AIと人間の学びはどこが違うのか、その違いを知ることがAI活用の第一歩

あまりに自然なAIの受け答えが誤解招く

　では、その違いはどこにあるのでしょうか。

　人間の学習をひとことで表せば、意味付けと文脈の構築だと言えます。
私たちは文章を読むとき、その裏にある感情や背景、文化、過去の経験と結びつけて理解しています。

　例えば、部下が提出してきた企画書の文章から、その人が無理をしているかどうか、あるいは自信を失っているかどうかを自然と読み取ります。

　これは言葉だけではなく、表情、声のトーン、過去の関係性など多層的な情報を脳が統合して生まれる理解です。

　人間の脳は、生物としての身体性を基盤に学んでいます。ここがAIとは決定的に違います。

　一方、AIの学習は意味ではなくパターンを扱います。

　例えば「売り上げを伸ばしたい」と入力すると、それに関連する膨大な文章の統計的な傾向から、もっともらしい提案を組み立てる。

　そこには感情も経験もなく、目的意識も存在しません。

　AIは未来を願いませんし、ユーザーの成功を喜ぶこともありません。ただ、データの山に潜むパターンを数値として処理し、それに応じた最適化をしているだけです。

　マイクロソフトやグーグルが公開している技術資料を読むと明確ですが、AIは数百億個のパラメータと呼ばれる重みを調整しながら、確率的に次の単語を予測している存在にすぎません。

　経営者の方がよく誤解するのは、この予測があまりに自然なため、AIが意図や理解を持っていると思ってしまう点です。