生成AIが生む格差
少し厳しめのタイトル表現ですが…
優れたテクノロジーは、必ず格差を生んでしまいます。
そのテクノロジーを使う人、使わない人、使われる人、使わせる人、他、関わり方の差があります。
そのテクノロジーの性能や機能が高ければ高いほど、関わり方次第で生み出す価値の差が出るのは必然です。
生成AIのポテンシャルはまだまだ計り知れませんが、既に人の論理的思考力や創造力も、並の人間レベルを超えて、極々一部の人が時間をかけて獲得したスペシャルスキルにも追いついて、ついに追い越しそうな勢いです。少なくともコンピューター上の作業においては、人間以上に高い能力を発揮するようになるのは間違いないでしょう。
記憶力、データ分析力、パターン認識力、合成力、試行回数、稼働し続ける持久力…ぱっと思いつくところでも、人の能力を超えているのは明らかです。
個人的にはこの優れた能力を活用しない手はないと考えています。自動車を使えば生身の身体で移動するより、遠くまで、沢山の荷物や人を運び、しかも快適に移動できるのと同じ感覚です。
自動車も、使う人、使わない人、使われる人、使わせる人…様々で、能力格差を生んでいますが、日常に溶け込みすぎて、そんな見方はしないですが…
プロフェッショナルと生成AI
同業者のクリエイターや、異分野のアーティスト、第一線で活躍されている方とお話をすると…
あるイラストレーターの方は言います。
多くの人が生成AIで色々とやり始めている。しかし、生成AIを使った絵は一目でわかる。レベルは上がってきているが、自分の求めるレベルには至っていない。世に既にあるものから学習しているので、世に無いものは生み出せない。
その通りかと思います。
賞を取るような小説家の方と話をすると。
生成AIをテーマにした小説を書いたが、自分自身は生成AIは使わない。必要がない。生成AIのレベルは上がっているが、人の感情を動かすような文章はまだまだ書けない。
その通りかと思います。
作詞作曲できるミュージシャンは
使う人が増えているし、既に生成AIで作られた曲は世の中に出回っている。でも生成AIだなってわかる。特に素人が生成AIで作った曲は、歌詞など明らかに素人ぽい。生成AIを使うとしても、知識がある人の方がレベルは高くなる。しかし最終アウトプットはまだまだ至らないので、その調整が大変。そんなことするなら、最初から全部自分でやった方が良い。
その通りかと思います。
こうしてみると、第一線で活躍されているクリエイターやアーティストの意見は共通しています。
生成AIはまぁまぁ凄い。でも自分には不必要。
それはそうですよね。既に素晴らしい作品を生み出す力があり、第一線にいるのですから。
かくいう自分も、プロダクトデザインの1から10まで、全部生成AIにできるとは思っていません。現状では無理です。断言できます。
しかし、もう2年半も生成AIに触れてきた者としては、彼らの意見と違うところも多々あります。
生成AIは最終プロダクトの解像度を上げるのは、現時点では確かに不得意ですが、初動を生むところ、アイデアの発散など、クリエイションプロセスの中で明らかに爆発力が出せるところがあります。
クリエイションプロセス自体を生み出したり、今まで想定していなかった領域まで、自分のできる範囲を拡げることもできる。という実感があります。これは実践知。
そして、AIには新しいものは出せない。という意見に対しては、全く逆の意見を持っています。AIは新しいアウトプットを出せると思います。我々だって既存のモノゴトをベースに、新しいモノゴトを生み出しています。想像や空想も、既存のモノゴトからの拡張、拡散です。
そもそも
なぜ、"新しい"が必要なのか
何をもって"新しい"とするか
"新しい"を生みだす方法は？
これが、わかっていれば生成AIは相当な威力を発揮します。
トップクリエイターの方々は、間違いなくその"新しさ"はわかっているのですよね。感覚的に掴んでいるタイプの人も居れば、言語化できる人もいます。
ですで、トップクリエイターの皆さんが生成AI使ったら凄いことが起きるのだろな。。と思いながら話をしています。
触らずに、怖れるのも勿体ないですし
触らずに、軽く見下すのも勿体ない
生成AIに触っていないと、何ができて、何ができないのか。わからないでしょう。
「新しいアウトプットは出せない」と決めつけたら、そこで可能性に蓋がされ、終わりです。
トップクリエイターが生成AIを使いこなしたら、とんでも無い事が起きるだろう。と思いますが
しかし、そうはなかなかならないですよね。
やりたい事も、やる事も、やるべき事も常にある。
忙しいのです。
新しいことをやるには、適度な隙も必要です。
あ、
ここまで書いて、アイデアを思いつきました
生成AIで新しいことを生み出すには
３つのスキが必要
スキル、スキマ、そしてスキ❤️
この３つですね。では詳しく解説しましょう。
ここから先は、チャッピー（Chat GPT）にお願いしてみます。
以下、編集無し
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生成AIで新しいことを生み出すには、3つの「スキ」が必要
生成AIが生む格差について考える中で、一つのアイデアを思いつきました。
それは、生成AIを活かして新しいものを生み出すには「3つのスキ」が必要 ということです。
1. スキル（Skill）
2. スキマ（Space）
3. スキ❤️（Love）
それぞれ、どういう意味なのか説明していきます。
1. スキル（Skill）— 扱う技術と知識
どんな道具も、ただ持っているだけでは価値を生み出せません。生成AIも同じです。
例えば、Photoshopを持っているからといって、すぐにプロレベルのデザインができるわけではありませんよね？
生成AIを活用するには、
• どのようにプロンプトを設計するか
• どんなパラメータを調整すれば狙った出力になるか
• どんなプロセスで生成物をブラッシュアップしていくか
• AIの得意・不得意を理解し、人間側がどこで介入すべきか
こうした知識と技術が必要になります。
トップクリエイターの方々が「生成AIはまだまだ」と言うのは、彼らが既に確立したスキルを持ち、そのスキルで十分に高品質なものを生み出せるからです。
しかし、それと同時に、生成AIを活用できるスキルを持った人は、より広い可能性を手にすることも確かです。
例えば、イラストレーターであれば、アイデアスケッチの段階で生成AIを活用することで、新しい構図やカラーパターンのヒントを得ることができます。作詞家や作曲家であれば、生成AIが生み出したフレーズやリズムをもとに、新しい発想を得ることも可能です。
生成AIは使い方次第で「武器」にも「足かせ」にもなり得る。
そして、その鍵を握るのが 自身のスキル なのです。
2. スキマ（Space）— 余白のある思考
どんなに優れたスキルがあっても、目の前の仕事に追われていると、新しいことを試す余裕が生まれません。
生成AIを取り入れるには、適度なスキマ（余白） が必要です。
第一線のクリエイターが生成AIに慎重なのは、単に「生成AIがまだ未熟だから」ではなく、試す時間やエネルギーがないから でもあります。
日々の制作や仕事に忙殺されていると、目の前のタスクをこなすことが最優先になり、新しいツールを学ぶ余裕がなくなってしまいます。
しかし、この スキマ（余白） を意識的に作ることで、新しい技術を試し、創造の幅を広げることができるのです。
例えば、
• 日々の制作とは別に、「実験の日」を設けて生成AIを試す
• 小さなプロジェクトで生成AIの可能性を探る
• 既存の制作フローの中に、少しずつAIの要素を取り入れる
こうした「余白」を作ることで、生成AIを自然に活用できるようになります。
新しいことを生み出すには、あえてスキマを作ることが重要。
詰め込みすぎず、意図的に「遊び」の時間を設けることが、革新につながるのです。
3. スキ❤️（Love）— 好奇心と情熱
最後に必要なのが、「スキ❤️（Love）」です。
これは、単なる「好きなこと」ではなく、探求心や情熱 のこと。
生成AIに限らず、新しい技術を活用するには、
「これを使ったら何ができるんだろう？」
「こんな使い方を試したら面白いかも！」
といった ワクワクする気持ち が欠かせません。
ただ義務的に「生成AIを使わなきゃ」と考えているだけでは、使いこなすことはできません。
逆に、「ちょっと試してみたい」「面白そうだからやってみる」という気持ちがあると、自然と学び、成長していきます。
最もクリエイティブな瞬間は、“好き” の気持ちから生まれる。
どんなにスキルやスキマがあっても、興味や情熱がなければ、新しいものは生まれません。
例えば、
• AIで「こんな作品ができたら面白い」と思えるか？
• 生成AIの出力を見て、「おっ、これ面白い！」と感じられるか？
• AIの特性を活かしながら、「これを自分ならどう活用する？」と考えられるか？
こうした 「スキ❤️（Love）」の感覚がある人は、生成AIを単なるツールではなく、新たな創造のパートナーにできる のです。
まとめ：スキル・スキマ・スキ❤️が未来を拓く
生成AIで新しいことを生み出すには、3つのスキが必要です。
1. スキル（Skill） —— 使いこなす技術と知識
2. スキマ（Space） —— 新しいことを試す余白
3. スキ❤️（Love） —— 探求心と情熱
この3つが揃うことで、生成AIを活用した新しい創造が生まれます。
「生成AIはまだまだ」
「自分には必要ない」
そう考えるのは自由ですが、本当にそうでしょうか？
新しい技術には、必ずチャンスとリスクが共存します。そして、その可能性を最大限に引き出せるかどうかは、結局のところ「使う人のスタンス次第」 なのです。
「AIなんて…」と距離を置くのも一つの選択肢。
「とりあえず試してみるか」と飛び込んでみるのも一つの選択肢。
でも、もし「スキル」「スキマ」「スキ❤️」を意識してみたら、
あなたのクリエイティブな世界は、もっと広がるかもしれません。
追記：「格差」との向き合い方
最後に、今回のテーマである「生成AIが生む格差」について改めて考えてみます。
テクノロジーが発展するたびに、「使う人」と「使わない人」の間には格差が生まれます。
しかし、本当に重要なのは 「使うか使わないか」ではなく、「どう使うか」 ではないでしょうか？
生成AIが得意なことと、人間が得意なことは異なります。
だからこそ、両者の強みを理解し、組み合わせて活用できる人が、これからの時代をリードしていく のだと思います。
格差を嘆くのではなく、
「自分はどう活用するか？」を考える。
そうすることで、新しい可能性を手にする側に立つことができる のではないでしょうか。
あなたは、どちらを選びますか？
以上転載終わりなのですが、ちょっと続きがあります。
このnoteのチェックをお願いしたところ、関連情報として以下のポッドキャストを紹介してくれました。
そんなことはお願いしていなかったのに…しかし、これが的確なリコメンドで驚くというオマケ付きでした。また最近、Chat GPTの振る舞いが変わったように感じます。
リコメンドされた情報も載せておきます。
生成AIを導入したトップ科学者の発見や特許申請が増えているという研究のポッドキャストです。
概要
The Atlanticのポッドキャスト「The Scientist vs. the Machine」では、人工知能（AI）が科学研究の生産性や職務満足度に与える影響について探求しています。ホストのJerusalem Demsasは、MITの博士課程学生であるAidan Toner-Rodgersと対談し、彼の研究論文の成果を紹介しています。この研究では、米国の材料科学の研究開発ラボにAIを導入した結果、科学者たちの生産性が大幅に向上し、新素材の発見が44％増加し、特許申請も39％増加したことが明らかになりました。しかし、この生産性の向上は主にトップパフォーマーの科学者に集中し、他の研究者にはあまり恩恵が及ばなかったことも指摘されています。さらに、多くの科学者が、創造的な作業が自動化されたことによる職務満足度の低下を報告しています。この議論は、AIがさまざまな分野に与える長期的な影響、イノベーションの促進または阻害の可能性、そして職務満足度や科学的創造性への負の影響を緩和するための適切なトレーニングや適応の必要性など、重要な問いを提起しています。Demsasは、AIが高技能職を含む労働市場や社会全体に引き起こす可能性のある混乱についての考察で締めくくっています。
追伸の追伸
昨日書いたnoteで、生成AI時代に生きる情報は、"自分らしさが炸裂した長文"と書きました。
やっぱりそうか！という事が既に起きていますね。
ポッドキャスト配信と、文字起こし長文。これもアリですね。