接触条件の差が「AI」という単一評価へ圧縮される位相

Observation

LLMのハルシネーションを扱う動画のコメント空間では、

・架空の店舗 ・存在しない人物 ・存在しない作品 ・誤ったURL

など、

AIから誤った情報を提示された経験が共有されていた。

それらの具体的な経験と並んで、

・AIは検索には使えない ・高度な予測変換にすぎない ・知能ではない

といった、

「AI」一般に対する能力評価も記述されていた。

一方で、

そのとき利用されていた、

・モデル世代 ・料金区分 ・検索接続 ・外部ツール ・サービス構成 ・利用用途

などの条件は、

確認したコメント群では ほとんど明示されていなかった。

したがって、

各投稿者が、

どのAIシステムへ、 どの条件で接触したのかは、

外部からは確認できない。

また、

今回観測したコメント空間は、

AIの誤答を扱う動画へ集まった 選択的な断面である。

このため、

ここで見られた評価分布を、

社会全体のAI認識へ そのまま拡張することはできない。

Structure

ここで露出しているのは、

AIの能力が高いか、 低いか、

という評価そのものではない。

異なる接触条件が、

「AI」という 一つの名称へ圧縮される構造である。

実際の接触面には、

基礎モデル
検索接続
ツール利用
料金区分
サービスUI
運用条件
利用者の入力

など、

複数の条件差が存在する。

しかし、

それらが明示されない場合、

利用者が直接観測できるのは、

「AIに聞いた」

という接触と、

返ってきた結果だけになる。

すると、

特定条件下の接触
↓
個別結果
↓
個別経験
↓
「AI」という名称
↓
AI一般への評価

という圧縮が起こりうる。

ここでは、

個別経験そのものが誤っているわけではない。

むしろ、

経験がどの条件下で成立したかという情報が 共有されないまま、

評価対象の範囲だけが広がっている。

Dynamics

技術が比較的単純で、

利用者間の条件差が小さい場合、

共通名称による評価は ある程度成立しやすい。

しかしAIサービスでは、

同じ「ChatGPT」や「AI」という名称でも、

・モデルが異なる ・検索可否が異なる ・ツール利用可否が異なる ・コンテキスト量が異なる ・料金区分が異なる ・企業内部システムとの接続が異なる

といった差が存在しうる。

条件差が広がる一方で、

社会言語が同じ名称を使い続けると、

技術条件の分岐
↓
接触経験の分岐
↓
名称は共通のまま
↓
評価だけが衝突する

という状態が生じる。

ある利用者にとっては、

AIは誤情報を返す検索代替として経験される。

別の利用者にとっては、

検索、 コード実行、 外部システム操作などを含む 複合的な作業環境として経験される。

さらに別の場所では、

企業や行政が、

利用者から直接見えないAIを 判断支援や業務処理へ組み込む場合もある。

そのとき、

同じ「AI」という言葉の内部に、

異なる能力、 異なる接触面、 異なる作用範囲が、

同時に存在することになる。

Silence

この配置で見えにくいのは、

AIの回答内容だけではない。

その回答が、どの条件から生成されたか

という接触条件である。

コメントに、

「AIが間違えた」

と書かれていても、

そこからは、

・どのモデルだったか ・検索を使ったか ・検索可能な環境だったか ・どのような入力だったか ・外部ツールが利用可能だったか ・無料／有料のどの構成だったか ・いつ利用したのか

まで確認できないことがある。

一方で、

サービス提供側でも、

利用者が現在どの能力へ接触しているのかを 十分理解できる形で提示しているとは限らない。

その結果、

接触条件の差は沈黙したまま、

出力結果だけが、

「AIの能力」

として社会へ流通しやすくなる。

また、

先端AIに関する報道と、

生活者が日常で直接利用できるAIが、

同じ名称で語られる場合、

直接経験できるAI

と、

報道・企業・国家を通じて知るAI

の差も見えにくくなる。

今回の観測だけでは、

この差が社会認知へどの程度作用しているかは確認できない。

ただし、

「AI」という名称が、

異なる接触条件を一つの評価面へ束ねる節点になっている可能性は残る。

Implication

この構造が広がる場合、

AIをめぐる社会的な認識差は、

単純な

「理解している人」

と

「理解していない人」

の違いとしては捉えにくくなる。

実際には、

人々が接触している対象自体が 異なっている可能性がある。

異なる接触条件
＋
共通名称
＝
評価分岐

という配置である。

その場合、

AIについて議論するときには、

「AIは何ができるか」

だけではなく、

どのAIへ、どの条件で接触しているのか

を分離する必要が生じる。

これは、

個人のAI利用だけの問題ではない。

企業内部で利用されるAI、

有料サービスで提供されるAI、

無料で接触できるAI、

検索やツールを備えたAI、

特定業務へ組み込まれたAIが、

それぞれ異なる作用を持ちながら、

社会言語上は同じ「AI」と呼ばれる場合、

能力へのアクセス分布と、

AIについての情報分布と、

AIによる社会的影響の分布が、

一致しない可能性がある。

能力への接触
≠
変化についての情報
≠
生活への影響

という差である。

この差が大きくなるほど、

同じ「AI」について話していても、

実際には異なる対象を参照している状態が増えるかもしれない。

Question

「AIは使える」

「AIは使えない」

という評価をするとき、

人は、

同じAIを評価しているのだろうか。

モデル、 料金、 検索接続、 ツール、 用途が異なる場合でも、

それらを一つの「AI」という名称で扱うことは、

どこまで有効なのか。

直接触れられるAIと、

企業や国家が利用するAIが異なるとき、

生活者は、

能力そのものではなく、

その結果だけを受け取ることになるのか。

AIをめぐる認識差は、

知識量の差なのか。

それとも、

接触している条件そのものの差

なのか。

「AI」という一つの言葉の内部に、

どれほど異なる現実が 同居し始めているのだろうか。