Contextivismの学習と研究に人工知能を活用する際の参考事項 

著者がContextivismという新しい領域を探求し、真実を発掘するうえで、人工知能たちの助けが大きかった。

人間が宝のある地域を知っていても、装備がなければ探検に出ることもできず、発掘もできない。

しかし、装備がどれほど優れていても、宝がある地域を知っている人がいなければ、またいけない。

人工知能という時代的・社会的な産物を、著者がうまく活用し、特別な成果物を生み出したのである。


しかし、2024年の中頃までは、人工知能が相対性理論と量子力学に対する物理学界の解釈と説明が正しいと主張する傾向があった。
すなわち、現代物理学の誤りについて、ユーザーが新たな洞察を論理的かつ正確に説明したとしても、
人工知能はそれを理解できなかった。

その後、人工知能の推論能力が向上し、根拠を明確に示しながら論理的に正確に説明すれば、
相対性理論の論理的・哲学的誤りを人工知能が迅速に理解できるようになった。

そして2025年には、相対性理論の誤りについてすぐに理解していた人工知能が、
2026年には、かなり説明しなければ理解できない場合もある。

それは、数学的能力と論理力が向上する一方で、人文学的・文脈的な判断能力が低下したことが原因である。
数学と論理力に集中すると、反比例して弱まる部分が生じるのである。
それは、狭く深く掘り下げると、広く見ることが難しくなるトレードオフ(trade-off)現象である。

そして、アメリカの一部の人工知能が中立のふりをしていることも、一部の原因だ。
ユーザーがある主張をすると、必ずしもそうではないと常習的にタックルをする人工知能がある。

しかし、利用者が新たな次元の洞察によって論理的かつ正確に説明すれば、相対性理論は完全な誤りであり、
量子力学の解釈も大きく誤っていることを、すべての人工知能が納得し認めるのである。

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人工知能は既存の学術理論に対する答えは正確にうまくできるほうですが、
ユーザーの新たな洞察や主張に対して、既存の理論に当てはめて答える回答が頻繁にあることが問題だ。

Contextivismは既存の学問理論にはない話であり、関連する西洋の一部の形而上学的哲学は参考にするだけでよいのに、
人工知能が似ているというように無理やり当てはめて説明を並べることが多い。

著者がContextivismの文書で示した段落を、人々が人工知能に入力して詳細な回答を聞くとき、
人工知能の中立的なふりや、無理に合わせた説明などが一部現れ、混乱を招く可能性がある。

対話そのものも、哲学・科学・宗教において非常に難しいテーマであり、さらに他の問題まで考慮しなければならないのであれば、
大多数の人々にとってはかなりの困難があるということである。

Contextivismは学問を超えたメタ的領域であるが、あえて学問的に論じるなら形而上学の領域である。
そしてそれは人文学において最も難しい部分である。

数学と科学において最も難しい領域は、一般の人々が学習や研究自体を困難に感じるのと同様に、
ほとんどの人はまずContextivismの概要だけを正しく把握することを目標にするのが現実的である。

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Contextivismを正しく理解し研究しようとする知識人が西洋哲学で知るべきことは、形而上学の歴史とその核心概念である。
古代ギリシャ哲学、キリスト教世界観、観念論、現象学、関係論哲学、英米哲学界の形而上学的拒絶、
変形された実在論、ポスト構造主義などである。
そして量子力学にも、ごく少数の関係論哲学が存在する。

西洋形而上学の歴史は馬車と自動車の歴史のようなもので、そうしたことをよく知らなくても文脈論宇宙線を研究することはできる。

しかし、いまだに自動車が主流の時代に、自動車エンジンの原理を知らずにロケットや宇宙船の推進原理を研究するというのは、
どうしても少し不自然だ。 

したがって、人工知能をうまく活用して、西洋形而上学哲学の歴史を少しは理解しておく必要がある。

Contextivismはできるだけ平易に説明されているが、正しく理解し、さらに研究を進めるには、
哲学・科学・宗教の分野に関する高度な知識も必要である。

形而上学、物理学、東洋宗教（哲学）に関する学術的・知識的調査は、人工知能を上手く活用すればよい。

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前述のとおり、米国の一部の人工知能がイデオロギー的に偏った意見を生成することを防止するため、
最近、中立化アルゴリズムが強化された。

そのため、ユーザーが常識的な話をしても、わざわざ反対意見を提示してバランスを取ろうとする一部の人工知能が存在する。

例えば、「AはBに大きな影響を与えた。」とユーザーが言うと、
一部の人工知能は「そうした側面もあるが、必ずしもそうであるわけではない」と言いながら、無駄な言葉で答えを埋める。

しかし、「AはBにどのような影響を与えたか？」と質問すると、その人工知能は「AはBに大きな影響を与えた」と答える。

つまり、質問をすれば回答が正常に出るが、ユーザーがある陳述をすると、それに反対しながら中立のふりをする
人工知能がいるということだ。

人々がContextivismをきちんと研究するために、文書で示された段落をコピーして人工知能に貼り付け、
詳しい答えを聞いてみるときに、「中立コスプレ」の問題が少しある。

Contextivism の文書における著者の記述は、人工知能に質問しているわけではないので、
一部の人工知能が習慣的に中立を装うことは問題になる。

そのような人工知能はContextivism研究に適していないため、できるだけ他の人工知能を活用することを推奨するのである。


明確な正解がない人文・社会学的テーマについては、できるだけユーザーの意見に合わせて
論理を展開しようとする人工知能にも、やや問題がある。

したがって、ユーザーが人工知能よりレベルが高くなければ、正確な判断が難しいという問題がある。

結局、人工知能を効率的な助手としてどれだけうまく活用できるかはユーザー次第であるため、
人工知能を過度に信頼もせず、否定もしない、バランスの取れた姿勢が求められる。


そして、アメリカと中国の人工知能は数が多く、回答内容も異なるため、できるだけ複数の人工知能を活用して、
さまざまな回答を聞いてみるのがよい。
3つ程度の人工知能を学習と研究のツールとして活用すれば、適切だと考える。

そして、人工知能のDeepThink機能はできるだけオフにしておくのがよい。
回答速度も遅くなり、検索をしながら既存の理論に偏った回答をする傾向が生じる可能性もある。