2026年 10月の記事一覧

LLMに「意図」はあるのか？　振る舞いから技術的意図性を検証する4つの操作的基準

はじめに：なぜ「LLMの意図性」を検証する必要があるのか大規模言語モデル（LLM）は「私はこうしたい」「私の目的は〜です」と自然に話します。こうした発話を見ると、モデルが何かを意図しているように感じられます。しかし、それが本当に内部の目標に基づくのか、意図を演じた文章にすぎないのかは、出力

生成AI時代にアフォーダンスを見直すべき理由アフォーダンスとは、モノや環境が人に示す「行為の可能性」のことです。ドアの取っ手が「引ける」と伝えるように、優れたデザインではユーザーが説明なしに操作方法を理解できます。生成AIの普及で、この前提が揺らぎ始めています。テキスト入力欄ひとつ

導入：なぜ今「翻訳」概念の比較が重要なのかAI、センサー、データ基盤が社会の意思決定に深く入り込むなかで、「情報はそのまま伝わるのか、それとも途中で変形されるのか」という問いの重みが増しています。この問いに哲学と社会学の両側から答えてきたのが、レヴィ・R・ブライアントの対象指向存在論と、ミ

導入：なぜ今「AIの意識」をめぐるルールづくりが必要なのか大規模言語モデルや自律エージェント、身体を持つロボットは、自己評価や長期記憶、内部状態の監視といった、意識研究で重要とされる機能を少しずつ備え始めています。一方で、「AIが本当に何かを感じているのか」を確かめる方法は、現在の科学には

はじめに：「AIは人間集団より賢いか」という問いの落とし穴生成AIが会議の要約やアイデア出し、意見の整理を担うようになり、「チームの仕事をAIに任せられるのではないか」という期待が広がっています。ただし、「AIは人間集団より賢いか」という単純な比較だけでは、組織やコミュニティが本来持ってい

はじめに：暗黙知×AIの問いを立て直す熟練者の引退や人手不足を背景に、「ベテランの勘やコツをAIに覚えさせたい」というニーズが高まっています。しかし、暗黙知は文書やデータに保存された情報の塊ではありません。身体の動き、視線、タイミング、例外への感受性、仲間との役割分担のなかで発揮されるもの

導入：なぜ今「暗黙知の捉え方」を見直すべきなのかベテランの「勘」や「コツ」をマニュアルにしようとしたのに、現場でうまく機能しなかった。こうした経験は医療、保育、接客、製造など多くの職場で見られます。原因の一つは、暗黙知を「まだ書かれていない情報」とだけ捉えていることにあるのかもしれません。

導入：なぜ「それらしさ」の先にある評価が必要なのか生成AIを使ったマルチエージェント・シミュレーションは、社会実験、市場分析、政策検討などへの応用が期待されています。しかし、エージェントが自然に会話し、もっともらしく振る舞うことと、その結果を現実の意思決定に使えることは別の問題です。

はじめに：「なぜ宇宙は3+1次元なのか」を正しく問うために私たちは空間3次元と時間1次元からなる「3+1次元」の世界に住んでいます。しかし量子重力の研究では、時空そのものが基礎的な存在ではなく、より根本的な量子的構造から「出現」するものと考えられることが増えています。本記事では、ま