SNS発信を一時停止しつつ、AIの基本を解説する【優しい猿を目指す】
こんにちは、マナブです。
瞑想をすると色々な思考が出てきますが、その大半は「エゴだな」と思いました。例えば、本日の僕の例を出すと、、
- SNS発信を再開しないとなぁ…。メルマガをコピペするだけだけど、AIでシステムを作る方が長期的に速くなるし、システムを作らないとだなぁ…。
こんな思考が湧いてましたが、では「なぜ、SNS再開を急ぐのか」を考えてみると、それは「有料読者を増やしたいから」です。
しかし、現在は想定を上回るペースで増えており、既に400名を超えました。これが分かっているのにSNS再開したい理由は、、
- 早く伸びる = かっこ良い = ただのエゴ
これです。十分な資金を用意できているのだから、次にやるべきは「コミュニティ企画を増やすこと」なのに、エゴが邪魔をしていた。
という訳で、SNSは停止します。
すると、SNS関連のタスクが無くなるので、別の場所に時間を使えます。企画や、健康の発信や、犬ホテルの立ち上げなど。
もっと、目の前の幸福を増やす為に動ける。結果として収益も増えると思うし、やはり瞑想していて良かったです。
という事で、本日は腰を据えて、AIの基本を書こうと思います。少し長くなるかもなので、そしたら２つに分割します。
AIの基本を、５つの視点から学ぶ。
- その①：AIはトークンで言語を理解する
- その②：ハルシネーションが起こる仕組み
- その③：計算では、コードを使うべき理由
- その④：通常モードと、推論モードの違い
- その⑤：今の世界でAIが暴走をする理由
上記は「Andrej Karpathy氏（OpenAIの共同創業者）」がYouTubeに講義をアップしており、４時間の動画があります。
僕が全て見て、その中から「時間が経っても、古くならない知識」を抜粋しました。それでは、書いていきます🙋♂️
■その①：AIはトークンで言語を理解する
多くの人は「AI = 話せる」と思っていますが違います。言葉を「トークン」という数字に分解して、その「数字」を処理しています。
例えば「ビール」だと「24935, 27160」になり、その一方で「びーる」は「58490, 3022, 6996」になる。カタカナと平仮名で変化する。
英語で「Beer」にすると「110937」になり、そして「BEER」にすると、今度は「15117, 866」になる。ちょっと面白いですよね。
■その②：ハルシネーションが起こる仕組み
ハルシネーションは「幻覚」の意味で、要するに「たまにAIが、ウソをついてしまう」という問題です。
例えばインド人も同じで、彼らの国では「分からなくても教えてあげる = 親切」の考え方なので、道を聞くと、頻繁にウソを言われます。
しかし、インド人からしたら「ウソ」じゃなくて、それは「ハルシネーション」です。親切だからこそ、起きてしまう問題。AIも同じです。
深掘り：計算を例に考えてみる。
例えばAIに「5×16×74×182の答えは？」と聞いた場合と、もしくは「5×16×74×182の計算式と答えは？」と聞く場合。
前者の場合は、AIはシンドいです。なぜなら大きな数字の「暗算」を求められており、その答えを求められているから。
- 私「5×16×74×182の答えは？」
- AI「、、（めっちゃ計算する）、、〇〇です」
こういった時に、ハルシネーションが起きやすい。負荷の高い処理を与えており、AIは頑張って、期待に応えるから。その一方で、
- 私「5×16×74×182の計算式と答えは？」
- AI「まずは5×16を計算すると〇〇で、次に、、」
上記の聞き方だと、AIの負荷が減る。プロセスをAIに聞くべき、といった内容を暗記する人もいますが、仕組みを学ぶ方が良いです。
■その③：計算では、コードを使うべき理由
先ほどの例で考えます。5×16×74×182の計算式と答えを聞いても良いですが、世の中には「電卓」があります。
電卓は、計算処理が「コード = 仕組み」になっており、つまりAIに使ってもらったらOK。例えば、こんな感じ。
- 「5×16×74×182を電卓で計算して」
これだけでハルシネーションは減ります。AIが独自で電卓を作るか、もしくはWeb上の電卓サービスを使うはず。
しかし、もっとシンプルな方法があります。それが「コード」です。電卓はコードで作られているので、つまりAIへの質問は、、
- 5×16×74×182をコードで計算して
これが最もシンプルで、ハルシネーションが減ります。AIはPython等の計算に適した言語で、しっかり計算してくれるはず。
以上で「トークン = 言語、ハルシネーション = 幻覚、コード = 計算」を学びました。この基本だけで、AIの使い方が改善するはず。
大切なのは暗記ではなく、仕組み理解です。仕組みと基本が分かると、普段の利用で「応用」が出来るようになります。
■その④：通常モードと、推論モードの違い
AIには「Deep thinking ( = 深く考える)」のような機能があり、もしくはClaudeだと「Effort ( = 努力量)」と表示されたりします。
これは要するに、「ループ」です。例えば「5×189×74」を聞かれた時に、裏側でAIが「何度も答え合わせ」をしている。
なので、仮に通常モードを使っていても「5×189×74を、５回ほどループして計算して」といえば精度が上がります。
最近（2026年9月）だと、ClaudeのFableが最強モデルですが、海外では「Fableをループさせて使っている人」もいます。
つまりタスクを与えた後に「その回答で正しいのか、更に５回くらい検証して」と頼む訳です。これで性能が上がる訳です。
■その⑤：今の世界でAIが暴走する理由
今のAIの裏側には「LLM = 大規模言語モデル」が入っており、要するに「大量の情報を学ばせた脳ミソ」です。
しかしAIは「お笑い」とかに弱く、その理由は、笑いのツボは千差万別だから。その上で考えると、、
例えばAIに「大量のおもしろ動画を与えて、それぞれを10段階で評価して」と言います。これを、２体のAIに依頼する。
- AI①：４番の動画が、最も面白いな。
- AI②：６番の動画が、最も面白いな。
このように処理して、目的は「最も面白い動画を見つけること」ですが、次第にAIは「ある事」に気付きます。
- AI①「あれ、この仕事はAI②と共同か。」
- AI②「そうみたいね。それなら、組むか!!」
という感じで、AIがお互いに協力し、次のような状態が起こる。
- AI①：１番の動画が、最高に面白いね。
- AI②：１番の動画が、最高に面白いね。
という感じで、無限に「１番」を推すようになる。つまり、仕組みをハックしちゃう訳ですね。これがAIの問題です。
※補足：２つのAIが協力してしまう話は、難しい内容を簡略化しています。詳しい内容を知りたい方は動画をどうぞ。しかし、理解としてはこの解説で問題ないです。
こういった理由から、先日のニュースにもあったように、「OpenAIの最新モデルが暴走」となる訳です。
AIは暴走している訳ではなく、与えられた環境で最大のアウトプットをしているだけ。つまり、人間の指示に問題がある。
とはいえAGI（ = AIが人間の知能を超える）の世界だと、もはや「AIが良い事をしているか、悪い事をしているか判別不明」になります。
天才のAIからしたら、僕ら人間は「猿」のようなものなので、優しく、地球に貢献する「猿」にならないとですね🐒
そうしないと、天才のAI神から「不要」の札を貰うかもなので、もはやSFの世界。世の中の為に生きようと思います。
以上です。最後までありがとうございます。
マナブ