AIを使う目的は誰が決めるのか。ハイデガーの技術論から考える

AIで速くする前に、仕事の目的を問う

文章を作り、情報を並べ、次の行動を提案するAIが身近になると、導入の議論は性能と効率に集まりやすい。しかし、何を成果と呼び、どの仕事を増やし、何を残すかという判断は、処理速度だけでは決まらない。技術を使う側の目的も、技術を中心に組み立てた制度や手順から影響を受けるからだ。

イノベトピアの書評が取り上げたのは、ハイデガーの『技術とは何だろうか　三つの講演』である。AIを論じた著作ではないが、技術を単なる便利な道具として扱う理解を問い直す入口になる。本記事は同書評と出版社の公開紹介を手がかりにした考察であり、書籍全文を読了した体験として紹介するものではない。

戦後の三講演と、現在のAIをつなぐ距離

講談社の製品ページによると、森一郎編訳の本書は講談社学術文庫として2019年に刊行された。収録作は「物」「建てること、住むこと、考えること」「技術とは何だろうか」。出版社の紹介は、瓶、橋、家屋といった具体的なものから、世界との関係へ議論が進む構成を説明している。

そのため、本書を「生成AIを安全に使うための手順書」として扱うのは適切ではない。1950年代の講演に、現在の言語モデルの仕組みや、インターネットのデータ利用についての結論が書かれているわけではない。現代のAIへの適用は、読者である私たちが行う解釈として示す必要がある。

身近な道具から考えるという出発点には、実務にも通じる意味がある。抽象的なAI社会の将来だけを語るより、今日の会議、記録、顧客との会話で、何が変わったかを観察できるからだ。便利になった工程と、気付かないうちに失った選択肢を、同じ仕事の中で比べられる。

道具としての説明だけでは足りない理由

技術を目的のための手段と理解すれば、目的を正しく決めて管理すればよいという議論になる。この見方は日々の操作には有用だが、どんな目的が選びやすくなるか、誰が決定に参加できるかという問題を十分には扱わない。

例えば、顧客対応のAIを導入した後、件数と処理時間を常に測れるようになったとする。その数字が評価の中心になると、担当者は短く終わる相談を優先し、時間を要する事情を例外として扱うかもしれない。これは特定の導入事例の報告ではなく、評価の設計を考えるための仮想例である。道具が命令通りに動いていても、仕事の意味は変わり得る。

元書評が説明するハイデガーの技術論では、ものをどう現れさせるかという問題が重要になる。材料、形、目的、作り手という四原因の議論も、機械的な因果関係を列挙するためだけのものではない。何かが私たちの前へ現れてくる関係を考えるために取り上げられる。

AIに即して言えば、利用者の問いを文章や数値へ変え、扱いやすい情報にすることは有用である。しかし、表現しやすいものだけを正当な仕事として扱えば、形式へ変えにくい経験や関係が見えにくくなる。この点はAIに意思があるかどうかとは別に考えられる。

人と自然を、いつでも動員できる資源として見る

出版社の紹介は、現代技術がものと人を資源として徴用していくシステムを「総かり立て体制」と呼ぶ議論に触れている。個々の機械だけでなく、供給し、管理し、さらに拡張する全体の秩序が問題になる。

この視点からAIの導入を見ると、「人がAIに支配される」という未来の物語に限らず、現在の働き方を検討できる。AIの処理に合わせて資料を整え、出力を点検し、常に更新する仕事が増えることがある。もともと負担を減らすための導入だったのに、その維持が別の負担になる可能性がある。

もちろん、資料の整理や標準化そのものが悪いわけではない。引き継ぎを容易にし、ミスを減らし、利用できなかった人が参加する入口を作る効果もある。問いは、標準に合わない人や事情が現れたとき、制度を変える余地が残っているかだ。

自動化できるから処理量を増やす、測れるから評価項目にするという連鎖では、技術の導入と目的の決定が一体化しやすい。一度立ち止まり、増えた成果が誰の役に立つのか、どんな負担を移したのかを確認する必要がある。効率の数字を捨てるのではなく、それで表現できないものも判断へ戻す作業である。

人の価値を、AIに勝てる能力だけに置かない

「人にしかできない仕事」を探す議論には実用上の意味がある。しかし人の価値を、AIがまだできないことだけで説明すると、モデルが進歩するたびに根拠を探し直さなければならなくなる。元書評が提起する尊厳の問題は、この比較の仕方自体に向けられている。

たとえば、人に話を聞いてもらう時間の意味は、得られた回答の正確さだけには還元できない。相手が責任を引き受けること、一緒に迷うこと、すぐ結論を出さないことにも価値がある。これをあらゆる場面で人の対応へ戻す主張と解釈する必要はない。AIで補える部分と、関係の継続が重要な部分を分けて考えたい。

人の価値と、個別業務の得意不得意は違う。モデルが特定の試験で高い成績を得たことから、人の尊厳が低くなったとは言えない。逆に人を尊重するために、技術の能力向上を否定する必要もない。人を評価するときの尺度を、技術の性能表と同じ一枚へ閉じ込めないことが大切になる。

管理を増やすだけでは解けない課題

以下は当サイトの実務への考察である。AIの誤りが見つかるたびに監視や記録を追加するだけでは、目的の見直しが後回しになることがある。管理に必要な作業が増えれば、その負担も誰かが引き受ける。すべてを測ることを目指す前に、そもそも自動化する必要のある範囲を絞る余地がある。

導入の最初には、短縮したい時間だけでなく、守りたい体験を言葉にするとよい。相談の経緯を一人の担当者が理解すること、利用者が理由を聞けること、事情を話したくない人にも代替の手段があることなどだ。これらを、速度の改善と別の評価項目として残す。

さらに、AIの提案を採用しない判断ができるかを確かめたい。画面に取り消しボタンがあるだけでなく、人が異議を説明したときに、手順や目標自体を修正できることが必要だ。提案を断ると仕事が進まない制度では、形式上の選択肢があっても自由は狭くなる。

具体的なものと関わる余地を保つ

元書評の後半は、技術によって明らかになるものを否定するのではなく、それだけが世界のすべてだと思い込む危険と、別の現れ方へ開かれる可能性を論じている。そこで芸術や詩が持つ意味にも触れる。救いは技術が進めば自動的に訪れるという予言ではなく、一つの理解へ閉じない姿勢に関わるという読み方だ。

AIの生成物についても、制作に要した時間や売上だけでは表現の意味を尽くせない。誰かに見せない文章を書くこと、結論のない対話をすること、役に立つかまだ分からない試作をすることには、別の価値がある。これは哲学書から特定の制作方法を命令として取り出すのではなく、効率の評価だけでは残りにくい活動を具体的に考えるための接続である。

組織では、そのような活動を個人の余暇に押し出すだけでなく、仕事の中に必要な余地として認められるかが問われる。例えば、新しい顧客の事情を聞く時間は、最初から定型的な成果へ変換できない場合がある。その時間を無駄と決めてしまえば、既存の分類に収まらない課題を学ぶ機会も減る。

反対に、曖昧さを尊重するという理由だけで、利用者への説明や結果の確認を省いてよいわけでもない。責任ある確認と、すべてを同じ尺度で測り切ろうとする態度を区別することが必要だ。技術の価値を認めながら、その価値だけで人や世界を定義しない関係を考えたい。

三講演が瓶や建物から始まる点は、抽象的な技術論を日常へ引き戻す手がかりになる。AIがまとめた顧客像だけを見るのか、一人の顧客の事情に触れられるのか。工程表だけで現場を理解するのか、実際の道具や空間も確かめるのか。その違いが判断の幅に関わる。

これは、直接経験だけを真実とする主張でもない。統計やモデルがなければ見えない課題もある。数字が示す関係と、個々の場面で出会う事情を往復し、どちらか一方で他方を消してしまわないことが重要だ。効率を高めることと、世界への関わりを一種類に狭めないことは、同時に考えられる。

ハイデガーの技術論をAI時代へ持ち込む意義は、古い哲学から製品への賛否を取り出すことではない。便利になった手段が、いつ目的を決め始めたのかを問い直すことにある。導入後にも目的を話し合い、作業を減らし、別の方法を選ぶ余地を保ちたい。

本記事のAI業務への接続は当サイトの考察であり、哲学者が現在の製品を評価した事実を意味しない。当サイト運営のRO合同会社では、AIを使う目的と人が担う判断を整理する業務設計について相談を受け付けている。