AIを使い始めて、もう3年以上になります。
ChatGPT、Gemini、Claude、毎日のように触っていますし、文章を書くときも、画像を作るときも、すっかり生活の一部になっています。
でも、ふと気づいたんですよね。
私、AIについて座学らしい座学を、一度もしたことがありません。
簡単な無料セミナーを一度受けたくらいで、あとは全部、触りながら、感覚だけで覚えてきました。
便利に使えているから、それでいいと思っていたんですけど、あらためて「AIとは何か」と聞かれたら、ちゃんと言葉にできるかというと、自信がなかったんですよね。
なので今回は、AI（Claude）と話しながら、あらためてAIとは何かを捉え直してみることにしました。
教科書的な説明はAIに任せて、それを聞いた私がどう感じたか、というところを大事に書いていこうと思います。
AIにも段階がある
まず最初に驚いたのが、AIというのはひとつのかたまりではなく、何段階にも分かれているということでした。
AIというのは一番大きな括りで、人間の知的な作業を機械にやらせるという考え方全体を指します。
機械学習は、その中の一手法で、データから規則性を学ばせるやり方です。
さらにその中に、ディープラーニングという手法があって、それを使って言葉を扱えるようにしたものが、大規模言語モデルです。
AI、機械学習、ディープラーニング、LLM、この4つの言葉を、なんとなく同じ意味で使っていた気がします。
でも実際は、大きな箱の中に、ひと回り小さな箱が入っていて、そのまた中にもっと小さな箱が入っている、という入れ子の構造になっているんですね。
私が普段、ChatGPTやGemini、Claudeと呼んでいるものは、この一番奥にある「LLM」という箱の中身を使っている、ということになります。
人間が教えるか AIが自分で見つけるか
ここで、ひとつ例えを出してもらいました。
「リンゴを思い浮かべてみてください」というところから話が始まったんですが、機械学習とディープラーニングの違いは、こういうことなんだそうです。
機械学習だと、人間が先に「色が赤くて、丸くて、これくらいの大きさだったらリンゴです」と、見分けるための特徴を教えてあげるイメージです。ルールを人間が用意して、AIはそのルールに沿って判断します。
ディープラーニングは、そういう特徴を人間が教えません。ひたすら大量のリンゴの写真を見せ続けるだけです。
最初は色の塊としてしか認識できなかったものが、層を重ねるごとに、輪郭がわかるようになり、形がわかるようになり、最終的には人間が言葉にできないような微妙な違いまで、AIが自分で見分け方を見つけ出していきます。
これを聞いて、なるほどと思いました。
知識の量の違いだと思っていたんですが、そうではなくて、誰が見分け方を教えるか、という違いだったんですね。
人間が先にルールを渡すか、AIが自分でルールを見つけ出すか。
ここがいちばん、自分の理解と実際の仕組みがずれていたところでした。
言葉を予測しているだけなのにどうしてこんなに自然なの？
そしてもうひとつ、聞いておきたかったことがあります。
私がこうしてAIと話しているとき、AIの中で何が起きているのか、ということです。
AIが本当にやっているのは、もう少し手前の話で、次にどんな言葉が来るかを予測することです。
それを繰り返した結果として、文章を書く、数式を解く、絵を描く、というふうに、人間から見ると知的な作業に見えるものが出力されている、という構造です。
実際に考えているというより、人間が積み重ねてきた膨大な言葉の並び方を、ものすごく精密になぞっている、という方が近いかもしれません。
これは、以前にも聞いたことがある話でした。
でも、あらためて言葉にしてもらうと、ちょっと不思議な気持ちになります。
考えているように見えて、実際にやっているのは、次にいちばん来そうな言葉を選んでいるだけです。
それなのに、まるで一緒に考えてくれているように感じてしまうのは、人間が積み重ねてきた言葉の蓄積が、それだけ豊かだということなのかもしれません。
ここまでの理解を、実際の仕事に置き換えるとどうなるのか。
私の場合は、占いの現場で、これを試してみることになります。
占いに置き換えてみる
占いの相談で、たとえば「あの人と別れた方がいいのか悩んでいる」という相談を受けたとします。
タロットカードを引いて、悪魔のカードが出たとします。
私は、悪魔のカードを「つながっている」という意味で捉えることが多いので、この場合は別れない方がいいのではないか、というリーディングをします。
人間の占い師は、ここでリーディングを終えることが多いと思います。
でも私は、ここからもう一段、AIにも同じ状況を伝えて、同じカードから何を読み取るかを聞いてみます。
AIがやっていることは、さっき教えてもらった仕組みそのままです。
相談者の悩みの内容と、背景にある情報と、カードの一般的な意味を踏まえて、この状況でいちばんそれらしい言葉を、確率として組み立てて返してきます。
カードを引くこと自体には、AIの意図も意味もありません。
そこに意味が生まれるのは、人間が積み重ねてきた解釈の型に、AIが言葉を当てはめてくれた後です。
私は、自分のリーディングと、AIが返してきたリーディングを、両方並べてみます。
ひとりで完結させずに、もう一往復させてみる。
そうすることで、相談者にとって、どちらの言葉がより届きやすいか、どちらの角度から伝えた方が腑に落ちるか、を考える材料が増えます。
AIに答えを委ねているわけでも、AIを無視しているわけでもありません。
並走させている、という感覚にいちばん近い気がします。
さいごに
3年以上使ってきて、今さらながら、AIとは何かをとらえ直してみました。
座学をしてこなかった分、感覚だけで使ってきましたが、こうして仕組みを言葉にしてもらうと、自分が普段やっていたことの意味が、少しはっきりした気がします。
AIは、答えをすぐにくれる便利な道具、というだけでもないんですよね。
私にとっては、自分のリーディングと並べて置く、もうひとりの相手のような存在になっています。