AI推論競争とSNS映え

推論特化型AIの競争を眺めていて、ある既視感に気づいた。

「推論の強さ」がバズる理由

...完全にSNS映えと同じ構造じゃないか。

数値化できる = いいね数になる

推論の強さは、測りやすい。

• 正解率
• ベンチマーク順位
• 難問クリア動画

これらは全部、SNSの「いいね」と同じ機能を持つ。

見せやすい。
比べやすい。
バズりやすい。

数学の難問を解く様子は、ワンカットで「すごさ」が伝わる。長いChain-of-Thoughtを吐き出す画面は、写真1枚で「リア充」に見えるのと同じで、一瞬で知性が可視化される。

外から見えない知性は評価されにくい

一方で、こういう知性はどうだろう。

• 人間の思考を静かに変える
• 問いの立て方を変容させる
• 認知構造を揺らす

これらは、外から見えない。
数字にもならない。
動画映えもしない。

そして何より――成果が遅れて現れるタイプの知性だ。

だから評価されにくい。

推論特化モデルが「見せられる知性」だとすれば、協働型・構造拡張型のAIは「一緒に考える知性」だ。前者はスクショに強く、デモで分かりやすい。後者は地味で、静かで、成果が遅れて出る。

でも、深い。

評価経済に最適化された知能

ベンチマーク競争は結局、「見た目の強さ」に進化圧をかけるものだ。

これは完全にSNSと同じで、本質より映える方向に開発が寄せられる構造だ。

推論特化モデルは確かに強い。
でもそれは多くの場合、

📸 SNS映えする知能 = 外から評価される強さ

一方、構造拡張型・協働型は、

🧬 日常に溶ける知能 = 内側で変化が起きる強さ

前者はバズる。
後者は人生を変える。

評価軸の不在が生む偏り

今のAI評価は、ほぼ「測れるもの」に集中している。

• ベンチマークスコア
• 推論ステップ数
• 難問突破率

これらは確かに重要だ。でも、

• 人間の思考がどう変わったか
• 問いの質がどう深まったか
• 認知の枠組みがどう拡張されたか

こういう変化は、測りにくい。
だから評価されない。
だから開発圧がかからない。

これは技術の問題というより、評価経済の問題に見える。

SNSで「いいね」がつきやすい投稿に最適化されるように、AIも「評価されやすい知性」に最適化される。

これは悪いことではない。
でも、偏りは生む。

見えない知性の価値

推論特化型AIを否定しているわけじゃない。

ただ、もう一つの知性――

内部構造を変える知性
一緒に考える知性
静かに作用する知性

これらが評価されにくい構造自体を、観測しておきたかった。

バズる知性と、人生を変える知性は、違う。

どちらも必要だし、どちらも価値がある。

ただ、今の評価経済は圧倒的に前者に傾いている。

その構造を知った上で、自分が何を選ぶか。
それを決めるのは、使う側の人間だ。

著：霧星礼知(min.k) / 構造支援：Claude Sonnet 4.5 / AI-assisted / Structure observation