#K4SEN ｜イサミの投稿-GRAVITY(グラビティ) SNS

一人の人間はAIをコントロールできるのか。

ここでいうコントロールとは、
AIの出力や振る舞いを完全に予測することではなく、
その「有効多様性」を人間の認知・判断・意思決定の射程内に収めることを指す。

直感的に「難しそう」と感じるのは、
感情論というより構造の問題かもしれない。

よくある比較は
AI ⇔ 人間集団
だが、実際の利用場面で向き合っているのはほぼ
単体AI ⇔ 個人
という関係だ。

Ashbyのいう「多様性」は、単なる意見数ではなく、
状態数・応答パターン・文脈切替・組合せの幅を含む。

個人の人間は
・深い理解を持てる一方
・同時に扱える文脈は限られ
・認知資源と時間に強い制約がある
——深いが狭い多様性を持つ。

一方、単体AIは
・巨大な言語表現空間
・高速な文脈切替
・疲労しない反復
・広範な知識アクセス
——浅いが広い多様性を持つ。

人間同士も内部状態は不可視だが、
相互作用する主体同士の多様性スケールは近い。
そのため、経験則や暗黙知による調整が成立する。

しかしAIの場合、
振る舞いの多様性スケール自体が個人の把握可能域を超えている。

その結果、特定領域では
「個人の有効多様性＜単体AIの有効多様性」
が起きやすい。
情報探索や代替案生成では特に顕著だ。

AIが“集団知のように見える”のは、
実際には集団知を圧縮・平滑化した表現だからだ。
対立や葛藤といった粗さは削ぎ落とされ、
均質で一貫した応答として現れる。

制御が難しく感じられる理由は、
AIが賢いからというより、
その振る舞いの幅が人間の認知可能な射程を超えていることにある。

AIは局所的には予測可能に振る舞うが、
内部状態空間は巨大で不可視だ。

だから
・個人が直感だけで完全に扱うのは難しい
・一方で、AI側の有効多様性を意図的に制約・射影すれば、制御余地は生まれる

この考え方は、必要多様性の法則とも矛盾しない。
必要なのは、多様性の削減そのものではなく、
人間側の認知多様性と釣り合う形への写像である。

実際、現在の技術的な潮流は
「人が直接AIを扱う」方向ではなく、
フレームワーク、アプリ基盤、ワークフロー、プラットフォームといった
構造物の内部でAIを駆動させる方向に進んでいる。

それらは、AIの能力を最大化するためというより、
AIの振る舞いを制約し、
人間が扱える粒度と文脈に再構成するための装置だ。

AIは「集団の代替」ではなく、
個人にとって多様性スケールの異なる他者になりつつある。
だからこそ、人とAIの間には、
多様性を減衰させるのではなく、
選択・制約・射影によって橋渡しする構造が必要になる。