Thinking Paper は、
知識を知恵に変えていくために、
学び、考えてきたことを、
ＡＩを活用し、
ボトムアップ的に集積するための、
実験的メディアです。
抽象と具体の波
情報や知識が、飽和している時代になりました。
学ぼうと思えば、いくらでも学べる時代になりました。
それなのに、学び続けても、
生きやすさや判断のしやすさはあまり変わりません。
むしろ、迷うことの方が多くなった気がします。
それはきっと、学んだことが、
そのまま判断や行動、意思決定に直接結びつくわけではないからだと思います。
私たちが生きている世界は、
もっと複雑で、多様で、流動的です。
同じ状況は二度と現れない。
現実はいつも、思いもよらぬ形で、目の前に立ち現れます。
そのとき、
誰かのノウハウやベストプラクティスだけでは、
不十分です。
むしろ、それに捉われたくはない。
本当に頼れるのは、
もっと抽象的だけど、もっと深いものであるはずです。
迷い、考え、立ち止まり、
それでも選ばなければならない瞬間は、
誰の人生にも、何度も訪れます。
そのときに頼れるのは、
学んだ知識そのものではありません。
- そこから得られる示唆
- 考え抜くための思考過程
- ふとした違和感や価値観
- そうして育まれた直感
一つひとつの具体的な学びや経験は、
そこから思考の型へと抽象化する必要があります。
何が起きたかより、
どのように起きたか、
そして、なぜ起きたか。
何をするかより、
どのようにするか、
そして、なぜするのか。
具体的な知識から考え、
そこに含まれる知恵を抽象化する。
そうして、抽象化されたものが、
別の具体的な場面において、
意思決定の基準となります。
それが、迷いなき行動につながります。
具体 → 抽象 → 具体。
この往復を重ねることで、
状況が変わっても揺らがない
自分の意思決定の基準が育っていくと思います。
意思決定をするときはいつだって、
自分の核心にまで、
立ち戻る必要があるのです。
なぜなら、一番大切なのは、
正しい答えよりも正しい問いだからです。
答えはどこにもありません。
でも、問い返すことができたなら、
大切な場面で、大切な意思決定ができるはずです。
ＡＩ時代の生き方
ニューロンがネットワーク状に広がり、
生物の脳は発達してきました。
それを模してＬＬＭ（大規規模言語モデル）が構築され、
生成ＡＩが進化し続けています。
ネット上のあらゆる知識や情報にアクセスし、
平均化し、あるいはそこから予測して、
もっともらしい答えを導き出す。
そのスピードやボリュームに、
私たちは、もう敵うことができません。
ハルシネーションやディープフェイク、
ＡＩにまつわる課題や危険にどう向き合い、
ＡＩとどのように関わり、どのように使いこなしていくのか。
これからの時代、避けられないテーマとなりました。
でも、本質は何も変わらないかもしれません。
つなぐことです。
学んだ知識をつなぎ、
それらの共通項や差異に気付き、
グルーピングしたり、ラベリングしたり、
自身の経験や思考、感覚とあわせて、
抽象化していく。知恵へと変えていく。
かつての人類は、空を見上げ、
そこに浮かぶ数多の星を眺めました。
それらを関係づけて、文脈を与えて、
星座を創りました。
それを、時には物語へと、時には道標へと、
昇華させてきたのだと思います。
情報や知識が飽和している今、
再び問われているのは、
つなぎ方かもしれません。
ＡＩを使いこなし、
ＡＩに勝る価値を生み出すには、
知識をつなぎ、知恵へと抽象化していくこと。
そして、言葉に記していくことだと思います。