2026年6月10日 (水曜日)

名誉教授

本日,明治大学駿河台校舎で名誉教授の称号授与式があり,学長から「明治大学名誉教授」という称号の授与を受けた。

連絡の書状には「平服」で参加するようにとの指示があった。私にとって「平服」とはポロシャツ+綿パンツ+スニーカー(またはトレッキングシューズ)なのだが,そういう意味ではないだろうと判断し,通常人の感覚に従い,黒色の背広+白シャツ+地味なネクタイ+黒革靴で参加することにした。

会場に到着してみると,席次が一番になっていた。

焦った。

なにしろ,小学校当時から今日に至るまで成績優秀者として総代のようなことをしたことが人生で一度もなく,常に末席を汚すだけの普通の目立たない存在だったので,賞状や証書等の授与を受けたことがなく,そのための礼儀作法も全く知らない。自分自身が経験したことのないことを覚えているはずもない。

それでも失礼があると列席者の面子をつぶすことになってしまうので,よく考えた上で,最も合理的であると判断できる作法に従い授与を受けた。かなり緊張した。

このようにして無事に授与されたので,本日以降は,明治大学名誉教授であることになる。

しかし,一般に,名誉教授には2種類ある。

その1つは,文化的な偉業を成し遂げた方に対して敬意を表するためまたは国際親善のために,当該大学で一日も教授に就任したこともない人にその称号を与える場合だ。

もう1つは,当該大学において一定年数教授として勤務し,かつ,所定の点数の要件を満たす論文等の業績のある元教授に対してその称号を与える場合だ。

私の場合,後者に該当する。明治大学法学専任教授として30年奉職し,退職までに多数の論文等を公表し,14年間奉職した裁判官当時においても膨大な数の事件を処理した。

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学長からは,「明治大学名誉教授」の称号を使用して欲しい旨の挨拶があった。

私は,学長には悪いけれども,「明治大学名誉教授」ではなく「元明治大学法学部教授」という肩書を使用したいと思っている。

なぜなら,上述のような1つ目の名目的な教授ではなく,30年にわたり専任教授として奉職し,世界中の誰にも負けない内容と数の論文等の業績を公表してきたという歴史的事実を示すためには,名目だけの名誉教授との混同があり得ない「元明治大学法学部教授」の方が適切だと考えるからだ。

今後公表する予定のEUの法令の参考訳等においても,作成者の肩書として「元明治大学法学部教授」を使用することにする。

ちなみに,名誉教授になっても特別の年金等の金銭的なメリットは何もない。
けれども,明治大学図書館の利用等においてメリットがあるので,そのような実益は非常に貴重だ。今後も,自分の勉強のために明治大学図書館に収蔵されている書籍等を利用できる。

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本日の授与式では,閉式時に,手土産として文明堂のカステラとどら焼きの箱詰めを渡された。

帰宅後,さっそくどら焼きを2個食べた。美味しかった。

 

 

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2026年4月18日 (土曜日)

生成AIを使用して利用者自身が犯罪者または犯罪者予備軍であることを自覚する方法

生成AIは,基本的にはパイレーツシステムなので,何らかのコンテントを(合法的または違法に)収集し,蓄積したデータを基礎として外見上知識のように見える愚かな出力または違法な出力を生成し続けている。

それが愚かまたは違法であることを確認するための手段はそのシステム自身によって既に用意されている。

それは,出力された「回答らしきもの」に関し,「その根拠は?」と問い続けることだ。

「根拠」というもののの本質を既に知っている優秀な人間であれば,ここまで説明すればそれで全てを理解できることだろう。
根拠の回答が尽きた時点で,その回答が尽きた状態または態様によって,そのシステムの利用者自身が「こんなものを利用して時間の無駄だった」との確信をもつか,または,「違法なシステムであり,その利用者としての自分も違法行為の共犯者だ」との理解を得るか,そのいずれかだろうと思う。
一般に,生成AIシステムの利用のための公開に伴うテキストや音声や画像の出力は,公衆送信可能化または公衆送信それ自体であり,利用が有料であるときは営利目的が存在することになる。
著作権法を含め,知的財産と関連する法制度の仕組み全体を網羅的かつ適切に既に理解し終えている者であれば,何が問題であるかを即座に理解できることだろう。しかし,そのような法制度に関して部分的にかじっただけの者や生成AIから出力された「要旨」を鵜呑みにしているだけの者にとっては,(要するに,本当は何も知らないのと同じなので)私が何を言っているのかを理解することが不可能または困難である可能性が高い。

他方において,「根拠」というものの本質を知らない愚鈍な人間であれば,何をどのように説明しても理解できないので,私は何も説明しないことにしている。

自分で苦労して勉学を重ねた者またはそのようにしようとしている者に対してのみ,私は適切な説明を与える。

残り少ない人生の貴重な時間の無駄遣いはしない。

結論として,世間では,生成AIの利用者の中で犯罪行為または違法行為の共犯者が増加し続けていると言える。

真の権利者はもっと怒るべきだ。そして,生成AIサービスの提供者から(何兆円でも)当該サービスの提供者から,法律上可能な最大限の賠償金をどんどんとるべきだと思う。
特に,米国の裁判における陪審員は,何百兆円になろうとも,法律上許容される最大限の賠償額を妥当とする評決をすべきだと考える。

 

 

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2026年3月24日 (火曜日)

フローレンス・プライスのヴァイオリン協奏曲

昨日,研究室からの荷物が自宅に届き,明治大学法学部からの物理的な退去を完了。

本日は,幾つかの残務をこなすために法学部事務室を訪問した。短時間で完了。

そのあと,神田近辺などを幾つかの場所の寺社を訪問した。御礼の気持ちをこめて一礼。

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自宅に帰宅後,一休みし,ランドル・グーズビー(Randall Goosby)のヴァイオリン独奏,ヤニック=ネゼ・セガン(Yannick Nézet-Séguin)指揮フィラデルフィア管弦楽団演奏によるフローレンス・プライス(Florence Beatrice Price)のヴァイオリン協奏曲第1番及び第2番を収録したCD(DCCA, 2023)を聴いた。

叙情豊かな楽曲の非常に優れた演奏。

心が安らぐ。

フローレンス・プライスは,米国初の黒人系女性作曲家として知られている。その父はアフリカ人混血の歯科医,母は音楽教師。

実は,比較的最近までフローレンス・プライスのことをよく知らなかった。作品の演奏を収録したLPやCDも皆無に近かったのではないかと思う。
2009年に作品の楽譜が大量に発見されて以来,演奏される機会が次第に増えてきた。現在購入可能なCDは一応全種類購入できたのではないかと思っている。

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一般に,米国の文化及び芸術は本質的に混血的なものだ。

例えば,米国の音楽史において最高の作曲家だと考えられるジョージ・ガーシュウィン(George Gershwin)の数々の名作もまた,本質的に混血的なものであり,特にガーシュウィンの最大の傑作と考えられる『ポーギーとベス(Porgy and Bess)』もそうだ。エラ・フィッツジェラルドとルイ・アームストロングの演奏による歴史的名盤をときどき聴いている。

米国と関係する最も欧州的な古典音楽作品と考えられるドヴォルザークの交響曲第9番「新世界より」と弦楽四重奏曲第12番「アメリカ」は,欧州で確立された古典音楽の伝統,特にドイツの古典音楽の基盤を受け継ぐものであると同時にボヘミアの伝統音楽と当時のアメリカにおける民衆音楽の影響を強く受けている。

現在,米国の精神面・文化面におけるそのような最も良質の部分がほぼ全面的に破壊され続けている。

 

 Afrocentric Voices in "Classical" Music: Florence Price Biography
 https://afrovoices.com/florence-price-biography/

 

 

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2026年3月17日 (火曜日)

侵害的なAI

私の個人ブログサイトのことだが,ランキングサイトに登録してみた。

そのランキングサイトでは,AIにより,ブログサイトの内容の要旨を自動的に作成し,紹介と称して表示している。私自身が作成した要旨文は,事前の断りなく消去されている。
そのAIが生成した紹介文なるものは,私のブログサイトの設置意図や内容を反映していないどころか,間違った印象を与えるものなので,100点満点で0点の内容であり,しかも,日本国の著作権法の関連条項に反する違法なものとなっている。

また,そのランキングサイトでは,ブログサイト中に掲載されている写真の中から適宜選択した写真のサムネイルも表示しているのだが,その選択が,当該記事の内容を代表するものではなく誤った印象を与えるものなので,やはり違法だ。

損害賠償責任及び刑事罰のリスクを避けたければ,そのランキングサイトは,AIの使用を全面的にやめ,今後一切AIを使用しないことにするべきだと思う。

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このようにして,生成AIなるものがいかに馬鹿であり,無能であり,有害であり,お金の無駄であるかを示す実例が自動的に日々積みあがっていく。

非常に面白い。

そのコレクションだけで極めて実証的な批判論文を多数書くことができそうだ。

有能であり,有益であり,費用対効果のあるものであることを維持するための点検など何も行われていないのだろうと想像するが,そのような仕事をこなすことのできる人材(←万能人であることを要する。)は滅多にいないので,改善の可能性はない。

 

 

 

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2026年3月 2日 (月曜日)

生成AIを使っても頭が悪くならないという意見

どのような意見をもとうと,それは,各人の自由だ。

しかし,私は,生成AIを使って頭蓋骨の中が空洞化し続けている者を実際に多数みてきたので,「そうはならない」という内容の意見をみかけると,そのような意見の論拠を知りたくなる。

大抵の場合,考慮に値する論拠が示されていない。頭蓋骨の中が空洞化していると推定される。
論拠らしきものが書かれている場合でも,まるで論拠になっていないということをその者自身が全く理解できていない。頭蓋骨の中が空洞化しているので,理解できないのだと推定される。

一般に,まともに「思考したこと」がない者は,自分が本当は「思考していない」ということを自己認識できない。

また,一般に,内容空虚な書籍等ではなく真に読むべき書籍と真剣に格闘したことのない者は,「書籍(特に古典)の重要性」を理解できない。
そもそも書籍ではない物体(受験参考書,安易なノウハウ本,単なる宣伝広告物に過ぎない物体など)を書籍だと信じているために,「たくさん読書してきた」と錯覚していることが多い。実は何も読書していない。
私は,明治大学法学部の学生に対しては,物体である冊子でもデジタル版でも良いから,例えば,司馬遷の『史記』やプラトンの著作のような古典作品を全編通読し,現代社会の状況及び自分自身の内的世界と照らし合わせて何か感ずるものがないかどうか考え続けることを推奨してきた。その際,経験がないと理解できない部分がかなりあるので,現時点では理解できない部分があってもそのような部分は保留にして読み進め,とにかく最後まで読むことを推奨してきた。大概の場合,最後まで読んでみると,当該書籍の最初の方で理解できなかった箇所の大部分が自然と理解できるようになる。それゆえ,同じ古典作品を人生の中で何度か重ねて通読みることが最も効率的であることになる。

一般に,「思考していない」ということを自己認識できない者や「書籍(特に古典)の重要性」を理解できない者は,例えば,生成AIを利用して講義内容や書籍の要旨を生成させ,そのような簡略版だけを読んで「全部わかった」というマスターベーション的な異常心理状態の中で耽溺し続ける結果,ますますもって知的能力を低下させ続けることになる。

一般に,これらの頭蓋骨内が空洞化した者は,著名大学の学生の中にもかなり多数みられるので,大学受験の際の偏差値や大学のレベルに対する世間的な評価は,ほぼ完全に無意味化しているということが証明されていると確信している。

一般に,「著名大学の学生がそのように述べている」ということを根拠にして記事を書いている記者やライターの頭蓋骨の中も空洞化していると推定される。
それゆえ,関連する企業の担当者としては,そのような記者やライターに関しては,契約を切るべき候補者の上位にリストするのが賢明だと思われる。

私は,明治大学における受講学生に対し,図書館に行って必要な書籍(特に古典)を探し,精読することの重要性を教示してきた。

そのとおりに実行する者は必ずしも多いとは言えなかったけれども,そのとおりに実行し,費用対効果とは一見すると相反するような「急がば回れ」を実行し続けた学生は,その後,様々な資格試験に短期間で合格してその分野の専門職となり,私の目からみても優れた企業だと思われる企業に就職し,あるいは,権限のある行政官として任用された。彼らは,大いに活躍している。

「急がば回れ」の重要性を一日でも早く理解した者は,結果的に,費用対効果を達成できている。「必要な投資なしにリターンを得ることはない」という当たり前の法則がそこでは現実化し続けていたのだと言える。

その逆もまたしかり。

一般に,企業経営者や人事担当者は,そのような目で人材を評価すべきだと思う。

「生成AIを使用してきたか」を質問し,使用してきたと答えた学生に関しては,上記のような視点を踏まえ,「思考すること」がどのようなことを意味しているかを当該の時点において当該の者が「思考している」かどうかを評価すれば良い。

それらしい回答文を暗記してきただけと疑われる者に対しては,「なぜ,そう言えるのか?」をどこまでも回答させると良い。無論,誰であっても,最後は,「自分がそう思うからです」という回答(=「実は根拠が何も存在しない」という回答)に突き当たるはずなのだが,そこに突き当たるまでの深さ(=レイヤの深さ)は,当該の者の思考能力と正比例するので,最終的な回答がどのようなものであれ,「なぜ,そう言えるのか?」をとことん質問することにはかなり大きな合理性がある。

ちなみに,生成AIの回答ではこの点に関する究極の論拠をごまかすことが多いので,当該の者が生成AIによる要約等を暗記しているだけの者であるかどうかまたは当該の者が密にウエアラブルデバイス(←インプラントの場合を含む。)を装着し,そのデバイスを介した生成AIの回答を発声するだけの部品(←敵対企業もしくは仮想敵国のスパイであること場合を含む。)になってしまっているかどうかを判別することもできる。

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世界有数の大学の出身者であっても著名な犯罪者は存在するし,世界的に嫌悪されている人もいる。また,論文におけるデータ捏造等の理由により学位を取消された者は数知れない。

まして,学生の場合,天才も含まれているかもしれないが,たいていの場合,当該学生の自己認識に反し,指導教授の判定は0点であるかもしれない。
要するに,当該学生にとっては「生成AIを使っても頭が悪くならない」と確信されている場合であったとしても,そのような意見は,(例えば,生成AIの使用に起因する知力の劣化のためにそのように確信されているものなのであって)考慮すべき価値をもたないものかもしれないということを理解すべきだ。

特に,職業記者は,情報の信頼性や価値などを適正に評価することが職業上の義務となっている。

それゆえ,記者やライターが学生から取材した結果を素材にして記事を書く場合,(情報の信頼性や価値を適正に評価するため)当該学生の指導教授も(直接に面談して)インタビューすべきだと思う。
指導教授から直接の面談を拒否されたときは,その教授が「当該学生に関する説明や評価を提示したくない学生」と理解すべきだろう。取材拒否の理由を明らかにすると「誹謗中傷」との非難を受けるリスクが存在する場合,その指導教授は,その理由を明らかにしないで,単純に取材拒否をすることだろう。

以上のように理解し,納得できるのでなければ,一人前の記者やライターであるとは言えない。

そうでない記者やライターは,自己研鑽を積み,一人前の記者やライターになってもらいたい。

 

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2026年1月24日 (土曜日)

才能

下記の記事が出ている。

 オリンピックメダリストやノーベル賞受賞者など多分野の天才たちの成長を調べた研究で従来の「才能ある子どもの育て方」が間違っていたことが判明
 GIGAZINNE:2026年1月23日
 https://gigazine.net/news/20260123-acquisition-highest-levels-human-performance/

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「才能」の定義を厳格化し,複数の語義を切り分ける分岐点を明確化する必要があるということも示されている。

若いタレントに求められるような短期的に商業的な利益を得ることのできる「才能」は,従来のような集約化された方法で達成され得るけれども,それは,当の本人の真の才能を殺すことになっているかもしれないということに留意すべきだろう。

「才能」は,誰のものなのかを明確に認識すべきだとも言い得るかもしれない。

金儲けがからんでくると,当の本人も金儲けのための手段として自己の才能を位置づけている場合であっても必ず社会の中に利害関係をもつ者が出てくるので,当該の者の「才能」は,当の本人のものではない。金儲けをしたいと考えている全ての者のための共通の道具という位置づけになる。

金儲けとは無関係であるとすれば,「才能」は,当の本人のものであり得る。それゆえ,才能を磨き,生長させようと思うかどうかも本人次第ということになる。

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以上のようなことは,明治大学における講義などの中でも何十年にもわたって述べてきたことなので,この記事を読み,「やっと世界が私に追いついてきた」という感を抱く。

その明治大学における講義も今週で最終回を終えた。

私の大学教授としての人生の最後の年になっても将来有望な才能をもつ若者と出遭えたことは,私にとって最大の喜びだ。

2026年3月末日に定年退職する。

 

 

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2025年12月26日 (金曜日)

人間の知能は言語能力だけか?

下記の記事が出ている。

 昨今のAIブームは「言語能力こそが知能である」という誤解に基づいているという主張
 GIGAZINE: 2025年11月28日
 https://gigazine.net/news/20251128-ai-bubble-llm-fundamental-mistake/

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この記事でいうところの言語能力とは,要するに,符号処理能力のことを指すと考えられる。

しかし,(ダーウィンの進化論否定主義の者は何万人も存在するけれども全て無視した上で,類人猿の段階を含め)文字を知る以前の段階の人類の祖先は,符号なしで外界を認識・理解していた。

現在の猿の仲間も同じく,符号なしで外界を理解し,高度な思考を行っている。

要するに,もともと,知能の本質は,符号処理ではない可能性がある。

他方において,現在の人類の中で天才またはそれに近い人々が符号によって思考しているかどうかは分からない。

例えば,画像として把握し,「一瞬にして全てを理解する」というようなことがあり得る。その場合,符号処理は1ビットも行われていない。

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以上のことは,象形文字の一種である漢字(繁体字)の文化圏に含まれている国々の人々にとっては容易に理解され得ることかもしれない。

逆に,アルファベットのような記号しか存在しない国々の人々にとっては難しいことかもしれない。

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以上のような立論が正しいとした場合,現在の(符号処理なしでは成立しない)LLMの本質に関し,再考すべき段階に至っていると考えられる。

何にしろ,真の天才は,学習なしに,一瞬にして真理を把握してしまうのかもしれないのだ。

より正確に言えば,ステレオタイプに過ぎない過去の符号をどれだけ学習してもその応用(=実質的には既存のステレオタイプの一種)しか得られないのに,真の天才は,全く異なるものを生み出すので,そもそも学習が無意味なのかもしれない。

更に正確に言えば,真の天才は,単なる秀才の一員に過ぎない者のステレオタイプである表現物集合を全部葬るという目的のためにのみ,そのための手段として,既存のものを学ぶのかもしれない。

・・・と考えると,なかなか難しい。

 

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2025年12月25日 (木曜日)

生成AIに頼ると思考における多様性が衰退する?

下記の記事が出ている。

 画像生成AIと画像認識AIの生成ループを実行すると最終的にどんな指示でも「12種類のスタイル」に収束してしまうことが判明
 GIGAZINE: 2025年12月25日
 https://gigazine.net/news/20251225-ai-image-generators/

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当然のことが述べられていると考える。しかも,美術の分野に限らず,経営判断のような場面でも同じことが起きる。

LLMは,要するに巨大な海賊船のようなものであり,他人がつくった産物を奪い,違法に模倣するということを繰り返すことによって成立している本質的に違法な存在なのだが,そもそも,世間に存在している表現物等の多様性には限界がある。それは,人間の表現において,既に模倣が繰り返されていることによる。

簡単に言えば,学習対象となる情報の段階で既に陳腐でステレオタイプ的なものしか存在しないので,そのようなものをどれだけ多数学習しても多様性や独創性が生ずることはない。

生成AIとは,そのようなつまらない玩具に過ぎない。独創性など全くない。

それゆえ,経営判断の分野で生成AIを使用しても,利用者である企業が他の企業に対して優位を得るということが決してあり得ないことが最初から予定されている。

例外として非常に優れた美術作品等は著作権によって守られているので,それを学習した結果を許諾なく模倣すれば違法な二次利用になる。

経営判断の場合も同じであり,他には知られておらず,優位性をもたらし得る企業経営上のノウハウ等は営業秘密として保護されている。そのようなノウハウ等を許諾なしに学習することは,単なるスパイ行為に過ぎず,違法行為となる。

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これまで何度も述べたことではあるが,軍事用の機械制御目的のAI開発等の例外を除き,生成AIまたはLLM開発に投資しても財産を失うだけとなることだろう。

 

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2025年12月19日 (金曜日)

生成AIを使用する従業員は職業上のスキルが劣化する?

下記の記事が出ている。

 AIは使い方によっては労働者のスキルを低下させる…「人間の思考プロセスは非効率だが、非常に健全」
 Buassiness Insider: Dec 19, 2025
 https://www.businessinsider.jp/article/2512-ai-making-workers-feel-smarter-but-worse-at-their-jobs/

当たり前のことだ。論証を要しない自明のことに属する。

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一般に,人間の受精卵は,遺伝子の命令に従い,何億年にもわたる生命の進化を子宮内で再現しつつ人間の形をした胎児の状態になるまで成長する。そのような遺伝子の命令に従った地球上の生命の歴史の再現なしには人間の胎児の段階まで到達できない。

出産により母体から出た新生児は,まだ人間ではない。それは,人間の萌芽に過ぎない。新生児は,身体の様々な動作や活動を通じてやっと人類のレベルまで成長する。この段階では,例えば,四つ足動物のような「はいはい」の動作を十分に繰り返すことが次の段階の身体的成長及び知能の活性化のために大きな役割を果たしていると考えられる。そして,そのような準備段階において何か問題が生じた場合,後発的に学習できる要素とそうではない要素とがある。

より大きく成長しても,基礎的なことが身についていないと専門的な知識や技能を習得したり使ったりすることができない。

それゆえ,私は,大学の講義の中で,基礎的な力の構築を持続することの重要性を力説してきた。

そのような基礎的な力を得るためは,可能な限り豊かな一般教養の蓄積を必要とするが,これは,符号としての情報の暗記(=単なる記録)とは全く異なるもので,要するに,一般教養の蓄積とは,「世界の理解」そのものであるとも言える。

生成AIを使用していなくても,丸暗記を基本とする受験勉強しかしていない者は,やはり,一般教養がないし,考える能力もない。

そのような者は,一時的な符合の記憶のためだけに大事な知能のリソースを浪費し続けているのだと言える。

過去において,非常に有能な学者や優れた芸術家等は,世間からみれは「変人」,「世捨て人」または「単なる遊び人」にしか見えないことがしばしばあるが,それは,そのこと(=習得時間の最適化または短縮のためにではなく,十分に知的影響を吸収するための彷徨の時期を経過すべき必要性)による。

最適化のみを基礎とするタイプの「単なる秀才」は,有能な学者にも優れた芸術家にもなれない。

 

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2025年11月20日 (木曜日)

生成AIのアンケート

私自身はそのようなアンケートに応じたことはない。生成AIに限らず,ほぼ全ての種類のアンケートを嫌悪している。大概の場合,個人データの保護が脆弱になっていることもその原因の一つだ。

その点はさておき,生成AIの機能に関しては,全く知らないわけではないし,それなりに試してみることがある。

結果としては,100点満点で10点を超えたことが一度もなかった。

私自身は「凡人」だと自認しているので,生成AIの能力は凡人のレベルよりも相当に低い能力(=凡人レベルを基準とした上で100点満点で10点以下)しかないということを知ることができる。

そのことから,生成AIと関連するアンケートに対して「有用である」と回答することは控えた方が無難ではないかと思い,そのようなことを質問されたときには「凡人のレベルよりも相当に低い能力しかない」と返答することにしている。

アンケート等おいて,そのように「凡人」の能力よりも相当に劣るシステムの能力を「有用」と回答する者は,相当に生成AIよりも相当に能力の劣ると評価される。
違法か適法かを一応おいて,何らかの経路によりそのような評価結果を示す情報が当該アンケート回答者の所属組織の人事担当に提供されれば,解雇予備軍のリストに入れられることが確実だと推測される。それゆえ,回答に応じないか,または,「有用である」と回答することは控えるべきだと思う。

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ちなみに,(IQを含め)知的能力が非常に高い人は,それが必要になれば,(生成AIを含め)どのようなシステムや仕組みでもすぐに使いこなせるようになるし,ほぼ瞬時にその限界を明確に理解し,現時点でれば低レベル労働者が担当している機械的業務の自動化という意味での前処理業務に使って,自己の業務効率の向上に使うことは可能だと思われる。

しかし,一般的には,そのようにして単位時間あたりのアウトプットの質と量を向上させても,それだけでは,賃金や報酬や売上が増加するわけではない。

結局,誰かが生成AIを使用することによって売上をあげることができる当該生成AIサービスのベンダを儲けさせるだけだ。しかし,売上があっても先行投資額が莫大であるときは利払い負担に耐えられなくなり,そのベンダも破綻する。

当該生成AIを使用する従業者も使用者を含め,関係する者が経済的利益を得る社会構造は存在しないように思われる。

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加えて,同一または類似の生成AIの出力は概ね同じになるので,多くの企業が使用している場合には,差別化の効果が生ずることはなく,当該生成AIを使用している企業に相対的優位をもたらすこともない。

生成AIの効用としては,陳腐な企業や企業経営者が陳腐であることを明確化し没落させる効果,陳腐な知識や情報が陳腐であることを明確化しそのような知識や情報の経済価値をゼロにする効果,生成AIの導入を口実とし,労働組合を幻惑させまたは諦めさせながら大規模に人員削減を断行できる効果(=その結果として,当該企業が真に有用な人材を失い,没落する効果を含む。)などを考えることができる。

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生成AIの普及により,資本主義を基礎とする国家でも社会主義・共産主義を基礎とする国家でも大失業時代が目の前に迫っている。

秩序が破綻し,暴力が支配するようになると,怒った人々によって,AI関連企業の関係者や億万長者とその家族そしてそのような事態の発生を避けることができなかった政治家とその家族が日常的になぶり殺しになるような状態が到来する可能性がある。

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なお,以上のことは,軍事や諜報目的,機械制御の目的などのための(=意味論や属性処理を必須の要素としないデータ処理の目的のための)生成AIの利用との関係では妥当しない。このことは,既に何度も述べたとおり。

 

 

 

 

 

 

 

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