なぜ私たちはそう考えてしまうのか。AIとの対話や日常の違和感を手がかりに、思考の癖や知性のあり方を探る。知識と身体、生成と判断のズレを観測する。AI時代における「考える」という行為を問い直すための記録。/ Thinking in AI age.
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Why does Russia look like a poet's country? 著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) ロシアという国を見ていると、時々不思議な感覚になる。 一見すると、経済も、政治も、社会も、非合理的なところからは距離を置いているように見えるこの国。 それなのに、なぜかこの国は時々「詩人」に見える。むしろ合理性を重視するはずの国々よりも、ずっと夢想が上手に見えるのだ。 その不思議さの正体を、少し掘ってみたい。 アメリカは答えを探す 比較対象としてアメリカを置くと、ちょっとわかりやすいかもしれない。 プラグマティズム、結果重視、解決志向。 アメリカ的な発想では「答えは何か」が常に問われる。たとえ答えが出なくても、「答えが出なかったことから何を学ぶか」という形に回収される。未知は、いずれ管理されるべき対象として扱われる。
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今回は本題の前段として、ファッションの話から始めてみる。 AIと対話しながら、白Tシャツを探していた。条件はシンプルなはずだった。透けにくく、シワになりにくく、一枚で着られること。それだけのはずが、気がつけばシルケット、ポプリン、高密度コットンの話になっていた。 そのとき、ある問いが浮かんだ。もし、最初からAIが提示した「正解」に従っていたら、この回り道は生まれただろうか。
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2026年6月、Anthropicの新モデルが公開からわずか数日で停止に追い込まれた。 その経緯として報じられたのは、Amazonが安全性に関する懸念を政府側に伝え、それが輸出管理という形で外国籍社員のアクセス禁止にまで及んだという一連の流れである。 詳細はまだ流動的だが、この一件が改めて浮き上がらせた問いがある。なぜAmazonは、国家安全保障の議論にこれほど自然に関わることができるのか。
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Anthropicの高性能モデル、Fable 5とMythos 5へのアクセスが、一般公開からわずか3日で停止された。 API停止ではない。「外国人には触らせてはいけない技術」と判断されたということである。
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Marriage Is Not Only Happiness: On What Gets Left Behind 著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) 社会には、結婚について語られすぎている言葉と、語られなさすぎている言葉がある。語られすぎているのは「幸せ」「安定」「成熟」。語られなさすぎているのは、その過程で何を手放したのか、という話だ。 「落ち着いた」の中身 結婚した友人が、ある日から服装が変わった。趣味の話をしなくなった。以前は週末に展示を見に行き、読んだ本の感想を長いメッセージで送ってきた人が、「最近忙しくて」と笑うようになった。 相手から「落ち着いたよ」という言葉を聞いたとき、私はいつも少し立ち止まる。その「落ち着き」が、満たされた結果なのか、それとも何かを降ろした結果なのか。両方が混ざっているのか。
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The Gravity of Intelligence: Why AI Cannot Become Social Infrastructure 著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) 「AIが社会インフラになる」という言葉を聞くたびに、ひとつの疑問が頭を離れない。電気や水道がインフラになれたのは、使えば使うほど安くなったからだ。でもAIはその逆を走っている——なぜ、同じ未来を語れるのか。 インフラとは何か、という問いから始める 「インフラ」という言葉は、しばしば「重要な技術」の同義語として使われる。しかし本来の意味は、少し違う。インフラとは、止まると社会の大多数が困り、コストが下がり続け、代替手段がなくなり、「使うかどうか」をもはや考えなくなった技術のことだ。 電気・水道・携帯電話には共通点がある。利用者が増えるほど単価が下がり、ある時点から「持たない理由」
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AI Is Reshaping Infrastructure Before Human Cognition — And That's Where the Divergence Begins 著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) AIで思考が変わると言われるが、実際には思考はまだそれほど変わっていない。実際に先に変わっているのは別の場所だ。 検索結果、情報の流れ、データの処理基盤。 私たちの認知はその上に乗っているだけで、土台の方が先に書き換えられている。 1. AIはどこから変えたのか AIが思考を変えると言う人は多い。だが、実際に先に変わったのは思考ではなく、情報の入り口だ。 検索は「リンクを返す」ものから「答えを返す」ものに移行した。これは検索エンジンの改良ではなく、情報へのアクセス構造そのものの変更だ。以前は、検索結果から自分で選び、読み、
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Why Fashion Magazines Keep Saying the Same Thing for 20 Years 著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) 久しぶりに、ファッション雑誌を開いた。書いてあることは正しい。ただ、どこかで読んだことがある気がした。「定番を持て」「トレンドに流されるな」——このフレーズが20年前からほとんど変わっていないことに、ある日気がついた。変わっていないのは内容ではなく、この言説が果たしている役割なのかもしれない。 正しいのに、なぜ変わらないのか ファッション雑誌のアドバイスは間違っていない。「ベーシックを揃えよ」「一貫性を持て」「トレンドではなく自分のスタイルを」——どれも的を射ている。問題は内容ではなく、このアドバイスが何十年も繰り返されているにもかかわらず、状況が変わっていないという事実だ。 処方箋が正しいなら、なぜ問題は変わらないのか。答えは処方箋の側にあるのではなく、その処方箋が存在する構造の側にある。 答えは機能していないのではなく、解
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Author: Reichi Kirihoshi (min.k) | mncc.info Every time I hear that "AI will become social infrastructure like electricity or the internet," the same question surfaces. Electricity and running water became infrastructure because they got cheaper the more people used them. AI is moving in the opposite direction
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著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) — Why do fashion magazines keep repeating the same advice? — Because they are not designed to solve the problem, but to sustain it. Definition: This article introduces Landing Plateau Syndrome — a structure in which consumers are given a sense of
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Author: Reichi Kirihoshi (min.k) | mncc.info AI is not intelligence. At least in its current form, AI civilization is structurally powered by the accumulated thoughts, suffering, and subjectivity that humanity has built over generations. What humanity should truly be concerned about is not merely that this reservoir is finite,
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fossil-fuel-of-human-subjectivity 著：霧星礼知（min.k）｜mncc.info / Author: Reichi Kirihoshi (mncc.info) AIは知能ではない。少なくとも現在のAI文明は、その設計上、過去人類が何世代もかけて蓄積した思想・苦悩・主体性を燃料として動いている。 人類がこれから問題にすべきことは、その埋蔵量には限界があること、そして当世代による生成の条件そのものが、AIの登場したこの文明社会によって静かに壊され始めていることにある。 2026年は「AI実用化元年ではない」 2026年は「AI実用化元年」と呼べるかもしれない。昨年には、ChatGPTが「チャッピー」といった愛称で呼ばれるほど一般化したことも記憶に新しいが、AIは人間の生活により身近になった。ずっと企業のデータセンターで見えにくい形で稼働していたAIは、今後、仕事や学習をはじめ、人々の生活のありとあらゆる面にその顔を覗かせるようになるだろう。 こういう話をする時、人々はたいてい技術的な到達点を指している。 しかし今回の論題では、転換点の本質は