今日は、私が本当に大切だと思っている格言を共有し、あなたの脳に刻みたい。

虫の目

「神は細部に宿る」

これは細部に集中して突き詰めることである。局所解に至る、という表現も近い。

細かく詳細を知っているからこそ、知恵が深くなり、応用が効く。

例えば、毎日新しくAIの活用術が飛び込んでくる。それを次々にマスターして、使いこなす。これは「虫の目」に近いだろう。

鳥の目

「全体を俯瞰して視る」

物事をさらに上の視点から考える。これまでの背景や流れを理解する。

例えばAIの文脈ではこうだ。

Transformerという基本の構造から、LLMが発展し、生成AIへとつながった。チャットボット形式のChatGPTの登場から、パソコンの中を操作してツールや推論をループするAIエージェントへと発展。現在のモデルの更新は、現在の世界の計算資源の制約下でスケーリングやチューニングをしたことを意味するに過ぎない。

このような認識が「鳥の目」である。「鳥の目」を持っている人は、毎日の情報に踊らされずに一歩引いて考えることができる。

2026/5/29本日、ClaudeがOpus4.8にアップデートされた。のめり込みすぎず少し引いて見るくらいが私は大事だと思っている。

魚の目

「流れを掴む」

虫の目、鳥の目が基本的に「現在」の静的な状態を捉えているのに対して、物事の「先」を動的につかみ、大局を読む。

これが最も難しい。AIの文脈だと例えば、こうだ。

今の生成AIはそもそもTransformerというアーキテクチャをもとに発展してきたが、世界のネオAIラボでは新しいアーキテクチャを考案しようとしている。スケーラブルな次のアーキテクチャはやがて出現し、今のAIの常識が塗り替えられるだろう。

一部飛躍もあるかもしれない。しかし、時に人は、現在から想像しにくいような未来を考え、想像することができる。直感に基づいた想像からくる考えは、しばしばその人の考えの主軸を形成する。

ここからが要点。

SNSやAIに飲まれると「虫の目」にしか至らない。

私のXのタイムラインでは、毎日のようにAI活用のノウハウが流れ込んでくる。

しかし極論、他の人が発信するノウハウは、その人の「局所解」でしかない。

「虫の目」はもちろん需要。しかし局所解にハマりすぎてはいけない。

人の発信から得たインサイトを自分という文脈にどこまで落とし込めるかが重要だ。

今自分が「虫の目」ばかりになっていることが認知できれば、不要な「不安」から脱却できる。

AIを活用できる人は、「鳥の目」を引き出す。

AIの活用に関してはどうか。これは活用者によって大きく異なってくる。

AIは人に迎合し、同調するように作られている。AIと話すうちに、「自分」という局所解にハマってしまう人がいる。

この性質を理解することが重要だ。

一方、AIを使って自分を鳥の視点に導くことは可能である。うまく全体を俯瞰して、自分の「メタ認知」を上げるようなプロンプトを入れることができる人は、これを実現できる。

一歩引いて、「そもそも、」で始まるプロンプトを入れてみてほしい。

「魚の目」をどう鍛えるか。

これは最も難しいが、とにかく想像することと、ゆとりを持つことかもしれない。

研究者の想像力が最も発揮され発明が産まれるのは、圧力などにさらされずに余裕のある時だ。

未来を想像し、全く新しいものを創造する。

これは今のAIにはない能力だ。近いうち、LLMはLLMを産むかもしれない。しかし根本から異なるAIを考えることはできない。

今のLLMは人が書いた文章を学んで出力するだけで、学習データにないような突拍子もない発想を生み出さない。

「想像する」人を笑ってはいけない。否定せずに意見を交換するべきだ。

ちなみに、私はAIの未来を想像することが好きだ。AIの安全性について夜中に考えて眠れないことがある。AGIやASIとは何か。いつ実現するのか。シンギュラリティとは何か、等。

もしコメントをいただければ、活発に議論します。

今日からできること。

今、自分は「虫の目」ばかりじゃないか？そう考えることがメタ認知の始まりだ。

その次は、「学ぶこと」。AIに限らず、物事の流れや歴史を学ぶと、AIにない「類推する」能力を活用して、俯瞰的な視点を得られる。

「類推して、俯瞰する」から「想像力を働かせる」ことを繰り返すうち、やがて「魚の目」となる。

今日から意識してみてほしい。

もしよければ、コメントよろしくお願いします。

記事を書いている途中、キャリア孔明さんというX のﾏｯｯｯｯｯｼﾞﾃﾞで有名な記事が飛び込んできました。

キャリア孔明さんの記事、めちゃめちゃアツいですよね。

そしたら、思い出しました。自分もかなりアツい側の人間だったことを。

自分の来歴についてはいつか書きます。

だから、こっから先は、アツいモードで書きます。

なぜか。本当に伝えたいことだから。

本日、英語をリアルタイムで翻訳できる「GPT-Realtime-2」のような機能が登場した。
人がこれまで膨大な時間と労力をかけて獲得してきた能力が、次々とAIに代替されていく。そんな時代が現実になってる。

今回は、その流れの中で私たちの「脳の報酬系」に何が起きているのかについて書く。

AIの新機能を見るたびに、

「すごい、こんなことまでできるようになった」

と興奮する。

それ自体は、ごく自然な反応。自分もめっちゃ興奮してる。

このとき脳内では、ドーパミンが放出されている。

しかし、私はあえて言いたい。

「自分自身が新しい能力を獲得したとき」の喜びこそ、本来の脳の喜びであるべきだ。

AIが人間の能力を代替していく今、私たちは知らず知らずのうちに、

・長期的な報酬：地道な「能力獲得」による喜び

・短期的な報酬：AIの「便利さ」への興奮

へと、報酬の軸をすり替えられている。

正直、あまりの進化の早さにみんなついてくのが必死で、ほとんど誰もこれに気づいてない。

これは、ある種の「AIによる脳の報酬系のハック」だと思う。

短期のドーパミンと、長期の報酬

新しいAI機能がリリースされるたびに湧き上がる驚きと興奮。これ自体は問題じゃないし、むしろ高い情報感度でそれについていく、それは素晴らしいこと。

問題は、私たちがその「短期的なドーパミンの連鎖」に慣れてしまうことだ。

次々と現れる新機能に反応し続けるうちに、私たちは少しずつ、

「自分で何かを身につける」

という行為から遠ざかっていく。

例えば、英語学習。自分が大事にしてることの一つ。

ネイティブレベルまで話せるようになるには、果てしない道のりがある。

単語を覚え、英文を口に出し、人と会話し、何度も失敗する。

その長いプロセスの中で、ふと訪れる、

「前の自分より、できるようになっている」

という感覚。

私は、そこに喜びを感じる。

私だけなのかもしれない。

でも、今の時代だからこそ、マジで強く言いたい。

一度身につけた能力は、誰にも奪われない

自分の脳が獲得した能力には、外部化されたサービスにはない決定的な特性がある。

それは、

「決して奪われない」

ということ。

もちろん、知識は使わなければ忘れるかもしれない。

しかし、「習得したプロセス」や「経験」は残り続ける。
だからこそ、必要になれば再び思い出せる。

経験こそが脳を効率化する。これは前の記事でも書いた。

一方、AIに依存して得た「できること」は、そのAIが使えなくなった瞬間に消える。

「外付けの能力」は、外された瞬間に自分には残らない。

私たちは「最後のチャンス」に立っている

AI時代において、死ぬほど重要なこと。

これ、ﾏｯｯｯｯｯｼﾞﾃﾞ重要。

「自分の能力が伸びた」という感覚を、何よりの喜びとして保つこと。失いかけても、取り戻すこと。

私は今が、このハッキングに抗う「最後のチャンス」だと感じてる。

もし人間が、

「自分で能力を身につける喜び」

を忘れてしまったら。

これからAIと共に生きる子供たちは、AIとどう向き合っていくのか。

これは本当に根深いテーマだ。

だからこそ、このAI時代の入り口に立つ「最後の大人たち」が、

• 自ら学び

• 自ら能力を獲得し

• その喜びを体現すること

が必要。

一つだけでいい。自分の脳を拡張してみてほしい

この記事を読んで、何か一つでもいいので、

「自分に能力をつけること」

に喜びを感じてみてほしい。

例えば、これまでよく分かっていなかったAIの仕組みを勉強して、

「なるほど、そういうことだったのか」

と自分なりの理解を深めるだけでもいい。

本を読むことはこの時代こそ必要。

そしてその知識が後になって誰かの発信に触れたとき、

「あの時学んだことは、こういう意味だったのか」

と有機的に繋がる瞬間が必ず訪れる。

その瞬間を、ぜひ脳の報酬として噛み締めてほしい。

そうすれば、自分の脳を少しずつ拡張していくことの、本当の楽しさが見えてくるはずだ。

最後もう一度言う。

AIに、脳の報酬をハックされてしまう前に。

お読みいただきありがとうございました。

Substack初投稿で、色々勝手が分かっていませんが、ご容赦ください。

広い読者の方に通ずる内容をまず書こうと思い、まず執筆しました。

では本題に入ります。

AIの賢さはとは何でしょうか。

それは、AIが生成するTokenの質で決まります。そしてTokenの質は、極めてシンプルな式で表せます。

知識量 × 知識の使い方(効率)

これは、AIの学習に書き換えると

大規模な事前学習×強化学習(AI専門の方からみたら異論があるかもしれません)

です。

極論、これをどんどん大きくすること(事前学習部分においてはスケーリング則というのが有名です)が、今のAI開発競争です。

GPT-5.5は従来モデルより早く、賢いと言われています。これは、パラメータ数が大きい、つまり事前知識の量が圧倒的だからです。しかしそれだけではなく、膨大なパラメータの効率のよい使い方を強化学習などのアルゴリズムで学習しています。

その結果として、一つひとつのTokenの質が高いのです。だから早く、賢いのです。

これは、人間にもそのまま当てはまります。

いつでも使える知識の量×それを使いこなす効率

この掛け算で、その人のアウトプットが決まります。

これを測る最も簡単な方法は、その人に「直接質問をしてその場で答えさせる」ことです。

そしてここで言う「効率」とは、必ずしも地頭の良さに限らないと思っています。

私は、知識を使う「効率」に最も寄与するのは「経験」だと考えています。

医療の世界の話をします。

医師の頭の良さは、一定以上が保証されています。それでも、知識量だけなら誰にも負けないような研修医は、熟練医の判断には絶対にかないません。

それは、経験値が違いすぎるからです。

仮に同じ知識を持っていても、熟練医が「この症例はこうだ」と判断すれば、医療現場では何よりも価値を持ちます。

20代前半が人間の賢さのピークかというと、まったくそんなことはありません。そこから人はどんどん賢くなっていきます。

経験が、知識の使い方を効率化します。

重要なのは、どんな経験を積むか、それに尽きると私は考えます。

私の場合、医療現場で判断をする、手術をする、などの医師としての経験で、鍛えられました。

これからもいろんな経験をしていきたいと思っています。

考え続けてください。脳を退屈させないでください。臆せずいろんなことに挑戦してください。

その全ての経験が、知らず知らずのうちに、あなたの脳を効率化します。

私は全ての人が成熟した大人になるにつれいろいろな経験をして、賢くなっていくと私は思っていますが、

そのスピードを今、いかに急峻にするかが重要です。

話を戻します。

前半の知識量の話です。

AIがどれほど賢くなり、自分の知識をアウトソースする仕組みがどこまで進んでも、自分自身に蓄えられる知識が増えるわけではありません。

むしろ逆で、AIに頼ることは、知識を血肉化するプロセス(反復、アウトプット)を減らし、知識を自分のものにする機会を奪います。

短期的なアウトプットの速さだけを見ず、長期的な自分の知識と経験の積み重ねに何より投資してください。

今、AIエージェントの使い方をいろいろ試行錯誤することは、その長期投資にあたると考えています。

自分への長期投資は、AIがどんどん賢くなる今こそ必要です。

AI時代こそ絶対に人は学び続けなければなりません。

自分自身が持ち、いつでもアウトプットできる知識を、増やし続けなければなりません。

ここには絶対的な、脳の"エフォート"が必要になります。

繰り返すことで、脳で記憶は長期保存され、繰り返すことで、脳の回路が強化され、前までは労力がかかったことが簡単にできるようになります。

最後に、最も大切な話をします。

ここまで人のアウトプットをAIの「Token」に例えてきました。しかし実際のところ、人間が発する意見、考えは、Tokenではありません。

AIでいうTokenを、人としての発信力にするもの。

それはあなたの人としての"アセット"です。

一言で言うと、これまで何をしてきたか。それは必ずしもどんな資格を取ったか、に限りません。

いろんなことに挑むこと。失敗して、成功して、どんな人と関わり、どんな人と繋がり、どんな成果を出したか。どんな考えを持ってどのくらいの期間行動してきたか。

その全てのアセットが、あなたをあなたという人間にし、あなたという人間の声を、ただのTokenから「発信力」に変えていきます。

絶対にこれはAIには代替できません。

まとめると、

学び続けることと、多くの経験を積むこと、これを続ければ人としてのアセットが積み重なり、あなたのアウトプットはAIにも決して負けることはありません。

なお、知的好奇心はその全ての原動力だと思っています。自分の心の声をいつも聞いてください。

この記事をヒントに、AIに絶対代替できないあなただけのピースを強くするきっかけになれば幸いです。