AI時代とネガティブ・ケイパビリティの対立

AI時代の特徴

AIは「曖昧さを残すこと」を避け、即座に最適解や平均値の答えを提示する傾向がある。

社会的傾向

効率化・最適化が重視され、「即答志向」が主流化。

人間の思考プロセスの価値とAIによる形骸化のリスク

同じ答えの出現とプロセスの形骸化

人間が苦悩や試行錯誤の末に出した答えと、AIが平均値から弾き出した答えが一致する場合、「人間の思考プロセスの意味」が相対的に薄まる、形骸化する危険がある。

結果だけが重視され、プロセス（熟考、葛藤、探索）の価値が軽視されやすい。

プロセスの不可視化・思考体験の剥奪

AI利用が進むと、「どのように考えたか」が見えなくなり、思考プロセスそのものが「無駄」とみなされやすい。

思索の過程で得られる認知の深化や新しい発見が失われやすい。

ただし、プロセスの価値は消えない領域もある

哲学や芸術のように「過程」自体が価値となる領域では、AIの平均解との一致が無意味になる場合もある。

個人がどれだけ「納得」できるかによってプロセスの重みは変動する。

「巨人の肩に乗ること」とAIの平均値の違い

共通点

どちらも「過去知」の集積を利用して新たな答えを導き出すという点では同じ。

決定的な違い

1. 創造性・飛躍

人間は「巨人の肩」からさらに新しいパラダイムへの飛躍が可能。AIは基本的に既存パターンの再提示にとどまりやすい。

2. 批判的思考・自己言及

人間は「何に依拠しているか」を自覚・批判し、過去知の乗り越えが可能。AIは基本的にそうした自己言及ができない。

3. 文脈依存性

人間の知的営みは個別具体的で多様。AIの平均値解答は文脈依存性が弱く、画一的になりやすい。

社会的帰結

「巨人の肩に乗る」は知の発展に寄与しうるが、AIの平均値的解答は知の凡庸化・停滞をもたらしやすい。

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