
拓海先生、部下が『最近の論文で人間をAIで説明する流れがある』って言うんですが、正直ピンと来ないんです。うちの工場にどう関係するんでしょうか?

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要は『人間の行動や認知をAIやコンピュータになぞらえる説明が妥当か』を問う論文です。忙しい経営者向けに結論を先に言うと、見方によっては役に立つが、過度に単純化すると誤った判断を招く可能性があるんですよ。

なるほど。で、現場で使えるかどうかは投資対効果(ROI)で判断したいのですが、どうやって見ればよいですか。

良い質問です。要点を三つにまとめます。一つ、AI(Artificial Intelligence)―人工知能としての比喩は洞察を与えるが全てを説明しない。二つ、概念比喩(conceptual metaphor)と概念工学(conceptual engineering)は目的が違う。三つ、現場では『どのくらいの差異を無視できるか』を判断基準にする、です。

それは分かりますが、具体的には『人間=AI』という見方でどんな誤りが起きるのですか。これって要するに人間の複雑さを機械に単純化してしまうということですか?

その通りです。例えば『stochastic parrot(確率的オウム)』という表現は統計的学習の側面を強調する比喩です。比喩は地図ですが地図と実地は違う。経営判断で大事なのは『どの違いが意思決定に影響するか』を見極めることです。

分かってきました。では、概念工学というのはどう違うのですか。現場の語彙や概念自体を変えるということですか。

そうです。概念工学(conceptual engineering)は用語や概念を改善していく実務的な仕事です。経営に例えれば社内用語を統一して意思決定を速くする取り組みであり、比喩的説明をそのまま運用ルールにするかを検討するプロセスと言えます。

なるほど、実務的には『どの比喩を採用し、どの比喩を捨てるか』を判断するということですね。最後にもう一度、私の言葉でまとめていいですか。

ぜひお願いします。自分の言葉で説明できるようになるのが一番の理解ですから。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

分かりました。要するに、『AIの比喩は役に立つが万能ではない。現場に導入するには、違いが意思決定に与える影響を検証し、必要なら概念自体を整理する必要がある』ということですね。
