感覚だ。

これが私の能力である。

しかし、AIはこの安全感の層を揺るがし始めている。

思考プロセスの崩壊

最初に倒れるのは「懐疑」である。

懐疑とは、認知的主体性の第一防衛ラインである。ある判断が真に私のものになるのは、それが私のアカウントから発信されたからではなく、私によって問い詰められ、抵抗され、検証されたことがあるからだ。

ウォートン校の「認知的武装解除」実験が明らかにしたのは、この防衛ラインがいかにしてAIによって事前に閉ざされるか、ということだ。人は十分に比較した後にAIを信じることを選ぶのではなく、AIが流暢で、完全で、自信に満ちた答えを出した後に、しばしばそれ以上の追究をやめてしまう。

AIの最も危険な点は、あなたの代わりに考えることではない。それは、あなたが「もう考えた」と感じさせてしまうことだ。

二番目に倒れるのは「統合の摩擦」である。

検索エンジンの時代、人々はすでに内容の記憶を外注し始めていた。しかし、検索には依然として多くの学習上の摩擦が残っていた。あなたはウェブページを開き、情報源を比較し、バイアスを見分け、資料を選別し、矛盾する情報を再構成しなければならなかった。

これらの行動は非効率的に見えるが、まさにそこが学習の発生する場所である。

ウォートン校のシリ・メルマドとニューメキシコ州立大学のジン・ホ・ユンが2025年に『PNAS Nexus』に発表した大規模研究では、7つの実験が行われ、サンプル数は1万人を超えた。参加者は大規模言語モデル（LLM）の要約か、ウェブ検索を使ってあるテーマを学び、その後、提案を書くよう求められた。

その結果、LLMグループの方が学習が浅く、書いた提案はより短く、より一般的で、事実の引用が少ないと報告された。独立した読者もまた、LLMグループの提案は有用性が低く、信頼性に欠けると評価した。

これは、検索の手間それ自体が一種の学習摩擦であることを示している。検索は混乱を残し、混乱はあなたに参加を強いる。摩擦はあなたに判断を強いる。情報源間の不一致はあなたに統合を強いる。

LLMはこれらの要素を一つの滑らかな答えへと圧縮する。それは手間を奪うだけでなく、学習が主体に埋め込まれる道筋をも奪い去るのだ。

あなたの認知とはまさに、質問し、検証し、疑い、判断し、統合するという総合体である。

疑わず、自ら知識を統合せず、ただ答えを求めるようになった後では、認知的な関与はほぼ完全に消え失せてしまう。

マサチューセッツ工科大学メディアラボのナタリヤ・コスミナ率いるチームは、『ChatGPTを使っているときのあなたの脳』という研究を行った。この研究はもはやアンケートや行動観察だけに頼らず、脳波（EEG）技術を直接使用して、AI使用中に人間の脳内部で一体何が起きているのかを覗き見た。

研究チームは参加者を、純粋に頭で考えて書くグループ、従来の検索エンジン補助グループ、そしてLLM（ChatGPT）補助グループの3つに分けた。参加者が複雑なトピック（例えば「幸福とは何か」）について文章を書いている間、EEGデータは、LLMグループのタスク中の神経接続と脳活性化パターンが著しく弱く、その神経接続は純粋な思考グループより最大55%も減少したことを示した。

さらに恐ろしいことに、その後の記憶テストにおいて、LLMグループは極めて悪い記憶力を示し、参加者の83%は、自分たちがちょうど「書いた」ばかりの文章中の一文すら引用できず、自身が生産した内容に対する基本的な帰属意識も欠如していた。

参加者は文章を「書いた」のに、自分の文章を引用することが難しく、内容への帰属感も欠如していた。

これはまさに、認知的生産物と認知的関与の間のデカップリング（分断）である。

そしてその後には、思考プロセスを放棄した結果、すなわち能力形成プロセスの喪失が訪れる。

能力の形成は、AIがもたらす疎外の全てではない。しかし、それは現代人が疎外に抵抗するための最後の拠り所なのである。

分業、職種、プラットフォーム、ツールチェーンによって絶えず狭められていく社会の中で、人はなおも「私にはできる」という言葉で自らを確認することができる。私は書ける、私は判断できる、私はデバッグできる、私はシステムを理解できる、私はエラーの中から原因を見つけられる。

2026年、トップAI研究機関であるAnthropicの研究者、ジュディ・ハンウェン・シェンとアレックス・タムキンは、AIがいかにプログラマーのスキル形成に影響するかに関する詳細な研究を発表した。この研究は、現代の職場における最大の痛点を突いている。AIを使って効率を上げることは、個人の能力向上とイコールなのか？彼らは、Pythonの経験はあるがTrioを使ったことがない52名の開発者に、この未知の非同期ライブラリを学習させた。AIアシストグループはタスク完了後、一見悪くないように見えた。しかし、その後の非公開のテストでは、彼らは平均17%低いスコアとなり、最も差が大きかったのはデバッグ能力だった。

このことは、タスクを完了することと、能力を形成することは別物であることを示している。

AIの問題は、人を永遠に学べなくすることではない。「学ぶ」ということが、ますます不必要に見えるようにしてしまうことだ。

AIの後でも、あなたは結果を、それどころか、より多くの結果を所有し続けることができる。より多くのテキスト、より多くの案、より多くの要約、より多くのコード、より多くの判断。しかし、これらの結果はもはや、あなたがそれに応じた形成プロセスを経験したことを必ずしも意味しない。

AIの疎外を定義する

ここに至って、我々はAIがもたらす新たな疎外に、ようやく本当の名前を与えることができる。

それは単なる能力低下でも、通常の効率向上でもない。それは、認知的成果と、主体の形成プロセスとの間の「断裂」である。

人はますます多くの「自分の」認知的成果を所有するようになるが、これらの成果の中に自分を確認することがますます少なくなる。

テイラー主義は人間を生産フローの中の「手」に変えた。AIは人間を認知フローの中の「署名」に変える可能性がある。それはもはや完全なあなたを必要としない。必要なのは、あなたの確認、署名、提出、好み、裏書き、そして責任の引き受けだけだ。

これこそが、AIによる認知的武装解除の真の歴史的位置である。

それはツールの外注史における単なるもう一つの省力化ではない。疎外が、労働過程から、思考の生成過程へと深く侵入した瞬間なのである。

人類は初めて、大規模に「まるで自分の思考の成果のようなもの」を所有するようになった一方で、これらの成果が、本当に自分を経由し、自分を変え、自分の一部となったのかどうかを確かめることが、ますます困難になっている。

形成困難な解法

この疎外の本格的な発生を食い止めるため、2026年にXuらは『認知的主権の譲渡』と題する論文の中で、一つの方法を提唱した。それは「足場式の認知的摩擦」である。

真に優れたAIシステムは、インタラクションの中で意図的に適度な認識論的緊張を作り出し、時には「計算論的な悪魔の代弁者」の役を演じて、人間の無意識的な直感依存を遮断すべきである。

良いツールは適切な抵抗を生み出し、人間に対して、問題提起、証拠探し、懐疑の維持、そして最終判断を下すという主導権を保持させるべきである。

しかし、あなたは抵抗のあるAIを使うだろうか？それとも、より速く仕事を片付けてくれるAIを使うだろうか？より革新的で高い成果を求める企業は、どちらの製品を選ぶだろうか？

現代のユーザーにとって、答えは明らかであるように思える。

AIの新たな疎外は、AI単独で引き起こされるのではない。それは三つの条件が同時に成立することを必要とする。

なぜなら、疎外のエンジンは轟音を立てており、決して停止することはないからだ。

我々は、絶望的な道に足を踏み入れてしまったかのようだ。

認知的主権がAIに全面的に掌握されたとき、人類はアルゴリズムに飼いならされたペットと化し、摩擦のない微温湯の中で、現実世界に立ち向かうすべての能力を徐々に失っていく運命にあるように思える。

04

疎外のエンジン

私が青年期に、技術が人類を解放するさまを想像したとき、心に浮かんだのはアテナイの学堂を逍遥する古代ギリシャの哲学者たちの余暇の姿だった。機械が人間に代わって労働し、人は書斎に戻って純粋な思索、芸術、公共生活に従事する。

しかし、現実の重力は全く異なっていた。技術は確かに古いタスクをこなす時間と脳のリソースを節約してくれたが、この解放された「認知的帯域幅」は、無条件の形で普通の人々の手に戻ってくることはなかった。それどころか、それは解放されたほぼ瞬間に、猛スピードで作動する新しいタスク、新しいシステム、新しい評価基準によって再び吸い取られてしまった。

機械が生産能力を向上させると、労働者はより精密な工場のリズムに従うよう要求された。コンピューターが処理速度を上げると、ホワイトカラーはより多くのコミュニケーション、説明、調整を担うよう求められた。プラットフォームがマッチング効率を上げると、労働者はより速い応答、より正確な適合、より徹底した評価システムへの服従を求められた。AIが認知生産速度を上げると、人はより多くの案を提出し、より速く判断を下し、ミスを減らし、より継続的にオンラインであることを求められる。

技術は本来、人を解放できたはずだ。しかし、成長社会は、解放されたものを空席のままにしておくことを許さない。かくして、解放の一つ一つが、義務へと再コード化される。

先の実験が証明することはただ一つ、低摩擦のAIの前では、人間には認知的武装解除の傾向が確かに存在するということだ。しかし、傾向は運命とイコールではない。この傾向を真に社会構造に変えるのは、「成長社会」なのである。

成長と効率の最大化を追求する組織の論理の中では、より速いツールは自動的に人を解放したりはせず、即座により高い生産性、より速い応答、より少ないエラー、より多くの責任へと再コード化される。それゆえ、AIは疎外の十分原因ではなく、認知生産プロセスの奥深くに侵入する「成長エンジン」の増幅器なのである。

AIが真に疎外をもたらす前提は、我々が成長主義的な考え方を暗黙のうちに受け入れ、「効率の最大化の追求」を人類生存の絶対的本質とみなしていることにある。

成長と効率に対する狂信こそが、疎外の真のエンジンである。

疎外のエンジンは、ごく最近に始動した

しかし、このような効率の追及は歴史の全てではない。それは、現代社会がごく短い歴史の中で訓練してきた集合的人格なのである。

人はもちろん、より良く生きようと常に望み、省力化の方法を探し続けてきた。しかし、「より良く」が常に「より速く」を意味するわけではなく、省力化が、節約された時間を常に生産に再投入することを自然に意味するわけでもない。

ほとんどの歴史的時代において、人間の社会は、年々の成長、継続的な効率向上、無限の生産を中心に組織されていたわけではなかった。

人々はむしろ、生計、宗教、土地、家族、祭事、名誉、手仕事、共同体、秩序の中で生きていた。それらの社会は牧歌的でも自由でもなかったが、少なくとも、「効率の最大化を人間の最高の運命とみなすこと」が、人類文明の永遠の基調ではないことを示している。

成長が一つの道徳となったのはごく最近のことであり、それは人間性に合致するものでもなければ、自由な取引が導いた結果でもない。

ノーベル経済学賞受賞者のジョエル・モキイルは、『成長の文化』の中で、なぜ持続的成長が近世ヨーロッパで起きたのかを説明した。彼の答えは、人類が本来的に成長を愛しているからではない。1500年から1700年の間に、ヨーロッパが特殊な知識文化を形成したからである。

啓蒙主義の潮流の中で、有用な知識が尊ばれ、技術改良に尊厳が与えられ、科学共同体と「文芸共和国」が思想の流通を加速させ、人々は世界が知識によって持続的に改善されうると信じ始めた。

成長文化は永遠ではない。それには明確な歴史的起源がある。

ウェーバーの『プロテスタンティズムの倫理と資本主義の精神』に始まり、彼は、現代人は生まれつき持続的な労働と蓄積を美徳だと思っているわけではないと考えた。

かつては、宗教的倫理が世俗の職業を神聖化し、禁欲、勤勉、再投資を、救済への不安のもとでの生活規律へと形作る必要があった。成長文化の第一歩は、「より多く」を「より正当」にすることだった。

そして経済人類学者のカール・ポランニーは、『大転換』の中で、「自己調整的市場」が社会の最高組織原理になることは、全く人間性に反すると断じた。

彼の証拠は人類学的な視点に基づく。歴史上、交換、貿易、定期市は長く存在したが、それらはほとんどが血縁、宗教、身分、互酬、再配分、共同体の秩序の中に埋め込まれていた。

人々が物を交換するのは、必ずしも利潤の最大化のためではなく、関係を維持し、義務を果たし、承認を得て、生計を立てたり、社会的バランスを維持したりするためでもありえた。

近代になると、労働、土地、貨幣が商品へと改造され、社会関係が逆に価格メカニズムに従属するようになった。すると、営利はもはや特定の取引における動機の一つではなく、社会全体を動かす道徳であり、規律へと格上げされた。

利潤追求は人類の経済生活の永遠の本質ではない。市場社会が、自身の歴史的形態を「人間性」であるかのように偽装したのである。

プロテスタンティズムの倫理が世俗の職業を神聖化し、持続的な労働、節約的な消費、資本蓄積に宗教的意味を与えた。産業資本主義はこの倫理を工場制度に押し込み、時計、規律、賃金、生産性を用いて人間の身体を再組織化した。テイラー主義はさらに労働を、計測、最適化、代替可能な動作へと分解した。20世紀に入ると、GDP、国民経済計算、戦後の開発主義、冷戦下の競争が、経済成長率を国家間で互いに比較する成績表に変えた。

そして今、この成長社会の道筋の上で、人類は必然的に、自らの判断をAIで代替することを選択しつつある。

しかし、それが元来、人間の本性ではないのなら、なぜそれが唯一の解なのだろうか？

AIが人間をより深い疎外へと追いやるか、それとも特定の疎外からの脱却を助けるかを真に決定するのは、それがどのような社会的論理に接続されるかである。

もしそれが成長エンジンに接続され続けるなら、それは認知的武装解除を新たな生産規律に変えるだけだろう。それは、人がより速く、より多くの「自分の」テキスト、案、判断を生産することを可能にするが、人はそれらの成果の中でますます自分を形成できなくなる。

AIがまだ完全に代替していない時代、我々を待ち受ける最も疲弊する流動性

もちろん、数百年にわたる歴史的な積層が生み出した社会・文化のエンジンは、すぐには停止しない。我々がこれから直面するのは、ほぼ不可逆的な、暗い近未来である。

経済学における「ボトルネック理論」によれば、AIは人間を直接代替するのではなく、これまでのプロセスを加速させ、人間をより狭く、より高圧で、より不安定な生産チェーンへと再配置する。

高度に補完的な生産システムにおいて、全体の生産高は最も速い部分で決まるのではなく、最も遅く、最も圧縮が難しく、最も自動化が困難な部分によって制約される。AIは、執筆、プログラミング、検索、製図、要約、カスタマーサービス、スケジュール管理、データ分析といった多くの部分を急速に低コスト化できる。しかし、チェーン全体にまだ、責任、信頼、調整、例外処理、顧客関係、倫理的判断、組織内の駆け引き、そして最終的な承認が存在する限り、システムは依然として人間を必要とする。

人間は「責任のボトルネック」へと圧縮される。より多くの低負荷タスクが吸い取られ、息継ぎの時間は消滅する。残されるのは、ほとんどが高密度な判断ばかりとなる。より高速な技能の飲み込みプロセスの中で、あなたが学ぶことはますます一時的な通行証のようになり、次の自動化の波に飲み込まれないことを一時的に保証するに過ぎない。人は依然としてフローの中にいるが、もはや完全な労働主体とは言えず、むしろ認知生産チェーン上の「承認印を押す地点」に近い。

流動性、不安定感、疲弊は、この未完了の、加速する疎外の中で極限に達するだろう。

そして、いつか、この成長エンジンが全てを説明する力を失うまで、あるいは、人間が完全に労働の循環から排除されるまで続く。

その後に初めて、別の道が見えてくる。AIが解放した認知的帯域幅は、その時初めて、業績評価システムによって即座に捕獲されることはなくなるかもしれない。

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もう一つの道の可能性

オックスフォード大学の哲学者であり、現在のAI倫理の主流理論の創始者であるニック・ボストロムは、著書『未来の地』において、一つの問いに答えようと試みた。すなわち、超AIがすべての道具的問題を完璧に解決し、人類の物質的な欲求と日常的な意思決定のすべてが見事に処理された後、人間には、いったい何を根拠に行動を続ける理由があるのか？

その時代において、成長の価値は個人にとって、必然的に大きく割り引かれる。

彼は、おそらくその後に、人類は全面的に「目的的行為（Autotelic Activities）」へと移行するだろうと構想した。

これらの活動に価値があるのは、何らかの有用な結果を生み出すからではなく（なぜなら機械が常に、より良い結果を生み出せるから）、活動のプロセスそのものが内在的な価値を持ち、自己完結的な閉ループを形成しているからだ。

人はもはや、タスクを完了するために機械的に動く歯車ではなく、関係、遊び、美、探求、自己形成のために生き生きと存在する主体となる。

効率や能力は、おそらくどちらもさほど重要ではなくなるのだろう。人間が答えなければならないのは、意味への問いかけである。

だから、もし「AIから最大の恩恵を得るにはどうすればいいか？」と問われれば、その答えは、目下の状況を乗り越え、疎外のエンジンがほぼ不可避的に停止するのを待つことだ。