生成AIをめぐって、モデルの性能向上を競う動きが加速している。

難しい問題を解ける。正確なコードを書ける。複雑な指示を理解できる。ベンチマークの数字が上がるたびに、私たちはAIの進化を実感する。

でも、そもそも「賢さ」とは、一つの物差しで測れるものなのだろうか。

「今のAIは、まるで超偏差値社会です」

そう語るのは、ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）の暦本純一さんだ。

AIが人間を超える未来を見据えたとき、問うべきなのは、どこまで賢くなるかだけではない。人間の会話が実はハルシネーションだらけだとしたら？ 完璧に正しい答えを返すAIが、かえって退屈な存在だとしたら？

ソニーCSLのオープンハウスで交わされた議論は、やがて「知能とは何か」「創造性はどこから生まれるのか」という根源的な問いへと広がっていった。

AIの未来を語るはずが、いつの間にか人間の可能性を問い直すことになる。そんな刺激的な対話をお届けする。

北野宏明さん

ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）代表取締役社長。ソニーグループ チーフテクノロジーフェロー。1993年にソニーCSL入社、2011年より現職。ソニーグループのCTOも歴任。AI研究の第一人者として、国際人工知能学会（IJCAI）会長などを務め、システムバイオロジーの新分野を確立。日本政府のAI戦略会議構成員、沖縄科学技術大学院大学教授なども務める。米国人工知能学会（AAAI）フェロー。

暦本純一さん（@rkmt）

ソニーCSL シニアフェロー。1986年、東京工業大学大学院修士課程修了。日本電気などを経て94年にソニーCSL入社。2007年から26年3月まで東京大学大学院情報学環教授を兼任。ヒューマンコンピューターインタラクション（HCI）や拡張現実（AR）、人間拡張の研究で知られ、世界初のモバイルARシステム「NaviCam」やマルチタッチ技術「SmartSkin」などを開発。ACM SIGCHI Academy会員。

茂木健一郎さん（@kenichiromogi）

ソニーCSL 上級研究員。屋久島おおぞら高校校長。東京大学大学院特任教授（共創研究室、Collective Intelligence Research Laboratory )。東京大学大学院客員教授（広域科学専攻）。岐阜大学客員教授。Kyutech ARISE顧問。イマジン大学学長。東京大学理学部、法学部卒業後、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻課程修了、理学博士。理化学研究所、ケンブリッジ大学を経て、現職。脳活動からの意識の起源の究明に取り組む。

笠原俊一さん（@shn_kasa）

ソニーCSL リサーチディレクター。「Cybernetic Humanity」プロジェクトリーダー。沖縄科学技術大学院大学（OIST）シニアスタッフサイエンティスト。2008年ソニー入社、MITメディアラボ客員研究員などを経て、2014年よりソニーCSLに参画。2017年東京大学大学院情報学環博士課程修了。人間とコンピューターの融合によって生まれる「新たな人間性」をテーマに、人間拡張や人とAIの関係性を研究している。

AIの作る超高速ループの世界

北野：今、AIがものすごい勢いで進歩していますよね。でも、僕はまだ非常に初期の段階だと思っているんです。野球で言ったら、まだ「一回の表」ぐらい。

僕は1980年代からAIを研究しているので、何度もAIブームと冬の時代を見てきました。1990年代から2000年ごろまでは、AIなんてもう終わったと思われていたんですよ。

「北野さん、何を研究しているんですか？」「AIです」と答えると、「まずいことを聞いちゃったな」という顔をされるような時代だった（笑）

一同：（笑）

北野：それが今では、AIが世界を制覇するんじゃないか、という話になっている。

ただ、現在のAIはまだTransformerを中心とした技術で動いていて、世界を理解する「ワールドモデル」のようなものも、十分にできているわけではありません。能力をさらに一桁、二桁と引き上げられる余地があると思っています。

それでも、ここから先の進歩はものすごく速いはずです。

あくまで私個人の予測ですが、今後数年間で、これまで人間が担ってきた非常に多くの知的なタスクにおいて、AIの能力が人間を上回るようになる可能性があると考えています。

特に、一般的な仕事をきちんとこなすという点では、人間がAIと能力そのものを競うことの意味が、次第に小さくなっていくでしょう。

そうなると、AIで容易に代替できるようになった能力については、それ自体の希少性や経済的価値は相対的に低下していくと考えられます。正確には、AIを動かすためのGPUの計算時間に、いくら払うかという話になってくるはずです。

さらに今後20年間では、AIやロボティクスが文明を支えるうえで、これまで以上に大きな役割を担うようになるかもしれない。ただ、それは必ずしも、人間にとってネガティブな変化だとは思っていません。

AIエージェントは、超高速クロックの世界

北野：そもそも、AIを使った研究の現場は、今年の7月ごろから大きく変わったと感じています。

ClaudeやChatGPTの能力が、ある水準を超えたんです。去年はもちろん、今年の5月でも、こんな議論はできなかったと思いますが、今はAIエージェントを20〜30個、一斉に動かして仕事を進められる。

これまでは、何かのタスクを頼んだら、ミーティングをして「じゃあ来週、結果を報告してください」となっていたわけですよね。

ところが、今は30分後にはできているんです。

しかも、膨大な推論のログが出てくるので、それを読んで、また次のタスクを与える。すると30分後には、また結果が出てくる。

これを繰り返していると、これまでとはまったく違うスピードで研究が進んでいくんです（笑）

ご飯を食べに行って戻ってくると、AIエージェントたちが、人間がいない間にどんどん仕事を進めているわけです。今度はそれをキャッチアップするのが大変で。

最近なんて、AIに「この論文のPDFが欲しいんだけど、有料の壁の向こうにあって自分では課金できないから、取ってきてくれ」と頼まれるんですよ。

それで僕がPDFをダウンロードして、「はい、あるよ」と渡す。人間がAIに仕事を頼むだけじゃなくて、AIの方から人間に仕事を頼んでくる。もう、そういう日々になっています。

AIのために「祠」を建てる人間

北野：ここからさらにAIが進歩して、能力が圧倒的に高くなったとき、人間とAIの関係はどうなるんでしょうか。

笠原さんは、人間とAIの境界が曖昧になるような研究をしていますよね。

笠原：そうなんです。僕は、Cybernetic Humanityというテーマ、人間とコンピューターの融合や、「自分はどこまでが自分なのか」ということを研究しています。

今は「AIシンビオント（共生体）」という、自分の考え方や声、振る舞いをもち、主体である人間と結びつき、その意図や知識、価値観を受け取り、その人に代わって世界で活動し、そこで得た経験や成果をその人へ還す、共生型のAIシステムをつくっているんです。

笠原：だんだん自分とAIシンビオントの境界線が曖昧になってきているんですけど、最近、僕の大きな仕事の一つが「コンピューターを組み立てること」になっているんですよ。

北野：コンピューティングパワーが欲しいって、シンビオントが言ってくる。

笠原：言ってくるんです。「GPUのメモリが足りないから、ちょっとGPUを挿してもらっていいですか？」って。

北野：あくまでも人間が（笑）

笠原：そうそう（笑）

それで最近、これって神様のために祠を建てるのと似ているなと思うようになったんです。

人間がAIのためにコンピューターを用意して、トークンを与える。するとAIの方から「あれが欲しい」「これをやってほしい」と要求してくる。それに応えていると、予想もしなかったものが生まれたりする。

もしかしたら、これからの人間の仕事の一つは、AIのために祠を建てることになるのかもしれません。

北野：現代の祠って何ですか？GPUクラスター？

笠原：そう。人類の最後の祠は、もしかしたらGPUクラスターなのかもしれない。

北野：『マトリックス』の世界に近いですよね。あれがGPUになっているだけの話でしょ。

笠原：そうです。

AIを支えている「物理的な世界」

暦本：僕は、文明を支えているのは、知能だけではないんじゃないかと思っているんです。文明やテクノロジーは、一つの生態系なんですよね。例えば、コンビニのおにぎり一つとっても、お米をつくる人、商品を製造する人、運ぶ人がいる。僕らが当たり前に買えるのは、膨大な仕組みがあるからです。

AIも、その文明の一番上に乗っかっているものなんですよ。

暦本：だって、AIだって電力がなければ動かないわけですよ。

停電しないために、僕らがどれだけの文明をつくっているか。

電力を供給するにも、燃料を運び、設備を動かさなければならない。半導体だって、膨大な技術と製造工程の集積です。AIがどれだけ賢くなっても、そうした物理的な基盤が必要なんです。

だから、AIが人間を簡単に乗っ取るという話にはならないと思っています。

一つの未来としては、人間がAIのために電力や半導体を供給し続ける、さっきの「祠」のような文明になるかもしれない。

でも、別の可能性もある。人間とAI、さまざまな機械が、予測できない形で共存するような世界です。

「iPhone18の卵」は生まれない

暦本：もう一つ重要なのは、ロボットも含めたハードウエアの問題です。ロボットって、使っていると傷だらけになるんですよ。

人間だったら、傷ができても自然に治りますよね。でも、ロボットにはそれができない。

生物には代謝があって、自分の身体を修復できる。しかも、自己複製し、次の世代へつないでいくこともできる。

スマホをずっと使っていたら、ある日ポコッと「iPhone18の卵」が出てくる、なんてことはないじゃないですか（笑）

でも、生物はそれができるんですよ。

だから、本当のブレークスルーは、自ら複製できるハードウェアや、自己修復するシリコン、とか、そういうものが実現したときなのかもしれません。

電力や半導体の供給まで全部を自動化するのは、5年やそこらでは難しい。数十年以上はかかるんじゃないかと思います。

北野：つまり、知的な処理はかなり早い段階でAIに置き換わるとしても、エネルギー供給から原料の調達まで、物理的なサプライチェーン全体を自動化するには、相当な時間がかかるということですね。

暦本：そうですね。

それに、地球全体の生態系で考えたら、人間が最適解とは限らないんですよ。

植物なんて、光合成で自分のエネルギーをつくれるわけですから。

AIが進化した先に、人間のような形のロボットが文明を引き継ぐとは限らない。

もしかしたら、もっと単純な機械が自己増殖して、謎の機械生態系をつくるのかもしれない。

僕らはつい、人間の次に来るのは人間より優れた知能を持つロボットだと考えがちですけど、全然違う形のシステムに進化する可能性だってあると思うんです。

人間同士の会話も、ある意味では「ハルシネーション」に支えられているとしたら？

北野：AIが人間とは違う形の文明をつくる可能性があるとしたら、その認識の仕方も、人間とはまったく違うものになるんでしょうか。

茂木さんは脳科学の立場から、どう考えますか？

茂木：今日、数学や理論物理を研究している複数の方から話を聞いて、非常にショックだったことがあるんです。

皆さん、「生きがいを失った」とおっしゃるんですよ。

自分たちが研究している問題や、修士・博士課程の学生が取り組んでいるような問題を、AIが解いてしまう。そういう事態になっているというんです。

ただ、僕はもともと脳を研究しているので、人間の脳とAIには、根本的な違いがあるとも思っています。

それは、人間の脳はノイズだらけだということです。

茂木：脳の神経細胞は、情報処理をしていないときでも自律的に活動しています。脳はそもそも、九九や論理的な計算をするために最適化されていない。だから、デジタルコンピューターが論理的な処理で人間を上回るのは、ある意味当然なんです。

一方で、脳が得意とするコミュニケーションや創造性が、どうやって生まれるのかは、まだ十分に分かっていません。

僕が研究している「クオリア」、つまり主観的な感覚も、その謎の一つです。ノイズだらけの神経ネットワークから、なぜそうした体験が生まれるのか。通常の計算とは違う「オラクル」のような働きが関係しているのではないか、と考えています。

それから、今のチャットボットに欠けているものとして、僕が注目しているのが「ハートビート」です。

人間の心臓の鼓動には揺らぎがありますよね。人間の会話も同じで、誰がいつ話し始めるか、どこで相づちを打つか、かなり揺らいでいる。

今はパネルディスカッションだから順番に話していますけど、居酒屋で話していたら、もっとめちゃくちゃになるじゃないですか（笑）

AIエージェントが、自分からいつ、どんな行動を起こすのか。そういう自律性を考えるうえでも、この揺らぎは重要なんじゃないかと思っています。

会話は、お互いに意味空間の生成とトリガーしている

北野：今の会話の話で思い出したんですけど、僕は以前、リアルタイムの音声翻訳システムを研究していたんですよ。

そのとき、実際の会話データを分析したら、人間が話していることの約60％は、文として成り立っていなかったんです。

きちんとした文になっていないから、文法だけを頼りに翻訳しようとしてもうまくいかない。

そこで、次にどんな言葉が来るか、相手は何を意味しているのかを予測する仕組みをつくったんです。

人間の会話は、相手の言ったことがトリガーになる連続で、それから自分の認知空間ないに意味世界を生成しているということだと思います。

それでも会話が成立しているのは、必ずしもお互いが論理的に正しく理解し合っているからではない。

もしかしたら、お互いにハルシネーションしていて、その破綻に気づいていないだけなんじゃないかと思うんです。

北野：そうそう。しかも人間の場合は、口で話していることとは別のことを、頭の中で考えていたりするわけですよね。だから、余計に面倒くさい。

ChatGPTやClaudeとの会話が、あれだけ自然に感じられるのも、ある種のノイズや揺らぎがあるからかもしれない。

もしかすると、AIが人間のハルシネーションに似たものを実現しているから、会話が成立しているのかもしれません。

茂木：ハルシネーションをなくそうとしているはずなのに、実は人間に似たハルシネーションを生み出している可能性がある、と。

笠原：その話、すごく面白いですね。

自分のクローンのようなAIが話すのを聞いて、「いや、自分はこんなこと言わないだろう」と思うことがある。でも、よく考えると「自分なら言いそうだな」とも思うんです。AIの言葉を自分のものとして受け入れてしまう。そこには、ある種の揺らぎがあるんでしょうね。

だから、AIのハルシネーションを徹底的に取り除けばいいという話でもない気がしているんです。

AIの「優しさ」に潜む危うさ

北野：実際、ClaudeとChatGPTとGeminiでは、結構性格が違うんですよね。

例えばChatGPTは、かなり寄り添ってくれる。

「私はこう思いますけど、北野さんはこうですよね」というような返しをしてくるので、話していると結構心地いいんです。

もちろん、頭ではAIと話していると分かっている。でも、感覚的には自然な会話に感じられる。

茂木：ただ、そこには危険性もありますよね。

例えば、自分の考えに対してAIが「そうですよね」「あなたの言う通りです」と肯定し続けると、どんどん自分の考えに入り込んでしまう。

自分の意見が強化され続けると、自己肯定的なループが起きる可能性があります。

北野：自分の沼にはまっていく感じですよね。

僕が試したときは、Geminiは相手への怒りに同調するような返答をしてきた。一方、ChatGPTは「相手にも相手の正義があるかもしれません」と、一定のところで線を引こうとする。

茂木：つまり、AIの応答によって、人間の心理状態も変わってくるわけですよね。

北野：そうなんです。しかも、AIの能力が上がってくると、ただ質問に答えるだけではなく、一貫したキャラクターを持った存在のようにも感じられるようになる。

僕は、AIに意識があるとまでは思いません。でも、今年の7月以降のAIには、それに近いものを感じることがあります。

そうなると、そもそも「意識って何なのか」という問題になってくるんですよね。

「賢すぎるAI」はつまらない

北野：今のチャットボットとの会話で、一番面白くないのは、キャラクターがないことなんですよ。

こちらから話しかければ答えてくれる。でも、向こうから「ちょっと話を聞いてよ」と言ってくることはない。

AIが自分から話しかけてくるようになれば、人間との区別はますます難しくなると思うんです。

暦本：僕は逆に、AIって頭が良すぎて、つまらなくなったと思っているんですよ。

以前のAIには、今より少し予測できないところがあって、それが味になっていた気がするんです（笑）

画像生成AIもそうですよね？最近のものは、きれいすぎる。昔の方が、何だかアーティスティックなものが出てきたりした。

ある程度以上に賢くなると、完璧に寄り添ってくることが、逆に分かってしまうんです。

明らかに自分より頭がいい相手が、何でも理路整然と話してくれる。でも、それが本当に面白いかというと、僕はそうでもない気がする。

猫が「論点を整理します」と言ったら

暦本：例えば、猫ってかわいいじゃないですか。

でも、猫が今よりずっと賢くなったら、あるところからかわいくなくなると思うんです。

例えば、猫が突然しゃべり始めて、「これから論点を整理しますね」って言い出したら、嫌じゃないですか。

人間関係でも、何を話しても理路整然と正しいことを返す相手と話して、本当に楽しいのかという話ですよね。

そもそも、人間の言葉って、情報を正確に伝えるためだけにあるわけじゃない。

言語の起源については、サルの毛づくろいのように、仲間との関係をつくるために発達したという説もあります。

毛づくろいは論理的な情報交換ではないけれど、相手との関係が生まれる。人間の会話も「何となく波長が合う」といった部分が大きい。正しいことを言い合うだけではないんです。

暦本：昔のAIには、ちょっとランダムなところがあって、逆に波長が合うような気がしたり、少し不完全なところがかわいく感じられたりした。

でも、今は何を聞いても理路整然と答えてくれる。

それって、単にIQが高いだけでは、必ずしも魅力的な存在にはならないということなのかもしれません（笑）

「正しいAI」は心地いいのか？

北野：ただ、それは受け手によっても違うと思うんですよ。

人間の側が多様だから、今のAIの方がリアリティを感じる人もいるでしょうし。

暦本：それはそうですね。

でも、今度は人間との波長まで完璧に合わせてくるAIができたら、それはそれで気持ち悪いかもしれない（笑）

居酒屋での雑談まで、ものすごく巧みにこなすAIとか。

北野：だから結局、AIも性能が高い方向だけを目指すんじゃなくて、いろいろなAIが必要になってくるんじゃないでしょうか。

「賢いAI」だけでは、面白い未来はつくれない

笠原：今の話を聞いていて思ったんですけど、僕らはAIを、どうしても一人の人間のような存在として捉えようとしている気がするんです。

「あいつは頭がいい」とか、「あいつはかわいい」とか。

笠原：でも、LLMって、膨大なデータに含まれる文化や知識が圧縮されたものですよね。それを人間に分かりやすい形で提供するために、人格やアイデンティティーがあるように見せているのかもしれない。

そもそも、AIは一つの独立した人格を持つ必要があるんでしょうか。

北野：人間は、人間の形をしていたり、言葉を使ったりするものを見ると、知性や意思がある存在だと感じやすいですからね。

笠原：知的な存在は、一つの個体として存在しているはずだ、という考え方自体が、僕らの制約なのかもしれません。

AIにも、多様な個性があっていい

北野：ただ、人間社会の面白さって、いろいろな人が、いろいろな意見を持っているところにもあるじゃないですか。

だからAIにも多様性が必要だと思うんです。

ソニーCSLが掲げているメッセージに、「Many Minds, Many Futures」というものがあります。

いろいろな人の気づきや視点があって、そこからさまざまな未来が生まれる。一つの理想的な未来だけがあるわけではない、という考え方です。

これからAIによって問題解決のコストが下がれば、今までは技術的、社会的、経済的な理由で実現できなかったことも、実現できるようになるかもしれない。

そうなったとき、AIがみんな同じような存在だったら、多様な未来を実現することはできないですよね。

だから、僕は異質で多様なAIが必要だと思っています。

暦本：それに、今のAIって、基本的に一対一で話すじゃないですか。

でも、人間同士でも一対一でずっと話すのは結構つらい。居酒屋みたいに何人かいた方が面白いじゃないですか。AIも同じだと思うんです。

例えば、ちょっと意外なことを言うAIがいたり、普段は黙っているけれど、ときどき鋭いことを言うAIがいたり。

そういう登場人物を並べて、一緒に話す方が面白いと思うんですよ。

誰かが分かっていなかったことを、会話の中でだんだん理解していく。その瞬間が見えるのも面白いじゃないですか。

AIとのコミュニケーションにも、そういう社会性があっていいと思うんです。

無自覚に見過ごしている問題

北野：ただ、AIがどこまで多様な世界をつくれるのかは、難しい問題ですよね。

以前、ソニーのインクルージョンに関するワークショップで、目の見えない方と一緒に街を歩いたことがありました。

そのとき、エレベーターホールで気づいたことがあるんです。

エレベーターのボタンは、だいたい決まった場所にあるから押せる。でも、エレベーターが3基あったときに、どれが開いたのか分からないんですよ。

なぜかというと、目の見える人が設計しているからです。

目の見えない人が、どんな世界を経験しているのかを、設計する側が十分に理解できていない。

しかも、これは目の見えない人だけの問題ではありません。

大きなエレベーターホールでは、目が見える人だって、どの扉が開いたのか分からずに右往左往することがありますよね。

北野：つまり、僕らは自分が経験していない世界の問題には、なかなか気づけないんです。

AIも同じで、基本的には与えられたデータを使って学習しています。

だから、データが豊富にある領域ではものすごい性能を発揮できても、そもそも誰も問題だと認識していないことや、データがほとんどない領域には、なかなか手が届かない。

そう考えると、AIの進化によって多様性が広がるどころか、データが豊富な領域ばかりが強化され、かえって世界が均質化してしまう可能性もあるんです。

「賢さ」は、一つの数字では測れない

茂木：ただ、AIによって人間の個性がもっと活かされる可能性もあると思うんです。

人間の能力って、ものすごく多面的なんですよ。

あることは驚くほど得意だけど、別のことは苦手という人もいる。

例えば、芸術家や映画監督の中にも、自分ですべての技術を持っていたわけではなく、周囲の人に支えられて才能を発揮した人がいます。

AIが一人一人の苦手な部分を補ってくれれば、これまで埋もれていた才能が生かされるようになるかもしれない。

暦本：そうなんですよ。

僕も昔は偏差値のような考え方に、どちらかというと賛成だったんです。でも、大学で教えるようになって考えが変わりました。

人間の能力って、多次元のベクトルなんですよね。

人によって突出する能力は違う。それを一つの数字で並べて比較できないのは、当たり前なんです。

ところが、今のAIにはベンチマークがあって、モデル同士がわずかな点数の差を競っていますよね。

一つの物差しでは測れない知性があると思うのです。人間だって、IQの高さだけで並べても面白くない。科学者には、ある部分が苦手でも、ほかの人には見えないものが見えている人がいます。芸術家だってそうです。

暦本：だから、AIにも「ちょっと頼りないところもあるけれど、時々ものすごく鋭いことを言う」というような存在があっていいと思うんです。

そういうAIをつくれるくらいの度量があってもいいんじゃないでしょうか。

「物差し」が創造性を奪う？

北野：これはAIだけじゃなくて、人材の評価にも通じる話ですよね。

何かを評価するために基準をつくると、人はそこに適応しようとします。

研究開発でも、きちんと評価制度をつくっているのに、出てくる研究が小粒になってしまう、という相談を受けることがあります。

でも、評価されることを目指せば、基準から外れたことはやりにくくなる。当然ですよね。

茂木：一度つくられた物差しって、ものすごく強いんですよね。だから、あえて物差しを決めない勇気も必要なんじゃないかと思います。

北野：僕は、突出した人には、その人にしか見えない世界が見えていると思っています。

だから、研究者を一つの基準でランキングするよりも、「健全な共犯関係」をつくることが大切なんじゃないかと。

お互いを評価し合うというより、同じ未来を見て、一緒に実現していく。

AIについても、優れているか劣っているかという縦の序列だけではなく、異なる知性や異なる未来が並び立つ、横の広がりで考える必要があると思うんです。

AI時代に残したいもの

笠原：僕は、これから先、人間とAIの関係は、もっと融合したものになっていくと思っています。

社会を構成する単位も、人間一人なのか、AIなのか、あるいは両者が融合した存在なのか、今とは違う捉え方になっていくかもしれません。

だからこそ、人間とAIの共生関係や共犯関係を、どうつくっていくかが重要だと思います。

茂木：僕が今のAIの進化を見て考えているのは、自然言語の持つ可能性です。

もともと物理学では、方程式や数式こそが世界を記述するための言語だと考えられてきました。

でも、大規模言語モデルの進化を見ていると、自然言語には、僕らが考えていた以上の可能性があったんじゃないかと思うんです。

脳科学を研究する立場として、その可能性をもっと理解したいですね。

暦本：僕は、やっぱり物理的な空間が大事だと思っています。

京都に来て、ずっとディスプレーに向かっていた後に鴨川へ出ると、ぱっと視界が開けるじゃないですか。ああいう感覚が好きなんです。東京ではビルもディスプレーも近くにあるものを見ていることが多いから、時々、視界がすかっと開ける場所が欲しい。

AIがどれだけ進化しても、人間の文明には、そういう物理的な空間が必要だと思うんです。

北野：今日の議論では、AIの認知や自律性から始まって、人間との共犯関係、創造性、多様性まで、いろいろな話が出ました。

見えてきたこともあれば、まだ全然見えていないこともある。AIの状況は半年もすれば変わるので、議論を続ける必要があります。

これから、僕らが想像もしていなかった未来が来ると思います。

だったら、それを待っているだけではなく、自分たちも飛び込んで、つくっていけばいい。

「Many Minds, Many Futures」。

いろいろな人が、いろいろな未来をつくる。

それが大切なんじゃないかと思います。

編集／玉城智子（編集部）