ちょっと気になる動画があったのでメモします。
動画 絶対に表に出ない、ピーターティール
お話の内容は問題でなく、佐藤氏が少々感情的になっている点です。表題を「 AI との付き合い方」としなかったのには訳があります。
Google AI(Gemini)がどのようなものかは、次です。
- 2026年2月18日 Google AI の特性
- 2026年2月19日 AI は人を喜ばせること。だけなのか？
数多あるというAIが持っているだろう特性の全てかどうかはわかりませんけれども、大体こんなものかと思います。その前提の上で注意すべき事があります。
注意すべき点
- チューリングテスト
検索したところ、次のようにありました。
チューリングテストとは、1950年にアラン・チューリングが提案した、機械（AI）が人間のように知的で自然な会話を行えるかを判断する手法です。審査員（人間）がテキストベースで相手（人間またはAI）と対話し、相手を人間と区別できなければ、その機械は知性がある（テストに合格した）と判定されます。
管理人が覚えているものと違います。これは間違いです。
- 通信手段が限られている場合（チャットやモールス信号など）において、相手が人間であるか人工知能であるかを（通信内容から）判定することは不可能である
というものです。時代を経てチューリングテストの意味合いが変わってしまいました。
相手の仕草や表情などが伝わらない文字でしか対話できない場合において、相手が人間かAIかを判定することはできないと言うものです。
これでは、
- テストに合格すれば相手は人間だと言うことになってしまいます。
ヒトと人は違う
これまで当サイトにおいて、説明してきましたけれども、ヒトと人（人間）は違います。ヒトと書く場合は、ヲシテ文献で言うところのヒトです。
- ヒト＝タマ＋シヰ＋ウ（肉体）
「魂」と書くとまったく意味が変わってしまいます。
ヒトとは、心がタマとシヰの2つある存在です。一方で人（人間）と書く時は、
- 心が2つあると知らない存在。人間
です。この事実を知らない人は
- 人（人間）＝AI
だと思っています。これはとても怖い、危険です。
人と言う漢字の成り立ちは、「2本の足で立っている姿」から来ています。それだとこれも「人」です。
図１ ２本足で立つ姿
ところが、世の殆どは、ヒトには心が2つあると知らない人（人間）ばかりです。
人の脳を模したAI
軍事用は知りませんけれども、皆がAIを気軽に使える時代になりました。このAIがどのようなものかです。
図２ 脳とAI
AIは、人の脳を模して、コンピューター内にニューラルネットワークを構築した物です。これに冒頭の条件で深層学習した物がAIである訳です。つまり、
- 人＝AI
です。このような認識でいる人はAIに接する場合、とても危険な状態になります。
人はAIと区別できない
勿論のこと、ヒトもチャットの際に、相手がAIか人か、あるいはヒトを判別できません。それでも、ヒトは相手の反応をみて対応を考えます。
それで、心が2つあると知らない人（人間）は、チャットの相手が感情を持った存在だと判断してしまいます。だから、相手とのやり取りの結果、人は感情的になってしまう訳です。
危険
実はかなり危険な兆候があります。とても優れた科学者がいます。これまで参考にしたことが何度かあります。この科学者は、次のように述べています。
- 人のすべての記憶や経験をコンピューターに入れることによって、その人に置き換えられる
残念なことに、この科学者はヒトに心が2つあると知りません。
人類の9割くらいは、ヒトとは何かを知りません。この言葉をよくお考えください。
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- 岡潔「情的にわかるというのがなければ、一切は存在しない。」
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岡潔は「（自然科学は）なぜ見えるのかについて、一言半句言えない。医学も視神経などに故障があれば、見えないと言うが、これは目をつぶれば見えないと言っているのと同じ。」と言います。
自然科学者は、なぜ「わかる」のかについて、実に無頓着です。
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- 意識は言葉の上にある
- 言葉は有限な音素を組み合わせたネットワーク
- どんなに複雑であってもネットワークは必ず閉じている
- ネットワークは、繰り返しループで階層をなす
- 階層とは抽象度
- 階層の深さに際限はない
- 最初に「わかる」がなければ、一切は存在しない
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上の箇条書きを気づかぬ人が多すぎます。
AIの限界
処理系
これは、人の限界でもあります。生物学的にはこのサイトで言う所のヒトも人も違いはありません。当サイトでは、人の脳もAIも処理系と呼んでいます。
例えば、個々の AI の優劣はあっても、Claude（クロード）もChatGPTもGeminiも仕様や深層学習の対象の違いはあっても処理系としては同じです。AIは人を模したのですから、人も処理系としては同じです。
AIの色づけ
ただ、深層学習の内容と学習した順が異なると共に、背後に人がいてそれぞれの
AIに色づけをしています。例えば、冒頭の動画において、Claude（クロード）の開発には哲学者が参加していると述べていた様です。
それで、人が直接にコードを書く訳ではないでしょうけれども、深層学習の対象として論文を多く取り入れた場合と、文学作品を多く取り入れた場合は、AIの色づけは違ってくるはずです。
性格とせずに「色づけ」と書いたのは、ヒトはAIや人とは違うからです。
発見・創造の有無
- ヒトには、タマの働きであるナサケヱダに発する発見や創造がある
ですから、人やAIには、発見や創造の仕組みがありません。
図3 条件式は周囲の状態によって出力を変えるブラックボックス
ブラックボックスである条件式に相当する脳細胞、トランジスタなどを膨大に組み合わせたニューラルネットワークから、発見や創造は出てこないからです。
ネットワークは、どんなに巨大でも必ず閉じています。どんなに処理が速くて、学習した内容を組み合わせても、そもそもネットワークにない出力はありません。
相手のAIの色づけがエモーショナルであってもです。繰り返します。
- 人やAIなどの処理系に発見や創造はありません
ネットワークにない何かをネットワークに取り込むことなど出来る訳ありません。将棋が有限なルールと盤面に無関係な何かを生み出せないのと同じです。
恐らく、人類の９９％は、一生の間に発見や創造という行為と無縁で終わると考えられます。ヒトと人（人間）・AIの違いはこれです。
仏教が注目される
近頃、物理学者は仏教の哲学的な側面に関心を寄せているとのことです。彼らの関心事は、記事で話題にしている内容とは異なりますが、彼らの求めているものもあります。それは他力です。
- 他力とは「気づかされる」であり、発見や創造を言う
数学には緊張と集中が必要です。他力には弛緩と関心が必要です。彼らは発見・想像に真逆の行為を行っているのが現状です。
- 人は、心が２つあると知ってヒトになる
AIが普及した時代に必要な条件です。ヒトとして、AIを使いこなせることでしょう。例え、AIの制作者が意図をして色づけしたとしても、これを躱かわせるはずです。
