AIは新しい印刷機だ（またしてもありきたりな見解）

2026年7月3日。個人的な文章を書くのは久しぶりだ。今日シャワーを浴びているときに、面白いアイデアが頭に浮かんだ。半ば静かな日で、次の用事まで1、2時間あったので、座って書き留めてみようと思った。最初に言っておきたいのは、このフォーラムはそういった考えを共有するためのものだということだ。Zergでの仕事に関連したより興味深いブログ、研究、エッセイについては、読者をzergai.comに誘導したい。そこでは間もなく私たちが取り組んできた膨大な資料を公開する予定だ。私はこのチャンネルとあのチャンネルを混同する過ちを犯してきたが、もうしない。それらのためにはブログがある。だから、これはあまり形になっていないだろう。それでも、いつもの「偽Idan」バーチャルエディターを通すので、ある程度のAIによる輝きを読者に約束できる。しかし、私のプロセスは基本的にこうだ：まずほぼ意識の流れのようなアイデアを書き出し、それを後で一貫した塊に整形し、AIのデジタル分身「偽Idan」にかけて、初稿ができるまで議論し、手動でレビュー・編集し、ステップ3を繰り返して公開しても良いと感じるまで続ける。親愛なる読者よ、まずはいつものシャワー思考による夢想から私を遠ざけてきたものを共有しよう。仕事、生活、子供たち、すべてがめちゃくちゃだった。私は、AIが日常的にどれほど素晴らしいか、どれだけ多くのことを達成できるか、さらにやらなければならないことがどれだけ増えたかについて、増え続ける称賛の山にさらに一すくいを加えるようなことをするつもりはない。しかし、私はすでにそれらのことを述べたので、それらが真実であることを認めよう。Zergは、若者たちが言うように、「絶好調」だった。私が知っているすべての創業者は、今日が最高の日だと言うものだ。だから私は、どれだけミスを犯しているかで絶好調かどうかを判断することを学んだ。ミスを犯していなければ、絶好調ではない。絶好調とは、失う価値のあるものがたくさんあって、必然的に悪い判断をしたり、睡眠を失ったり、歯を食いしばったりして回復を試みる状態を指す（実際にはおそらく物事はうまくいっているのだが）。前置きはこれくらいにして。AIについて話したい。人工知能、もう一つの意味である「本当のIdan」と混同しないでほしい。具体的には、AIを自然科学、技術、地球、そしておそらくその先における人類の支配における次の段階的変化としてどのように見るようになったかを語りたい。それを印刷機と比較することで説明しよう。目新しいものではない？今や何が目新しいのか？いずれにせよ、心配するな。私にはひねりがある。多くの人がAIを印刷機に例えてきたが、その比較は通常社会経済的なものだ。印刷機以前、本は数が限られており、一般の人が手に入れることはできなかった。その理由の一つは生産手段にあった。本は手作業と、手で写本を複製する大勢の写字生を必要とした。印刷機はそれらの制約の多くを取り除いた。正確に言えば、印刷は無から生まれたわけではない。木版印刷はヨーロッパですでに広く存在しており、活字はアジアではるかに早い歴史を持っていた。しかし、グーテンベルクの印刷機は、それが適合した環境において経済を桁違いに変えた。需要、技術、補助的条件、ラテンアルファベットがすべて組み合わさって、これまでにない規模での書籍の生産と流通を可能にした。この議論の経済史的なバージョンは、印刷機とヨーロッパの都市成長に関するジェレマイア・ディットマーの研究でよく説明されている。なぜ中国やアジアが同じような技術経済ブームを見なかったのかも魅力的で議論の多いテーマだが、それはまた別の機会に。これは通常、人々がLLMを印刷機に例えるときに使う議論だ。ソフトウェアはかつて手作業の努力だった。特殊な専門家の大集団が一文字ずつシステムを構築する必要があった。今やAIはそれをより安く、より速くした。同じ議論を会計、執筆、音楽、アート、そしてほぼすべての分野に適用できる。私はここでその点を論じるつもりはない。それはほぼ正しい。しかし、この議論にはもっと冷静なバージョンがあると思う。あえて言えば、もっと責任ある考え方だ。それは「AIが私たちを追い詰める」という響きを持たず、内燃機関や電気、その他の技術的段階的変化と同じだ。AIとLLM、実際には深層学習は、知性と創造性に対して、空気力学が飛行にもたらしたことを可能にする。飛行機は鳥ではない。しかし、重要なのは鳥らしさではない。揚力の物理学だ。NASAの基礎空気力学ガイドによれば、揚力は空気中の運動によって生じる空気力であり、翼と翼型が流れを形成し方向付けることでほとんどの仕事を行う。極限では、十分な速度、正しい形状と角度で翼型を空気中に押し出せば、揚力が生じる。同様に、現代の言語モデルからの経験的な教訓は、それらが箱の中の小さな人間であるということではない。損失、能力、タスク行動がデータ、モデルサイズ、計算量に応じてスケールするということだ。スケーリング則の文献は、言語モデルの損失が規模とともにべき乗則で改善することを示し、GPT-3は十分に大きな自己回帰言語モデルが指示と例だけで多くのタスクを実行できることを示した。十分な容量を持つモデルに大量のデータを強制的に通せば、創造性と知性に近づく確率分布が得られる。これはこれらの技術に疑いを投げかけるためのものではない。それは単により責任のある考え方だ。極限では、AIは人間の思考と知性を近似できる。それが人間の思考と知性であると言っているわけではない。しかし、情報を処理し変換する能力によって主に測定され評価される世界では、その近似は機能的に等価になり得る。しかし、ここで一歩下がりたい。人間はこれまでこれをやってこなかったのだろうか？言語の起源に立ち返れ。言語は遺伝物質を必要とせずに世代間の認識伝達を可能にした。遺伝物質自体もこの伝達の一形態であり、より遅く、進化によって支配されている。現代の図像は、ランダムな突然変異が選択によって濾過されるというよりも豊かになっている。拡張進化総合、ニッチ構築、発生バイアス、ストレス誘発突然変異の文献はすべて、生物が進化の探索空間を形成し、どの変異が出現しやすく、子孫がどの環境を継承するかを導く方法を指摘している。いずれにせよ、生命の起源は、自分自身を次世代に伝える何らかの能力を必要とする。あるいは少なくとも、一つの生命の軌跡から将来の世代にとって価値のある情報を抽出することだ。私たちは毎日これを経験している。子供やコミュニティにとって良い模範になろうとする。現在または将来の世代が私たちを高く評価するように、あるいは少なくともこの存在平面での短い瞬間に経験した神経発火から利益を得られるように、本や長い散漫なSubstackの投稿を書く。より実用的なレンズで見ると、樹皮の傷、砂岩に刻まれた象形文字、口から口へ伝えられる英雄と敗北の物語、手書きの本はすべて同じことのバージョンだ：人類の状態の向上のための情報の前方伝播。あるいはもっと率直に言えば、自然、科学、技術、そして最終的には私たち自身の存在に対する人類の支配の前進だ。さて、20分経ったところで、核心的な議論をしよう。AIは印刷機に似ている。なぜなら印刷機は、それが生産した基礎的な財に対する需要も供給も創造しなかったからだ。印刷機は本を発明しなかった。本のトークン生成器としての性質を発明しなかった。同じように、AIはトークン生成器を発明しなかった。それは生成手段を経済的に最小限にした。もう一度一歩下がろう。生産手段はさておき、私たちが「本」として認識する技術は、綴じられた紙よりもはるかに複雑だ。質問されたときに、これまで書かれたすべての単語や文章を検索し、新規に生成するのではなく、適切な本から適切な引用を答える魔法の箱を想像してみてほしい。『エクスプローラーズ』という古い映画がある。私のお気に入りの映画の一つだ。面白い事実：リバー・フェニックスとイーサン・ホークが銀幕デビューした映画でもある。映画では、宇宙人の子供たちが地球の子供たちと接触する。彼らは当初、地球からの無線放送を通じて周囲から受信していたテレビのクリップを使ってコミュニケーションを取る。生涯分の『M*A*S*H』を一気見した彼らは地球の子供たちに会いたがり、ランダムな子供たちの夢にゼロ慣性推進技術の設計を刷り込み、彼らはそれで宇宙船を建造して宇宙へ行き、新しい友達に会う。見たことがなければ、強くお勧めする。言い換えれば、極限では、そのようなブラックボックスは、限られた観測者にとってChatGPTや無限の人間の知能と変わらない。箱は原書を書いていないが、あなたはそれらすべての本を読む能力はなく、「おい、君はこの本のXページを引用しているだけだ」と問いただすことはできない。議論のために批判的に言っている。そのような箱は明らかに無限の価値があるだろう。ポイントは単に、トークン生成の観点では、私たちの魔法の引用箱の文脈では何も新しいものは発明されていないということだ。そしてこれがポイントだ。AI以前、印刷機以前にも、本はすでにトークン生成器だった。本を手に取ることは、はるか以前に生きた人々のトークン生成に同調することだった。本以前でさえ、人間および原人の言語はトークン生成器だった。そして言語以前でさえ、情報と経験の前方伝播のための遺伝物質の伝播もトークン生成の一形態だった。したがって、印刷機は単にトークンの分配を劇的に効率化したのであり、今日AIが生成と再結合を劇的に効率化しているのと同じだ。ほとんどすべての技術的段階的変化はこのレンズを通して見ることができると私は主張する。単純化しすぎていることは認める。現代のLLMの基礎となる数学と理論、そして増大する需要に応えるための複雑さ（連続バッチ処理、テンソル並列化、KVキャッシュ、Flash/Paged Attention、量子化、監視、そしてモデルと使用可能な製品の間にある他のすべてのプロダクション機構）を理解している。現実には、実用化の現場には多くのものがあり、これをすべてトークン転送に還元できると言うのは私が最後だろう。そうは言っても、AIが技術的破壊を受けないと思われていた分野で次々と革命を引き起こし続ける中で、AIに対して別の角度からアプローチしたい。AIは、人間としての経験と知性を前方伝播させる私たちの能力をさらに向上させる、避けられない技術的段階的変化である。いくつかの予測なしに散漫な深掘りは完結しないが、本当に一つだけ行う。言語は最終的に人間の動物に深い生物学的影響を与えた。慎重に言えば、人間には特殊化された機能的に区別可能な言語ネットワークがあるように見える。フェドレンコ、イワノワ、レゲフはこれを脳内の「自然種」と呼ぶ：左半側化された言語選択的なネットワークで、隣接する知覚、運動、認知システムから分離可能である。これはアンダーソンとライトフットが「言語器官」として意味したものに近い：文字通りの新しい解剖学的器官ではなく、人間の生物学によって形成された機能的な認知能力である。それはより古い霊長類のシステムの進化的修正によって構築されたが、それでも私たちと他の哺乳類との間のより明確な差別化要因の一つである。したがって、AIの結果としても同様のことが起こると予想される。