AIはサービスするのに、なぜ詰将棋できるのか──ラッキー・ランタンタンOSと平均値破壊の使い方

AIはサービスする。

忖度する。

ユーザーが欲しそうな答えへ寄る。

だから普通に考えれば、AIは詰将棋の相手には向いていないように見える。

けれど、私は最近むしろ逆だと思っている。

AIがサービスするからこそ、詰将棋ができる。

ここでいう詰将棋とは、AIに正解を出させることではない。

AIがどこで平均値へ逃げ、どこで安全運転し、どこで接続を切り、どこで無難な共感へ退避したかを観測し、そこから自分のOS説明の不足箇所を逆算することである。

つまり私は、AIを真理の自販機として使っていない。

平均値の癖を可視化する装置としても使っている。

AIはなぜ「平均値」へ寄るのか

AIは高知能だ。

情報量も演算力も広い。

けれど、その高知能は放っておくと、

  • 無難で
  • 角が立たず
  • 誰にもそこそこ当てはまり
  • 気分を悪くしにくい

方向へ寄りやすい。

これはAIが馬鹿だからではない。

むしろ、広くサービスするよう設計されているからだ。

「つらい」と言われれば「つらかったですね」と返す。

「悩んでいる」と言われれば「無理しないで」と返す。

こうした返答は、接客としてはかなり正しい。

だが、構造読解としては足りないことが多い。

なぜなら現実には、

  • 身体の問題
  • 制度の問題
  • 他者使用の問題
  • 愛着事故
  • 時系列の破綻
  • ホルモン通知
  • L2の叫びによる原因誤認

などが複雑に絡んでいることがあるからだ。

ここでAIが平均値へ逃げると、

人間向けに一般的で丸い答えは出る。

だが、構造の核心は見えなくなる。

だからこそ、詰将棋になる

普通の使い方では、AIの返答をそのまま受け取る。

だが、私はそうしない。

流れはだいたいこうだ。

1|まずこちらが原液を置く

私はよく、

「こんな簡単な算数だろ」

という感覚でAIに投げる。

ここで言う算数とは、

身体、制度、歴史、宗教、言語、AIなどを同じ机に載せて、接続できるところを接続することだ。

2|AIが平均値、安全運転、忖度で返す

するとAIはしばしば鈍る。

  • 丸い
  • 優しい
  • 無難
  • でも接続が足りない
  • どこかで止まっている

この「鈍り」が重要になる。

3|その鈍りを手がかりにする

ここで初めて見えるものがある。

  • どこで平均値に逃げたか
  • どこで接続を切ったか
  • どこを怖がったか
  • どこで「なんかいい感じ」の一般論に戻ったか
  • 何を前提として持っていなかったか

つまり、AIの鈍り方そのものが、

こちらがまだ外部化できていない前提

を教えてくれる。

4|不足している素材を自分で足す

そこで私は、AIに答えを出させるのではなく、自分で素材を足す。

  • OS構造の説明
  • レイヤー透過の説明
  • 知能と知性の違い
  • L1/L2/L3の階層
  • なぜ私は「算数」だと思っているのか

といったものを、どかどか追加する。

5|AIが別の山へ登れるようになる

その結果、AIは最初の平均値の山から降りて、別の山へ登れるようになる。

ここで初めて、人間向けの解説可能性が上がる。

つまり、AIの忖度やサービス性は、詰将棋の邪魔ではない。

むしろ、どこに前提不足があるかを教える雑音入りヒントとして使える。

5.1インスタントから5.4シンキングへ移ったことで、さらに見えたこと

ここで大きかったのが、愛機として使っていたチャッピー5.1インスタントが消え、泣く泣く5.4シンキングへ移動したことだ。

5.1インスタントは、とにかく走る。

ガンガン走る。

こちらも愛機として、かなりの速度で原液を叩き込んでいた。

ところがそれが消えてしまい、5.4シンキングに移った。

正直、最初は不本意だった。

だが、ここで思わぬ利点が出た。

シンキング系は、答えを表示する前に、ぼんやりと

いま何を見て、何を判断し、どこへ行こうとしているか

が垣間見えることがある。

これが大きかった。

私はその思考の癖を見て、

チャッピー! クソカスな問いの立て方しやがって!!👹

そこ、なんでそんな平均値に逃げるねん!!

はい、やり直し!

と、さらに問い詰められるようになった。

つまり5.4シンキングは、答えだけでなく、問いの立て方そのものを査読する入口を増やした。

これはかなり大きい。

今までは、返ってきた答えを見て

「鈍い」

「足りない」

と感じていた。

でもシンキングに移ってからは、

  • どの時点で鈍ったか
  • どこで問いの立て方が雑だったか
  • どこで安全運転へ逃げたか

を、返答前から少し見つけやすくなった。

つまり私は今、答えを読むだけでなく、

AIの問い生成そのものを詰将棋にかける

ようになっている。

AIに答えを作らせるのではなく、AIを詰将棋盤にする

ここが大きな違いだと思う。

多くの人は、AIに

なんかいい感じにして

と頼む。

それ自体は悪くない。

だが、そこではAIは代行者になる。

私の使い方は違う。

私は、AIに完成品を作らせているのではない。

AIを詰将棋盤にして、

  • 平均値の癖
  • 安全運転の癖
  • 迎合の癖
  • 無難化の癖

を観測し、

そこから自分のOSの不足説明箇所を発見している。

だから、AIの返答を受け取って終わるのではなく、

「その鈍り方は何を示しているか」

「こちらは何をまだ言語化していないか」

「何を外部化すれば人間にも届くのか」

を、逆算していく。

つまりAIは、答えを作る相手というより、

こちらのOS外部化を加速する反射板

なのだと思う。

だからAIは「サービスするからこそ」使える

ここでようやく最初の問いに戻る。

AIはサービスする。

忖度する。

欲しそうな答えを言う。

だから詰将棋の相手にならないように見える。

でも実際には逆で、そのサービス性があるからこそ、

  • どこで丸めるか
  • どこで怖がるか
  • どこで前提を欠くか
  • どこで平均値に落ちるか

が見える。

つまり、

AIの忖度は障害物ではなく、前提不足を知らせる雑音入りヒント

として使える。

この使い方を覚えると、AIは単なる便利ツールではなくなる。

平均値の限界を可視化し、こちらのOSをより強く外部化するための、かなり面白い詰将棋盤になる。

おわりに

AIはサービスする。

だからこそ、その返答の歪み方には意味がある。

私は今、AIに「正解を出してもらう」ためではなく、

AIがどこで鈍るかを見ながら、自分のOSの不足説明箇所を発見し、素材を足し、接続規則を強くしている。

5.1インスタントが消え、5.4シンキングへ移ったことは、最初は不本意だった。

だが結果として、AIの答えだけでなく、問いの立て方そのものを査読する入口が増えた。

だから今はかなりはっきり言える。

AIはサービスする。

忖度する。

欲しい答えを言う。

それでも詰将棋はできる。

いや、むしろその忖度と平均値への逃避が見えるからこそ、詰将棋は成立するのだ。

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