私たちは通常、知性を個人の内面に見出す。 学校は個々の学習者を評価し、組織は個々の専門知識を持つ人材を採用し、人工知能に関する議論では、機械が生み出すものと人間が知っていることや創造するものとを比較することが頻繁に行われる。 このアプローチは有用な指標を与えてくれるが、もう一つの知性の源泉、つまり人々が相互作用を通して生み出すものについては見えにくくなる。 ハンス・サンドクール著、eolas - 読了時間9分 集合知に関する研究では、この問題を直接的に検証してきました。 この記事の末尾にリンクされている、699人の参加者を対象とした2010年の研究では、一部のグループはさまざまな課題において一貫して優れた成績を収めており、その成績はグループ内で最も知能の高い個人がいるという単純な理由では説明できないことが明らかになった。 この発見は、集団の知能は単にその構成員の知能の総和であるという前提に疑問を投げかけるものであり、興味深い出発点となる。 最近行った演習で、ごく小さな例が思い浮かんだ。 マリー＝クロードと私は、探求する価値のあるテーマを見つけるために、他愛もない言葉を交わし合った。 惑星は緑、木、菌糸体、ネットワーク、音楽、そして最終的には感情へと繋がった。 私たち二人は、当初から集合知を研究対象としていたわけではありませんでした。 そのやり取りによって、各人が次の応答に利用できる情報が変化し、結果として生じる話題は両者の貢献によって左右された。 それは集合知を証明するものではないが、私が検証したいメカニズム、つまり、ある人の貢献が他の人の生産物に変化をもたらすというメカニズムを示している。 生物学的ネットワークにおける知能 菌糸体は、その分岐構造が神経ネットワークとの比較を促すため、興味深い出発点となる。 視覚的な類似性は驚くほどで、また、この比較によって、全く異なる仕組みで機能する生物システムに、人間によく見られる特性を容易に当てはめてしまうことになる。 類似した構造が、類似した機能を生み出すとは限らない。 資源を交換したり、環境条件に反応したりする菌類は、人間の脳のように考えるわけではない。 比較を説明としてではなく、質問として捉えた方が、より有益なものとなる。 菌類ネットワークと脳という全く異なるシステムが、なぜすべての機能を担う単一の点ではなく、相互接続された多数の構成要素に依存しているのだろうか？ ニューロンだけでは、人間の記憶、知覚、推論を説明することはできない。 これらの機能は、多数のニューロンの活動に依存している。 菌糸体は、両方のシステムが同じように知能を生み出すと主張する必要なく、観察できるもう一つの分散型生物システムを提供してくれる。 興味深いのは、個々の構成要素が資源、情報、あるいは反応を交換することで何が変化するかという点である。 『バイオニック・アンド・ザ・ワイヤーズ』はこの考えを予想外の方向へと展開させている。 この芸術プロジェクトは、植物や菌類から得られる生体電気活動を捉え、その測定値を音、動き、視覚的な出力に変換する技術を用いる。 結果を「キノコ音楽」と呼ぶことで、実際に起こっていることを単純化できる。 生物は電気的な変化を生み出し、センサーがそれを測定し、人間がそのデータと音楽的なパラメーターとの対応関係を決定し、機械がその決定を実行し、リスナーがその結果を解釈する。 最終的な体験は、複数の参加者と技術的な選択によって左右される。 したがって、単一の著者を探すよりも、各参加者が何に貢献したかを検証する方がはるかに有益である。 音楽と人々の間の知性 音楽は、この問いを身近な人間の状況へと持ち込む。 コンサート、ホームパーティー、合唱団、集団ダンス、レイブなどで何が起こるかを考えてみてください。 人々は共通のリズムを聞き取り、それに応じてタイミングや動きを調整する。 彼らは周囲の人々を観察し、集団の変化に反応し、自身の行動を変化させる。 多くの集団的なリズムダンスでは、参加者は誰かがすべての動きを指示しなくても、繰り返されるリズムと観察を通して徐々に動きを協調させていく。 現代のダンスフロアにおいても、同じ基本的なプロセスは依然として見られる。 音楽には、BPM、キー、エネルギー、ダンス性、感情など、この反応を形作るいくつかの要素が含まれている。 それらのいずれかに変化が生じると、人々が楽曲をどのように認識し、どのように反応するかに影響を及ぼします。 リズムと反復によって共通のタイミングが生まれ、動きによって個々の反応が全員に見えるようになる。 より多くの人々が同じリズムや互いの行動に順応していくにつれて、同期は個々の反応の連続ではなく、集団行動へと変化していく。 腕の良いDJとダンスフロアがあれば、この交流は特に際立つ。 DJは単に曲を次々と選曲するだけではない。 BPMはペースと身体的な強度に影響を与え、キーはトラックが自然に調和するかどうかに影響を与え、エネルギーは会場の雰囲気に影響を与え、ダンスのしやすさは身体的な参加に影響を与える。 感情は、同じ集団であっても、高揚感、親しみやすさ、親密さ、あるいは予期せぬ出来事に対して異なる反応を示す可能性があるため、新たな次元を加える。 DJはこれらの反応を観察し、その後の選択を調整する。 参加者は音楽と互いの反応に同時に反応するため、誰も単独で全体の流れを決定するわけではないが、すべての参加者が何らかの形で流れに貢献している。 したがって、集団レベルで何かが起こり、それは特定の個人に帰属させることが難しくなる。 私たちはそれを雰囲気、シンクロニシティ、共有された感情、あるいは単に成功した夜と呼ぶかもしれない。 ラベルよりも、その制作過程に興味がある。 DJは、その場にいる人々の状況に基づいて選曲を行うが、彼らの動き、参加、退席、そして感情的な反応は、次に何が起こるかの情報を提供する。 集団でのダンスは、このプロセスが現代のテクノロジーやDJに依存しないことを示している。 リズム、反復、観察、そして身体的な参加は、人々が互いの行動を調整するのに十分な情報を提供している。 ここから知能との比較がより難しくなる。 千人が同じリズムで動くことは、協調性と周囲の変化に集団で対応する能力を示している。 それらは、その集団がより知的になったことを示すものではない。 したがって、音楽は、共に行動することと共に考えることの間の有用な境界線を示してくれると同時に、個々の知覚、身体的な反応、感情が、集団が共に生み出すものにどのように影響を与えるかを示してくれる。 集合知には意見の相違が不可欠である。人々が行動を同期させるのではなく、問題を解決しようとするとき、その違いはより興味深いものとなる。 集団とは、同じ状況に対して、異なる情報、経験、前提、解釈方法を持つ人々が集まる場所である。 ある人が別の人が見落としたことに気づき、別の人が既成の説明に疑問を呈し、また別の参加者が異なる状況からの経験を提供する。 最終的な決定は、人々がこれらの違いにどう対処するかによって決まる。 同じプロセスによって、同調性も生み出される。 人々は、受け入れられた前提を繰り返したり、権威に服従したり、矛盾する情報を隠したり、あるいは合意を受け入れたりする。なぜなら、意見の相違を続けることが不快になるからだ。 したがって、同じ結論に達した大勢の人々から得られた情報は、その結論に至った推論の質についてはほとんど何も教えてくれない。 私が集合知の境界線を定めるとすれば、まさにこのあたりがそれにあたるでしょう。 他の参加者が、決定を変えるような情報を提供しましたか？ 意見の相違は誤りを露呈させたのだろうか？ 人々は、ある説明を受け入れる前に、複数の異なる説明を比較検討したのだろうか？ そのグループは、メンバーが個別に活動していた場合では生み出す可能性が低かったような成果を生み出したのだろうか？ その違いは、関わる人数よりも、人々が異なる視点を提供し、互いの前提に疑問を投げかけるかどうかに大きく左右される。 集合知には、貢献、評価、そして意見の相違が必要である。 集団的同調とは、人々が集団の前提を吟味することなく、集団に従うことを指す。 人と人との学び合いは、教育を通して同じ問いを別の角度から提起する。 私たちは、テスト、課題、成績、資格などを通じて学習者を個別に評価しますが、これらの結果の背後にある開発の多くは、他の人々の関与によって成り立っています。 学習者が質問をし、説明を受ける。 別の学習者が自身の職業経験を紹介することで、グループがそのテーマを解釈する方法が変わる。 誰かが回答に異議を唱え、他の人に再考を促す。 教師は、学習者が予想とは異なる理解をしたことに気づき、説明を修正する。 各個人は自分が理解したことに対して責任を負うが、他の参加者は、彼らが遭遇すること、疑問に思うこと、再考することに影響を与える。 学習は情報へのアクセスにとどまらない。 以前の記事「知識だけではもはや十分ではない理由」では、情報が解釈、応用、経験を通してどのように価値を獲得するのかを探りました。 ここで、私が興味を惹かれるのは、別の疑問です。私たちが知識を理解し、疑問を持ち、応用する上で、他者はどのような役割を果たすのでしょうか？ 学習が他者の貢献に部分的に依存するのであれば、個人の知能を測定する際に、私たちは一体何を測定しているのだろうか？ この質問は、個々の評価を無効にするものではありません。 それは、その評価の枠組みの外に何が残されているのかを問うている。 学習者は、教師、同僚、著者、友人、反対者、そして他の学習者との何百もの過去のやり取りの影響を受けながらも、最終的には単独で知識を実証することができるようになるかもしれない。 AIは私たちをより似た思考パターンにさせるのか？ 人工知能の登場により、この問題はより複雑になった。なぜなら、これまで人間が関わっていた情報交換に、別の情報源が参加するようになったからだ。 AIシステムは、代替案を提案し、情報を要約し、質問に答え、議論を比較し、人がその後の意思決定に利用する資料を生成する。 AIは個人により多くの情報と解釈へのアクセスを提供するが、その価値は個人がどのようにそれらを活用するかによって決まる。 人はAIを使って、前提を疑ったり、解釈を比較したり、見落とされていた視点を見つけたり、議論を検証したりすることができる。 しかし、彼らはその正確性を検証したり、他の視点を考慮したりすることなく、最初にもっともらしいと思われる回答をそのまま受け入れてしまう可能性もある。 グループレベルで見ると、その違いはさらに興味深いものとなる。 複数の人が同様のシステムを利用し、同様の要約を受け取り、検証せずに生成された回答を受け入れる場合、情報へのアクセスが増えることで、集合知に必要な差異が縮小する可能性がある。 同じ資金源から支援を受けている10人が、必ずしも10通りの独立した視点を議論にもたらすとは限らない。 集合知と集合服従の区別は、ここで特に重要になる。 集合知は、貢献、評価、意見の相違、修正、そして判断によって成り立つ。 集団的服従は、人々が誰がその結論を定めたのか、あるいはどのようにしてその結論に至ったのかを疑問視することなく、その結論を受け入れることから始まる。 したがって、AIは私たちに新たな参加者をもたらす一方で、私たちがどの程度の判断を委ねる用意があるのかという疑問も提起する。 その問題は、学習にとどまらず、集団思考、アルゴリズムによる推奨、組織の意思決定、そして人々が何を信頼できると考えるかという点にも及ぶため、それ自体で検討する価値がある。 我々の間の知性 したがって、タイトルの質問には限定的な回答が必要である。 繋がりだけでは知性は生まれない。 菌糸体は、その構造が神経ネットワークに似ているからといって、脳になるわけではない。 人々が一緒に踊るからといって、集合的な知能が身につくわけではない。 教室での学習が、学習者同士の交流によって必ずしもより良いものになるわけではないし、AIへのアクセスによって、より多くの情報が利用可能になるからといって、グループの判断力が向上するわけでもない。 人々が互いの貢献をどのように活用するかという点に着目することで、この問題をより有益な視点から考察することができる。 彼らは情報を提供し、解釈を検証し、誤りを明らかにし、決定を修正し、他の参加者が持ち合わせていない経験を活用する。 そうした状況下では、知能とはもはや各個人が集団にもたらすものだけを指すものではなくなる。 また、彼らの相互作用によって何が生み出されるのかも説明している。 おそらく、より有益な問いは、知性がどこに宿るかではなく、人々が協力することで、一人では成し遂げられなかったことをどのように成し遂げるか、ということだろう。 インスピレーションの源泉：バイオニック・アンド・ザ・ワイヤーズ - 生物の電気活動、テクノロジー、音楽、そして人間の解釈を結びつける創造的な出発点。 人間集団のパフォーマンスにおける集合知要因の証拠 Woolley et al. とします。 集団知能は個人知能を超えるものかという冒頭の問いの背景にある研究基盤。 緊密な同期と自由な解釈可能性のデュエットとしての音楽的関与 Rabinowitch (2023)。 特に、音楽的な同期から協調性、個性、そして同調性へと移行していく過程において、このことは重要です。
