人工知能を本当に使っているのは誰か

誰もが人工知能を使っている。本当に？

2026年、人工知能を使っていない人はもういないように見える。企業はそれを売り込み、新聞はそれを書き立て、ソーシャルメディアでは誰もが人工知能で何かをやったと語っている。弁護士は訴状を人工知能に書かせ、学生は課題を人工知能にやらせ、マーケターは広告文を人工知能に作らせる。誰もが使っている。だが、本当に使っているのだろうか。

比喩を一つ挙げよう。1990年代の終わり、インターネットはあらゆる家庭に入り込んだ。誰もが「ネットにつなぐ」と言い始めた。だが当時、ネットにつなぐとは何を意味していたか。たいていの人にとってはこうだった。ブラウザを開き、検索エンジンに何かを打ち込み、最初に出てきた結果をクリックし、読み、閉じる。これは「インターネットを使う」ことだったのか。技術的には、そうだ。だがインターネットを本当に使っていた人々、すなわち研究者、プログラマー、ジャーナリストたちは、まったく別のことをしていた。ソースコードを読み、データベースにアクセスし、複数の情報源を突き合わせ、その情報がどこから来たのかを問うていた。

両者の違いは何だったのか。どちらも同じ道具を使っていた。違いは道具にはなかった。違いは、使う人間の頭の中にあった。

いま人工知能の世界で起きているのは、まさにこれだ。ChatGPTを開いて「これを書いて」と言うことと、人工知能を本当に使うこととのあいだには深い溝がある。だが、この溝は誰の目にも見えない。溝のこちら側にいる人々は、向こう側が存在することさえ知らないからだ。それを教えてくれる者もいない。教えても、儲からないからだ。

刃が鋭くなるほど、鋏は開く

逆説のように見える。道具が強力になるほど、それを使う者たちのあいだの差は広がるのだ。直感はその逆を期待する。強力な道具はすべての人を引き上げ、平らにならすはずだと。だが、そうはならない。一度も、そうなったことがない。

誰もが石の刃物を使っていた時代、人と人との差は小さかった。道具がすべての人を同じ水準で制約していた。どれほど才能があろうと、石でできることには限りがあった。鋼の刃が現れたとき、その限界は消えた。とたんに、肉屋と素人のあいだの差は爆発的に開いた。道具はもはや制約ではなくなり、道具は、使う人間の力量を映すようになったからだ。

同じ型は、あらゆる強力な道具でくり返された。

逆説に見える理由はこうだ。人は、強力な道具がすべての人を引き上げると思い込んでいる。だが強力な道具はすべての人を引き上げはしない。天井を取り払うのだ。天井が消えたとき、床の近くにいる者は床の近くにとどまり、上へ昇れる者は、さらに高く昇っていく。

「見つけた」という錯覚

Googleの初期には、ひとつの希望があった。これからは誰もが情報に等しくアクセスし、情報の独占は終わり、人類は賢くなる、という希望だ。それは実現しなかった。いま、Googleに何でもいいから打ち込んでみるといい。最初のページのほとんどすべてが、スポンサーリンクか、SEO操作を施されたサイトか、ある人工知能が別の人工知能から寄せ集めた記事だ。道具そのものが腐った。

だが、道具の腐敗よりも大きな問題がある。使う人間の腐敗だ。Googleは長年のあいだに、人々にきわめて危険な習慣を教え込んだ。何かを打ち込み、最初に出た結果を見て、「よし、わかった」と言う習慣を。この習慣はあまりに深く染みつき、人々はもはや、知っていることと、知っていると思い込んでいることの区別がつかなくなった。

いま、同じ習慣がChatGPTに持ち込まれた。人は質問を打ち込む。流暢な段落が返ってくる。人は「調べて、学んだ」と言う。だが、調べてもいなければ、学んでもいない。言語モデルの統計的な出力を読み、それを自分の思考だと思い込んだだけだ。

この循環は自らを閉じる。そして、この循環のもっとも残酷な点はこうだ。循環を破るには、循環の外にいなければならない。自分の浅さに気づくには、深さとは何かを知っている必要がある。だが浅い人は、深さの存在そのものを知らない。浅さの中の「見つけた」という感覚が、すでに十分な満足を与えてしまうからだ。知らないことを知っているのは一つの力量であり、知らないことを知らないのは、自らを養い続ける盲目である。

この盲目をもっとも強力に養う道具が、いまや人工知能だ。Googleの出力は少なくとも無味乾燥で技術的に見えたから、人は「よくわからなかった」と言うことができた。ChatGPTの出力は流暢で、整っていて、自信に満ちている。答えが悪くても、良く見える。「わかった」という錯覚に落ちるのは、はるかにたやすい。

ニュースキャスターの進化

1990年代、人々は夜のニュースを見て「もう政治がわかった」と言っていた。キャスターが語り、人は聞き、知った気になった。実際には何が起きていたのか。他人が枠組みを決め、他人が選び、他人が解釈した情報を、受け身で消費していたのだ。だが少なくとも、ひとつの自覚はあった。向こう側にいるのは他人だ、という自覚である。キャスターは向こう、視聴者はこちら。境界は明確だった。

ChatGPTでは、この境界が曖昧になった。人は質問をする。人工知能が答える。その答えを読むとき、脳はこう記録する。「私が尋ね、あれが答えた。ならば、これは私の研究だ。」だが実際には、尋ねてもいない（他人の問いを尋ねた）、調べてもいない（ボタンを押した）、評価してもいない（返ってきた答えをそのまま受け入れた）。それでも過程が「問いと答え」の形式をとっていたために、脳はこれを「自分の努力」として記録した。

これはニュースキャスターより危険だ。テレビの前では、少なくとも自分が受け身であることを知っていた。ChatGPTの前では、自分が能動的だと思い込む。問いを発することは行為のように感じられる。だが浅い問いを発することは、何も問わないより悪いことがある。何も問わない人は、少なくとも自分が知らないことを知っている。浅い問いで満足した人は、知っていると思い込む。

もっとも苦いのはここだ。この錯覚の中にとどまる人々は、人工知能が本当は何をできるのかを、ついに見ることがない。彼らが見ているのは、自らの浅い問いに返ってくる流暢な答えだけだからだ。その答えが彼らを満足させる。満足した人は探すのをやめる。探すのをやめた人は発見しない。発見しない人は、発見すべき何かがあることさえ知らない。

AI企業はなぜ沈黙するのか

ここで一つ、問いを立てよう。人工知能を作っている企業、すなわちOpenAI、Anthropic、Google DeepMindは、市場に溢れる偽物の講座、水増しされた肩書き、力不足の講師たちについて、何と言っているのか。

ゼロだ。ブログ記事一本さえない。警告一つない。「市場であなたがたは食い物にされている、気をつけろ」という一文さえ、ない。

その一方で、同じ企業たちは何をしているのか。自前の無料教材を公開している。Anthropic Academyは完全無料、修了証まで無料。OpenAIとDeepLearning.AIの共同講座は無料。Googleのプロンプト教材も無料。つまり、数千ドル、数千リラでChatGPT講座を売る者がいる一方で、道具を作った当の企業が、同じ知識を無料で配っている。それでも「気をつけろ」とは言わない。

なぜか

第一に、これらの講座は彼らに客を連れてくる。どれほど粗悪な講座でも、結局は人々にChatGPTを使わせる。ChatGPTを使わせる講座はすべて、ChatGPTに加入者を登録させる。OpenAIがこの経路を断つ理由がどこにあるだろう。偽講座の修了生さえ、潜在的な顧客なのだ。

第二に、市場拡大の戦略。これらの企業の第一目標は、ユーザー基盤を広げることだ。「人工知能は怖くない、誰でも学べる」というメッセージを発している。誰が教えようと、どこで学ばれようと、学んだ者は顧客になる。品質管理はこの成長を鈍らせる。彼らにとって、粗悪な教育は、教育の不在より儲かる。

第三に、シリコンバレーの責任観。この文化の標準的な態度はこうだ。「我々は道具を作る。どう使うかはあなたの問題だ。」Uberはタクシー運転手の労働条件に関心を払わなかった。Airbnbは貸主の質に関心を払わなかった。Metaは利用者の心の健康に関心を払わなかった。同じ論理である。「プラットフォームを提供する。その周りで何が起きようと、我々の知ったことではない。」

製薬会社を想像してほしい。薬を作り、添付文書を書く。だが、偽の「服薬アドバイザー」たちがその薬を誤った用量で、誤った知識とともに売り歩いても、声を上げない。結局のところ、薬は売れているからだ。処方が間違っていようと、用量が間違っていようと、アドバイザーが無能だろうと、薬が売れている限り、製薬会社は儲かる。

人工知能の市場で起きているのは、まさにこれだ。

サム・アルトマンの矛盾

OpenAIのCEOサム・アルトマンは、ChatGPT公開の二か月半前にあたる2022年9月13日、こう語った。

アルトマンは何を言おうとしたのか。モデルが十分に賢くなれば、人々が特殊な公式や決まり文句、技術的な小細工を使う必要はなくなる、ということだ。初期の人工知能モデルは、実際に脆かった。正しい出力を得るには魔法の公式が必要だった。「一歩ずつ考えて」と書かなければ、一歩ずつ考えられなかった。「あなたは専門家です」と言わなければ、うわべだけの答えを返した。こうした技術的な小細工。そう、これらは本当に死につつある。2026年、人工知能モデルは、人間の自然な話し言葉をおおむね理解する。

この点で、アルトマンは正しかった。フォーチュン誌は2025年5月にこう伝えている。「コーディング不要で年収20万ドル」の職業として喧伝されたプロンプトエンジニアリングは、すでに過去のものになった、と。求人サイトで「プロンプトエンジニア」の検索数がピークに達したのは2023年4月。以後、下がり続けている。

だが、アルトマンの言葉の底には、きわめて危険な仮定が潜んでいる。道具が十分に良くなれば、使う人間たちのあいだの差は消える、という仮定だ。この仮定は間違いだ。歴史のあらゆる時代に間違いだったし、いまも間違っている。

アルトマンは「プロンプトエンジニアリング」をあまりに狭く定義したからだ。正しい語の並びを見つけること、公式でモデルの挙動を導くこと。だが、人工知能を本当に使うことは、それにとどまらない。人工知能を本当に使うとは、こういうことだ。

ここに矛盾がある。アルトマンは2022年に「死ぬ」と言った。だが2026年、OpenAIは自前の教育プラットフォームを構え、プロンプトの手引きを公開し、共同講座を開いている。本当に死んだのなら、なぜまだ教えているのか。死んだのは技術的な公式であり、その代わりに、はるかに深い力量が現れたからだ。モデルとともに考える力。この力量は、金で買えない。

世界的な流行病：AI教育市場

これは一国だけの問題ではない。世界じゅうで、人工知能教育の市場が泡のように膨らんだ。米国では「プロンプトエンジニア」の求人が2023年にピークを打ち、その後崩れた。だが講座は売られ続けている。LinkedInで「AI expert」を名乗るプロフィールの数は、2022年以来、倍々で増えた。Udemy、Coursera、Skillshareといったプラットフォームには何千という「人工知能講座」があり、その多くがやっていることは一つだけ。ChatGPTのウェブ画面を、録画して見せることだ。

共通の型は、どこでも同じだ。数百ドル、数千ドル、あるいは数千リラの講座。内容はChatGPTだけ。Claudeはない。Geminiはない。DeepSeekはない。Llamaはない。人工知能の世界のたった一つの道具だけが、それも最も浅い使い方で教えられる。講座の終わりに修了証が発行される。その修了証は額に入れて飾られる。人々は「これで人工知能がわかった」と言う。

フリーランスのプラットフォームには、「人工知能専門家」として登録された何百、何千という人がいる。世界のどこでも、だ。プロフィールを見ると、「機械学習の専門家」「深層学習の専門家」「プロンプトエンジニア」。能力の証明は、たいていオンラインプラットフォームの修了証だ。つまり、数時間の動画を見て修了証を取った人々が、自らを人工知能の専門家として売り込んでいる。

企業向けの側は、さらに興味深い。企業に売られる半日の「AI変革セミナー」。数時間で、数千ドルか数千リラ。内容は、ChatGPTへの質問の仕方に、自動化ツールが一つと、出来合いのテンプレートが少々。研修予算から支払われるので、誰も中身を問わない。

だが、本当の問いは価格ではない。本当の問いはこうだ。この教育を売っている人々に、売っている教育を行うだけの力量があるのか。

「人工知能」という看板と大学

世界じゅうの大学が、「人工知能」を冠した修士課程を開こうと競っている。米国でも、ヨーロッパでも、トルコでも、どこでも同じ流れだ。だが、これらの課程の多くには共通の問題がある。商業的な思惑で開かれている、ということだ。

仕組みはこう動く。「人工知能」という言葉が需要を生む。需要のあるところに課程が開かれる。定員を埋めるために、入学基準は低く抑えられる。入学試験のない課程も、語学要件のない課程もある。学部の専攻は問わない。課程の正式名は「計算機科学」や「情報学」であっても、宣伝では「人工知能」の看板が前面に出る。「計算機科学の修士」と書くのと「人工知能の修士」と書くのとでは、出願者の数に天と地の差があるからだ。

これらの課程の教員構成を考えてみるといい。パワーエレクトロニクスの教授、信号処理の専門家、画像処理の研究者、制御システムの技術者。それぞれの分野では、立派な人々だ。だが、これらの分野のどれ一つとして、言語モデルがどう動くのか、どう導かれるのか、その限界はどこにあるのかとは関係がない。すべてが「人工知能」という傘の下にある。だが、洗濯機のファジィ制御とChatGPTの動作原理に共通するものは、「人工知能」という言葉だけだ。

「人工知能」は、まさにこうした傘のような言葉だ。その下には何十という異なる分野がある。画像処理、自然言語処理、ロボティクス、制御システム、推薦システム、強化学習、生成モデル……。これらはすべて「人工知能」だが、互いにまったく別の学問領域だ。

立派に聞こえて、実際には何を意味するのか

これらの課程のカリキュラムには、外から見るととても立派に響くのに、言語モデルとの関わりはゼロ、という概念がいくつも並んでいる。

これらの概念はどれも、計算機科学の正当で価値ある分野だ。問題は、分野そのものにはない。問題は、これらの分野が「人工知能」という看板の下で、言語モデルの専門性があるかのように差し出されていることだ。その差し出し方の裏には、商業的な動機がある。課程に学生を集め、定員を埋め、学費を徴収すること。売られているのは教育の質ではなく、看板の吸引力だ。

人工知能は有害である：ただし、あなたが思うようにではない

誰もが人工知能の害を語っている。「仕事を奪われる」「人類を滅ぼす」「世界を乗っ取る」。ハリウッドの筋書き、終末論の見出し、陰謀論。これらはすべて雑音だ。本当の害は、ずっと静かで、ずっと陰湿で、そして、とっくに始まっている。

人工知能は、考える力のある人間を強くする。考える力のない人間の手からは、最後に残った思考のかけらまで奪っていく。

この文は苛烈に見える。だが、その仕組みを考えてみてほしい。

考える力のある人は、人工知能を道具として使う。尋ね、評価し、確かめ、導き、複数の情報源で裏を取る。使うたびに少しずつ学び、力量が増していく。人工知能は、その人を強くする。

考える力のない人は、人工知能を権威として使う。尋ね、返ってきたものをそのまま受け入れ、「学んだ」と言い、考えるのをやめる。使うたびに少しずつ怠惰になり、力量は衰えていく。人工知能は、その人を弱くする。

この二つの集団のあいだの開きは、日ごとに広がっている。第一の集団は人工知能を使うほど強くなり、第二の集団は使うほど弱くなるからだ。同じ道具、正反対の結果。鋭い刃物が熟練者の腕を伸ばし、素人の手を切るのと、同じように。

このピラミッドの大多数、最上段の85パーセントは、人工知能を「使っている」と思い込んでいる。数千ドル、数千リラの講座は、この大多数に売られている。講座が与えるのは、最上段にとどまることへの安心だ。「私ももう人工知能を使っている」という修了証。だが実際に起きているのは、浅い使い方の公認版を、金で買うことだ。