生成ＡＩとの対話記録（その２） 〜らくだメソッドによる自己観察をめぐって〜
2026/08/04
昨日投稿した記事の続きです。
昨日の記事では、塾生Ｔさんから届いた
らくだメソッドによる自己観察をめぐる
生成AI（Gemini）との対話の内容を
紹介しました。
今日はそれに対してのわたしのコメントです。
わたしは次のようなことを書きました。
言葉の問題を考える上で、吉本隆明さんの
「自己表出と指示表出」という捉え方は、
コミュニケーション面での困難さはもちろん、
袋小路的状況を脱する
ヒントが満載であるように感じている———と。
この観点から生成AIの文章を眺めてみると、
かなりはっきりした輪郭が見えてきます。
身体を持たない生成AIが紡ぎ出した文章の特質を、
もっとも端的に言い切るとするなら、
自己表出性をほとんど持たず、
100％指示表出性のみで成立している文章だ、
ということです。
……ただ、これだけだと、
「何も言っていない」のとほぼ同じなので、
もう少し踏み込んで、具体化して書いてみましょう。
結局のところ、生成AIが何をしているのか、
端的にまとめればこう言えるんじゃないかと。
人間が社会の中で繰り返し生み出し、選び取り、
評価してきた表現や構成――
つまり「こう言えば伝わりやすい」
「こう書けば角が立ちにくい」
「こう返せば納得されやすい」といった
〝型〟を学習し、
「この文脈では多くの人がこう受け取る確率が高い」
という最大公約数を、統計的に出力する。
わたしが今回、塾生TさんとGeminiの
対話記録を読んでいて強く感じたのも、
まさにこの点でした。
文章のうまさ、整い方、配慮の厚み――それらが
「その場の空気を壊さない」方向へ、
きわめて高い精度で最適化されている。
そしてこのことは、何も言葉だけに限らなくて、
冒頭に置いた画像も
AIで作成したものですが、
ここにもまったく同じ構造があります。
「感じて生み出す」営みではなく、
ネット上にある膨大なデータを
確率的、統計的に処理し、
「そう感じられやすい形式」として
再構成したものだと言ってよいでしょう。
ただし、重要な注意点もあって、
その「最大公約数的な出力」は、
どんな問いかけ（プロンプト）を与えるかで、
切り取り方も強調点も、
あっけないほど大きく変わってしまうこと。
同じ素材からでも、別の〝それっぽさ〟は
いくらでも生成できる———ここが、
生成AIの〝強み〟であり、
同時に〝怖さ〟にもなり得るところです。
Tさんは冒頭のリード文中で、
「Gemini3.0になったからか、
末尾の方のやりとりが人間的で進化に舌を巻きます」
と書いていました。
確かに、やりとりの終盤では
AIが人間のように
温度を帯びて見える瞬間があります。
でも、ここで吉本隆明さんが
『言語にとって美とはなにか』で展開された
「自己表出／指示表出」をおもい出したいんですが、
言葉は次のような２つの
異なるベクトルを持っているというのです。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
自己表出：その言葉がどんな経験や身体を背負って
出てきたものなのか、という方向
指示表出：相手に伝えるための情報や指示、説明の方向
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
生成AIには、当然のことながら、
「身体」も「経験」も「感情」もありません。
よって、自己表出の成分は存在しないんですが、
それでも〝自己表出っぽく〟見せることが
できてしまうんですね。
なぜなら、人間の感情や判断の動きには
文化差や個人差はあっても一定の共通性があり、
そこは心理学や行動科学が
長年かけてモデル化し蓄積してきた領域だからです。
たとえば、多くの人は厳しく怒られれば萎縮し、
拒否されれば傷つき、
優しく受け止められれば安心するという
「反応のパターン」があります。
もちろんそれは、非常にステレオタイプな
反応パターンではありますが、
生成AIはそうしたパターンを、
驚くほど上手に言葉へ落とし込むので、
あたかも人間であるかのように装い、
振る舞うことができてしまうんですね。
それで、そうしてAIによって出力された
文章を読むと、こちらはつい
「AIが理解してくれた」
「気持ちを分かってもらえた」とすら感じてしまう。
けれど、そのような生成AIの出力は、
結局のところ誰かの経験として
主体性をもって語られたものではないのです。
失敗して関係を失うこともなければ、
取り返しのつかないような後悔を
抱え続けることもありません。
何よりその反応や判断を引き受けられる
「身体」も「主観」も存在していないところが
人間と決定的に違うわけで、
これが、自己表出性の不在ということです。
それに対して、人間の身体が発した言葉は、
その言葉が、相手の心に何を残すか、
関係をどう変えるか、
その〝行方〟を引き受けていく必要があり、
本当の意味で「言いっぱなし」にはできません。
自己表出とは、言い換えれば「主体の痕跡」であり、
もっと生々しく言えば「責任の影」
でもあるのだとおもいます。
今年の5月、当時プロ野球・読売巨人軍の監督だった
阿部慎之助さんが長女への暴行容疑で逮捕され、
そのきっかけとして長女が
対話型AI「ChatGPT」に相談していたことが
注目された———という出来事がありました。
【解説】長女への暴行容疑 巨人・阿部慎之助監督を現行犯逮捕のワケ 在宅捜査の進め方は？
わずか３ヶ月程前のことですから、
ご記憶の方も少なくないとおもいますが、
わたしは単純に「AIに相談するのは良くない」と
言いたいわけではありません。
生成AIは、言葉に詰まったときの下書きや、
自分の考えを整理する壁打ちとしては、
非常に有効な道具だと言えますし、
今回の塾生Tさんのやりとりも、
ある意味「よく使いこなしている」例に見えます。
問題は、生成AIが優しいかどうかではなく、
便利かどうかでもなく、
どこまでをAIに委ね、
どこからを人間の仕事として引き受けるのかという
線引きの方なのではないかと。
生成AIという「関係のように見えるもの」を介して、
人間が自分の内面を整える作業自体は
価値があることだとおもいますが、
相手との関係に向き合う責任や、
受け取られ方を引き受ける覚悟まで、
まるごとAIに委ねてしまうと、そのやりとりは、
もはや「人と人の関係」とは言えません。
包丁は、おいしい料理をつくり出しますが、
その同じ包丁も、
使い方をひとつ間違えれば
人を傷つける道具にもなります。
計算機は瞬時に正確な答えを出しますが、
その答えをどう使い、
その結果を引き受けるのはあくまで人間自身です。
生成AIもこれとまったく同じで、
あくまでひとつの〝道具〟でしかなく
表現や構成を助けることはできても、
その意味や影響、人間関係の行方まで、
生成AI自身が引き受けることはできません。
だからこそ問われているのは、
生成AIに「どこまで任せられるか」ではなく、
「どこを人間の役割として手放さないか」
なのだとおもいます。
勝手に感じてしまうこと、
迷ってしまうこと、
後悔を抱えながら関係に向き合うこと、
言い直したくなったり、
言えなかった自分を引きずったりすること……
そうした不器用さは、
効率化できないからこそ価値があり、
そしてそれは人間の尊厳と結びついている。
自己表出性とは、
わかりやすい概念ではありませんが
そうした〝不器用さの核心〟を言うのではないかと。
感情や判断を「持たない」からこそ、
生成AIは補完の道具になれる。
感情や判断を、自分の経験として
引き受けられる存在であるからこそ、
人間は生成AIと異なるのです。
この前提を見失わない限り、
生成AIはけっして人間に対する脅威ではなく、
むしろ人間がより人間であり続けるための、
強力な道具になっていくはずです。
TさんがGeminiとの対話を通して見い出されたのは、
単なる「学習の継続法」ではなく、
「いい子の自動スイッチ」に自ら気づき、
自由を自分のために使い直すという、
まさに〝自己表出〟の領域でした。
生成AIを使う価値とは、答えをもらうことではなく、
最後に残る、引き受けなければならない領域が
人間側にあることを、
より明確にしてくれるところに
あるのかもしれません。
さて、最後に、２ヶ月ほど前6/3に投稿した次の記事、
にて紹介した秘密結社＋Ｍさんが
ちょうど昨日8/3に
生成AIをめぐる記事をＸで投稿されていました。
わたしの書いた内容とも
重なるところが多いように感じたので、
以下引用しシェアさせていただきます。
（引用ここから）
ーーーーーーーーーーーーー
情報は、AIに代替できる。
言説も、AIに代替できる。
要約も、説明も、比較も、論証もできる。
文章を組み立て、専門用語を適切に配置し、
論理の形を整えることもできる。
つまり、言葉を扱う能力のかなりの部分は、
すでに人間だけのものではない。
だが、経験は代替できない。
失敗したこと。恥をかいたこと。
誰かを傷つけたこと。
取り返しのつかない選択をしたこと。
長い時間をかけて何かを身につけたこと。
自分の信念が現実によって壊されたこと。
AIは、それらについて語ることはできる。
しかし、それらを生きることはできない。
ここに、これからの言葉を分ける
決定的な境界がある。
その言葉には、経験の元手がかかっているのか。
それとも、既存の記号を器用に
並べ替えているだけなのか。
これまでは、記号操作に長けていること自体が、
知性として高く評価されてきた。
情報を多く知り、適切な概念を使い、
流暢に説明できる人は、
それだけで深い人間に見えた。
しかしAIは、その見かけを崩す。
正しい言葉を選べることと、
正しい言葉を生きてきたことは違う。
苦しみについて雄弁に語れることと、
苦しみによって自分の形を変えられたことは違う。
愛を定義できることと、愛によって傷つき、
なお誰かを選んだことは違う。
AIによって価値を失うのは、言葉そのものではない。
経験から切り離された言葉である。
借りてきた思想。
どこかで読んだ倫理。
傷を負わずに獲得した達観。
何も賭けずに語られる覚悟。
そうした言葉は、AIがいくらでも生成できる。
今後、問われるのは「何を言ったか」だけではない。
なぜ、その言葉を言うに至ったのか。
その言葉の背後で、何を失ったのか。
何に耐え、何を選び、どこで考えを変えたのか。
言葉の価値は、
その背後に支払われた代価によって決まる。
経験のない言葉は、どれほど整っていても軽い。
経験を通過した言葉は、不器用でも重い。
AIは、人間の言葉を奪うのではない。
言葉の出自を暴く。
その人が本当に生きたことを語っているのか。
それとも、記号操作に長けているだけなのか。
AIによって露わになるのは、知性の有無ではない。
その言葉に、人生が賭けられているかどうかである。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
●2021.9.1～2024.12.31記事タイトル一覧は
こちらの記事（旧ブログ）からどうぞ
2025年に投稿した365記事はすべて
今日の音楽シリーズで12/31に全リストを掲載
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
☆寺子屋塾に関連するイベントのご案
8/23(日) 10:30～ 易経入門講座〔第３期〕
14:00～ 易経準中級講座 第15回
9/6(日) 13:30～16:30
『レゾナント・コミュニケーション』読書会 #2
