はじめに
マイケル・ポラニーは『暗黙知の次元』において、人間の知識の多くが言語化できない「暗黙知」に依存していると指摘しました。例えば、我々は親しい人の顔を即座に認識できますが、どの特徴で識別しているかを明確に説明するのは困難です。この「ポラニーのパラドックス（人間が言語化できない知識をコンピュータに教えることは困難）」は、長年AI研究における課題とされてきました。
しかし、近年の生成AI（Generative AI）、特にマルチモーダルAIの登場によって、この暗黙知の扱い方に新たな光が当たっています。本記事では、ポラニーの暗黙知概念を手がかりに、以下の点について考察します。
- 暗黙知の形成プロセスとマルチモーダルAIの学習の類似点
- マルチモーダルAIが暗黙知を再現・拡張する方法
- 生成AIのマルチモーダル特性が暗黙知理解にもたらす示唆
暗黙知の形成プロセスとマルチモーダルAI学習の類似点
ポラニーによれば、暗黙知は経験や感覚を通じて形成される知識です。例えば、自転車の乗り方や職人の技術は、明確なルールを言語化しなくとも体得されます。このように、五感や文脈にまたがる統合的な学習が暗黙知の特徴です。
興味深いことに、マルチモーダルAIの学習プロセスもこれに類似しています。例えば、AIが画像と言語のペアを学習する際、開発者が事前に「顔を認識するときは目と鼻と口の位置関係を見る」と明示的に指示するわけではありません。代わりに、AIは大量のデータを分析し、統計的なパターンを自律的に学習します。これは、人間が明文化できない要領を経験から掴む様子に通じます。
また、最近の研究では、AIが「犬を散歩させるもの」「リンゴは甘酸っぱい」といった常識（コモンセンス）を、テキストと画像の組み合わせから自律的に学習できることが示されています。これは、日常生活の経験から常識を学ぶ人間のプロセスと極めて似ています。
マルチモーダルAIによる暗黙知の再現・拡張
マルチモーダルAIは、人間の持つ暗黙知を再現するだけでなく、拡張する可能性も秘めています。例えば、製造業では熟練作業者が「機械の微細な音や振動から不具合を察知する」など、言語化しにくいノウハウを持っています。こうした知識を、マルチモーダルAIは画像・音声・センサーデータを統合して学習し、形式知化することが可能です。
また、生成AIは職人や専門家の技術を学習し、それを超える成果を出すケースもあります。例えば、建築分野では、伝統的な工芸技術をAIが学習し、それを新しい設計に応用する試みが行われています。こうしたAIの能力は、単に模倣するだけでなく、異分野の知識を統合し、新たな創造に結びつけることができる点で特筆すべきです。
さらに、対話型AIは営業やカスタマーサポートの現場で、人間の経験に基づく説得のコツを学習し、実際に応用することが試みられています。このように、マルチモーダルAIは暗黙知をデータ化することで、人間の知識やスキルを拡張する役割を果たしつつあります。
生成AIのマルチモーダル特性が暗黙知理解にもたらす示唆
マルチモーダルAIの成功は、暗黙知の本質について重要な示唆を与えています。
- 暗黙知はデータに潜むパターンである
- AIが「犬は散歩が必要」といった常識を学習できるのは、視覚や言語の膨大な組み合わせデータの中にそうしたパターンが存在するためです。
- これは、人間がOJTや日常経験から学ぶプロセスと一致しています。
- 暗黙知と創造性の関係
- 生成AIは学習データを再構成し、新たな画像や文章を生み出します。
- これは、人間の直感的発明が過去の経験の再構成によって生まれることとよく似ています。
- 暗黙知の限界とブラックボックス問題
- ディープラーニングモデルの内部は「ブラックボックス」と称され、なぜその出力に至ったか説明が難しいことが多い。
- これは、ポラニーが指摘した「人間の知識も完全には言語化できない」点と類似しており、AIが獲得した知識自体も暗黙知の様相を呈することを示しています。
まとめ
マイケル・ポラニーの「暗黙知」は、人間中心の知識論として研究されてきましたが、マルチモーダルAIの発展により新たな解釈が可能になっています。AIがデータから暗黙のルールを学ぶプロセスは、人間の経験学習と驚くほど似ており、これを活用すれば職人技や専門知識の形式知化が進む可能性があります。
しかし、AIのブラックボックス性が示すように、暗黙知のすべてを形式知に転換することは困難であり、人間が最終的な判断を下す重要性は依然として残ります。今後は、AIの能力を活かしつつ、人間の直観や倫理観とどう融合させるかが課題となるでしょう。
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