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Why Russian Rivers Have Short Names? — The Age Structure Hidden in Place Names ロシアの都市名は長い。 ノボシビルスク、エカテリンブルク、ペトロパブロフスク・カムチャツキー。 ところが、主要な川の名前は短い。 レナ、オビ、ドン。 なぜだろうか。 1｜ロシアの川は妙に名前が短い ロシアの地図を見ると、この非対称がいたるところに現れている。 都市名には長い語が並ぶ。ノボシビルスク（7音節）、エカテリンブルク（7音節）。一方でシベリアを流れる大河の名前は、レナ（2音節）、オビ（2音節）、アムール（3音節）、ドン（1音節）。これほどの大河が、これほど短い名前を持っている。 これは偶然ではない。この差には、地名の「年代」が刻まれている。 2｜
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Cities That Start With Airports — The Frontier Logic of Siberian Urban Formation 都市はどのように生まれるのだろうか。 多くの都市では、人が集まり、道路ができ、交通が整備される。交通インフラとは、都市が成熟した結果として後から付いてくるものだという認識が、私たちの都市観の前提になっている。 しかしシベリアでは順序が逆である。 まず空港ができ、そこに都市が生まれる。 1｜都市は普通「交通の結果」で生まれる 農地が開かれ、村ができ、物資の流通が始まると道路が整備される。道路が交差する場所に市場が立ち、やがて都市へと成長する。日本でもヨーロッパでも、歴史的な都市の多くはこの順序を踏んでいる。 多くの地域では、交通インフラは人口密度の上昇に応答する形で整備されてきた。都市が交通を呼ぶのであって、交通が都市を作るのではない。それが通念である。 2｜シベリアでは交通条件が都市の位置を決める シベリアは、この通念が通用しない地域である。 永久凍土、極寒、広大な面積、そして人口密度の極端な低さ。これ
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— Writing That Moves Cognition: Another Way to Evaluate a Text 文章には二つの役割がある。 一つは情報を伝えること。 もう一つは、世界の見方を変えること。 この二つは似ているようで、実はまったく違う。 1｜文章評価の一般的な基準 文章にはさまざまな評価軸がある。 分かりやすい。役に立つ。面白い。共感できる。 インターネット上の文章批評も、コンテンツ論も、おおむねこの四つの周辺を回っている。どれも正当な基準だ。 しかし、もう一つ別の観点がある。 その文章は、読み手の認知を動かしているか。 2｜情報型の文章 多くの文章は情報を伝える。 構造はシンプルだ。 知らない ↓ 知る 知識は増える。理解は深まる。それ自体は十分に価値がある。 ただ、世界の見え方はほとんど変わらない。読む前と読んだあとで、自分がどう世界を見ているかは、基本的に同じままだ。 3｜認知を動かす文章 認知型の文章は、別の作用を持つ。 Aだと思っていた
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What Does It Mean to Be Intelligent? — Answers vs Structure 「頭のいい人」とは何だろうか。 知識量だろうか。IQだろうか。学歴だろうか。 最近、かなりシンプルな定義に落ち着いた。 知識をAnswer(答え)で見るか、Structure(構造)で見るか。 「頭がいい」という自己申告は、なぜ怪しいのか 世の中には、時々「自分は頭がいい」と言う人がいる。 「理解が速い」「人よりよくわかっている」という確信を持っている人がいる。 しかしこの自己申告は、あまり当てにならない。 知性は「持っている知識」ではなく、知識を扱う方法に現れるからだ。 では何を見るべきなのか。 答えに辿り着く前に、まず「知識の扱い方」の違いを整理したい。 Answerで知識を見る人 多くの人は、知識を「答え」として扱う。 思考の単位は、
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退職や異動の話を聞くと、人は感情的に反応する。 寂しい、悲しい、応援したい。 しかしあるとき、私はこう思った。 この感情は、仕事の判断を歪めているのではないか。 そこから、自分の意思決定の構造を分解することになった。 1｜退職イベントへの違和感 送別会、最終日の挨拶、Slackの退職メッセージ。 これらのイベントに、人は感情を動かされる。私もそうだった。 しかしよく考えると、おかしな部分がある。退職後も関係が続く人とは続くし、続かない人とは数ヶ月もすれば記憶も薄れる。つまり退職という出来事は、関係の実態をほとんど変えない。 変わるのは「会社という場を共有しているかどうか」というだけだ。 にもかかわらず感情が動くのは、退職というイベントのフォーマットに反応しているからだ。関係の中身ではなく、儀式の演出に乗っかっている。 そこに気づいたとき、もっと大きな問いが見えてきた。 自分は仕事の判断を、感情で歪めていないか。 2｜「感情 → 合理化」という構造の危険 自分の思考を観察してみると、こういう構造になっていた。 感情 ↓ 合理化 ↓ 判断 感情が先にある。
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Visualizing Intelligence with AI — Staging Human Thought 1｜知性が可視化されると何が起きるか このシリーズで書いてきたことをおさらいする。 AIが思考ログを残すようになると、人間の思考はある程度可視化される。問題設定、推論過程、AIとの対話、修正、結論。これまで揮発していたものが、ログとして残る。 一見すると、これは知性の透明化のように見える。 ただ、前回書いたように、測定が始まると必ずGoodhart（イタチごっこ）の問題が発動する。そして今回は、その先にある現象を観察したい。 2｜可視化は必ず演出を生む 社会で何かが可視化されると、必ず起きる現象がある。 演出だ。 可視化されたもの 生まれたもの SNS 生活の演出 論文評価 引用の戦略 SEO 検索最適化 構造は同じだ。評価される形式が生まれると、人はその形式を演出する。これは不誠実さの問題ではない。評価に適応することは、合理的な行動だ。 問題は、演出が上手いことと、実際に能力があることが、
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Evaluating Intelligence with AI Thinking Logs — The Goodhart’s Law Problem 1｜測定が始まると必ず起きること 前回、AIが思考ログを残すことで、知性が「可視化」される可能性を書いた。 ただ、可視化の話には続きがある。 社会の評価指標は、だいたいこの循環を辿る。 指標が作られる ↓ 人が最適化する ↓ 指標が歪む ↓ 新しい指標が作られる これを説明する有名な原則がある。 Goodhart's Law（イタチごっこの法則） 「指標が目標になると、指標は良い指標でなくなる。」 IQが出回れば、IQの上げ方が出回る。偏差値が広まれば、偏差値対策が産業になる。どんな指標も、社会に浸透した瞬間から、その指標を攻略するための努力が始まる。 これは人間の悪意ではなく、インセンティブの構造だ。 2｜AI知性指標でも同じことが起きる 前回書いた「思考ログ評価」を例にとると、最初の設計意図はこうだ。 思考の質を評価する
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New Metrics of Intelligence in the AI Era — Thinking Logs as a Signal of Intelligence 1｜知性はこれまで直接測れなかった 社会が使ってきた知性の指標は、ほとんどが代理指標だった。 IQ、学歴、職歴、資格。 これらはすべて「能力そのもの」ではなく、能力を推定するための指標だった。 理由は単純で、人間の思考能力は直接測ることが難しかったからだ。思考は脳の中で起きる。アウトプットは測れても、プロセスは見えない。だから社会はずっと、結果から能力を逆算してきた。 それは合理的な近似だったと思う。ただ、近似である以上、ズレがある。 2｜AIは「思考ログ」を残す AIを使った思考には、これまでの知的作業にはなかった特徴がある。 多くの場合、次のものが記録される。 * 問題の提示 * AIへの質問 * 推論の過程 * 修正
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ロシアや東欧の地図を見ていると、あることに気づく。地名の語尾が妙に似ているのだ。 トムスク、オムスク。カトヴィツェ、ハルキフ。 つまり東欧の地名は、かなりの部分が「語尾」でできている。 それなら試してみよう。日本の苗字を、この語尾に当てはめたらどうなるだろうか。 1｜東欧の地名は「語尾」でできている 東欧やロシアの地名には、語尾を見るだけで文化圏がだいたい分かるという特性がある。 構造は単純だ。 名前（人名・地形・川名）＋ 接尾辞 ＝ 地名 接尾辞が意味を持ち、前に何が来ようとそれなりに機能する。これが今回の遊びの核心だ。 2｜スラブ語尾の基本辞典 -sk 意味：「〜の場所」「〜の町」 例：Tomsk（トムスク）、Omsk（オムスク） 川や地形の名前に付くことが多い。ロシア語圏でよく見る形。 -burg 意味：「城」「城塞都市」 例：Hamburg（ハンブルク）
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— Airports Instead of Towns: The Commuting Frontier of Siberian Oil サハ共和国の地図を見ていて、奇妙な空港に気づいた。 村の空港は小さく、質素だ。 滑走路があって、小屋がある。それだけ。 ところが突然、ピカピカの空港が現れる。 設備が新しい。規模が違う。 村は、ない。 調べると、タラカン油田だった。 タラカン空港（Talakan Airport）は油田のために作られた空港だ。 近くのヴィティム空港（Vitim Airport）とは、用途が根本的に違う。 ヴィティムは生活のための空港。 タラカンは産業のための空港。 そしてタラカン油田には、町がない。 労働者はシフト制で働く。 数週間、現地で働く。 数週間、都市で休む。 （2週間／2週間、30日／30日など、現場によって異なる） つまり「通勤」
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多くの人がマイナンバーを「政府が個人を管理するための番号」と理解している。 調べてみると、その理解は、間違いとは言えないが、正確でもない。 法律上の正式名称は「個人番号」である。しかし行政システムの実装を見ると、この番号は個人そのものを識別するIDというより、複数のデータベースを照合するための連携キーとして機能している。 だから、番号というよりもタグに近い。行政の複数のデータベースを横断するとき、「これは同じ人物のデータである」と照合するための、小さな目印だ。 SNSのハッシュタグと同じように、タグそのものが情報を持つわけではない。タグは、同じテーマの情報を見つけるための目印だ。 それがマイナンバーの実体だ。 巨大な中央データベースは存在しない まず、よくある誤解から解きほぐす必要がある。 マイナンバーが普及したことで、政府がすべての個人情報を一元管理する巨大なデータベースを持った、と考えている人は少なくない。しかし現実の行政システムは、そうはなっていない。 税、年金、医療、住民情報。これらはそれぞれ別のデータベースで動いている。 各省庁、各機関が個別に管理する分
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— Why AI Can Be Addictive for Knowledge Workers SNSの問題はある程度、語られるようになった。 しかしAIについては、まだ「便利なツール」の話ばかりだ。 バルス理論で語ったような、依存の話はほとんど出てこない。 それはおそらく、AIの依存が「生産的に見える」からではないか。 1｜中毒構造の違い SNSは可変報酬で人を引きつける。いいねが来るかもしれない。通知が鳴るかもしれない。その不確実性が刺激になる。中毒の形は娯楽型だ。 AIは違う。 必ず返事が来る。思考が進む。自分に合わせてくる。 これは「思考の摩擦がほぼゼロの環境」だ。構造がまったく異なる。 2｜知識層ほどハマる理由 AIが特に危ないのは、知的作業をする人間に対してだ。 理由は三つある。 思考を広げてくれる： 本は一方向だ。AIは対話する。仮説を投げれば反論が返る。別視点を求めれば展開される。研究者やエンジニアにとって、これは思考加速装置として機能する。 仮説をすぐ試せる： 人間との議論には気遣いがいる。説明コストがかかる。