#AI

合成燃料技術について調べるためAIに質問したら、構造の説明で逃げる回答が続いた。問い方を変え続けて具体的な答えを引き出すまでの対話プロセスと、そこから見えた「誠実さ」の問い。

AIで収束思考が加速した結果、拡散モードの時間が減っている。止まることへの恐怖はないのに、止まるタイミングを自分で決められていない。ギルフォードの理論とピダハン族を手がかりに考えた記録。

AIモデルの学習データは、記者やライターや著者がコストをかけて作った成果物。それを使って製品を作るなら、仕入れと同じ構造。市場経済としてごく自然なことだと思います。

AI関連書籍の濫造に感じる違和感の正体を、料理のレシピに例えて考察します。「考えなくていい」というメッセージが暗に発せられているとき、私たちは何を失うのか。

Claude CodeやAgent Teamに日常的に触れるようになってから、ある違和感がずっと頭から離れなくなりました。AIが高度化したとき、人間は「正しさ」を扱い続けることができるのか。仮説として、今の時点で感じていることを残しておきます。

AIリライト競争の先に待つのは、自動リライトの時代。機械 vs 機械の消耗戦に参加するのではなく、学び起点のリライトという別のゲームを選んだ理由と考察。

AIを使って文章を書くことが当たり前になってきた今、「価値のある情報」とは何なのか。情報をまとめただけのコンテンツと、その人の経験や思いを伝えることの違いについて考察します。

AI企業の電力消費問題から、8000年という時間の重さ、そして意思決定のプロセスを残すことの意味を考える。

AIが生産性を上げても余暇は増えない。ピダハン族の生き方から、私たちが失ったものと、別の選択肢について考える。