お金は価値尺度である
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) April 24, 2025
お金は交換と保存の手段でもあったが
人間の認知能力と情報技術が未熟だったため、お金を使って過去のギブ&テイクを測り、行動履歴を1次元のお金に圧縮した
比較優位の原理でグローバル市場経済で分業が進み、梯子の段差が大きい不平等な社会となったhttps://t.co/bgHgjTxiT1
AIと思考実験してみた
もし技術や認知能力がもっと発達していたら？
お金に代わる別のギブ&テイクの管理方法が生まれていた可能性がある。理由は、過去の行動履歴を1次元の「お金」でしか記録できなかったのは技術と認知の限界だったからだ。具体例として、今後はブロックチェーン技術を使い、過去の行動履歴をデータとして記録・管理するようなシステムが出てくる可能性がある。
行動履歴を一旦消すにはどんな条件が必要？
行動履歴を消すには、自己破産のように「自己責任」で復活できる仕組みが必要だ。理由は、過去を消すことで社会的不信や不平等が生まれるリスクがあるからだ。具体例として、30歳で履歴が10年分しかない人は20年分の過去を消してしまったとみなされ、人権や倫理観の課題が深刻化することが想定される。
文化や常識を技術に合わせて進化させるには？
技術の進化の方向と速度を人間が握り続けることが必要だ。理由は、科学技術が科学技術を開発するような時代になると、AIやロボットに主導権を握られ、ターミネーターやマトリックスのようなディストピアが現実化するリスクがあるからだ。具体例として、現在もイーロン・マスクやトランプ大統領のような個人や国が技術開発を主導している現状が挙げられる。
みんなで技術の進化を決めるには？
一人一票の民主主義的な仕組みをアップデートすることが必要だ。理由は、現在の民主主義ではマイノリティの意見が犠牲にされることがあり、また、専門知識のない人の票も同じ重さでカウントされてしまうからだ。具体例として、YouTubeのコメント欄などから意見を拾い、ブロードリスニング技術を使って少数意見も可視化していく方法が考えられる。
定性的な意見を正しく読み取るには？
AIによるブロードリスニングを活用して、意見のベクトルを分析することが重要だ。理由は、人間がすべてのコメントを読むには限界があり、少数派の意見を見落とす危険があるからだ。具体例として、コメントをAIが自動分類し、多数派・少数派の意見をグラフ化することで、人間が直感的に理解しやすくなる仕組みが提案できる。
AIが意見をベクトルで示す未来に人間は何をすべき？
人間は倫理観や社会常識に責任を持ち続ける役割を果たすべきだ。理由は、AIは情報処理に優れているが、倫理的な判断や社会的な責任までは代替できないからだ。具体例として、コロナ禍でワクチン陰謀論に左右された人たちが1票を持つリスクが顕在化したため、専門家の意見を尊重する文化づくりが必要とされる。
専門家の意見を重視するには？
専門性を持つ人の意見がより高く評価される仕組みを作る必要がある。理由は、専門家の正しい知見が一般市民の無知や偏見と同じ重みで扱われると、社会全体が正しい判断を下せなくなるからだ。具体例として、感染症対策では医師や科学者の意見が重要だったが、陰謀論に影響された層も同じ一票を持っていたため、対策が混乱した。
専門家の専門性を公平に評価するには？
専門家の成果を実績ベースで評価し、責任範囲を明確にするべきだ。理由は、専門家が与えた影響に対して直接的なフィードバックがなければ、適切な行動を促すことができないからだ。具体例として、医者が処方した薬が患者の幸福度を高めた場合は報酬が増え、逆に悪影響が出た場合は報酬が減るような銀行口座連動型の仕組みを提案できる。
専門家の成果に応じた報酬制度に必要な基準は？
患者や市民の「ウェルビーイング（幸福度）」を基準にするべきだ。理由は、単なる収益や人気ではなく、実際に人々の生活の質を高めることこそが専門家の本来の成果だからだ。具体例として、医療現場では、患者の回復率や満足度調査をベースに医師の評価を決める新しい制度設計が考えられる。
技術進化に文化が追いつかない問題への対策は？
科学技術の進化に合わせ、社会倫理や教育システムを柔軟に更新するべきだ。理由は、技術だけが急速に進化すると、人間社会の価値観や制度が取り残され、格差や混乱を引き起こすからだ。具体例として、AI開発においても倫理審査を必須とする取り組みや、学校教育におけるデジタルリテラシー教育の充実が求められている。
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