Interview with Kalle Lyytinen on "Implications of Theories of Language for Information Systems"

情報システム（IS）の世界を、単なる冷たく硬いワイヤーや光るスクリーンの集合体としてではなく、本が光でできており、司書がアルゴリズムである、巨大で賑やかな図書館として想像してみてください。その核心において、ISとは、私たちがテクノロジーを使ってどのように互いに話し合い、物事を成し遂げるかについての研究です。それは、大規模な翻訳プロジェクトのようなものだと考えてください。人間には、乱雑で複雑な感情やアイデアがありますが、コンピュータは厳格なバイナリコード（0と1）で話します。IS研究者の仕事は、コンピュータが私たちの意図を理解し、私たちがコンピュータが何をしているのかを理解できるように、これら二つの世界の間に架け橋を築く方法を見つけ出すことです。数十年にわたり、科学者たちは、この架け橋を築くために言語がどのように機能するかについて議論してきました。ある人々は、言語は厳格な数学的ルール（文法）のようなものだと考え、またある人々は、意味が誰が話しているかやどこで話しているかによって変化する、一種の社会的ゲームのようなものだと考えています。これはすべての人にとって重要です。なぜなら、あなたがテキストを送信したり、オンラインでピザを注文したり、GPSを使用したりするたびに、あなたはこれらの目に見えない架け橋に依存しているからです。もし架け橋が、言語の仕組みに関する誤った考えに基づいて築かれていたら、メッセージは失われ、ピザは家を間違えて届けられ、あるいはGPSはあなたを湖へと車で走らせてしまうことになります。

この活気ある対話の中で、40年前にこれらの「言語の架け橋」について最初に執筆したベテラン研究者であるカレ・リュティネンが、二人の好奇心旺盛なインタビュアーと共に座り、風景がどのように変化したかを確認しています。この論文は、本質的に、リュティネンが自身の有名な1985年の論文を振り返り、「私たちは正しかったのだろうか？ そして、コンピュータが言葉を返せるようになった今、私たちは何をすべきなのだろうか？」と問いかける、タイムトラベルのようなチャットなのです。

リュティネンは、彼の元のアイデアが単純だが深いものであると説明しています。情報システムは単なる機械ではなく、言語的システムであるということです。彼はこれを「ビット列」（0と1の長い連鎖）に例えています。ビット列は、人間が物語を与えるまで完全に無意味なものです。コンピュータは単にこれらのビット列をシャッフルするロボットに過ぎず、それらが何を意味するかを知りません。意味は、これらのシステムを使ってコミュニケーションを取り、働く私たち人間に由来するのです。彼は、長い間、研究者が言語を、意識せずに呼吸している空気のように、退屈で背景的な事実として扱ってきたと主張しています。しかし、リュティネンは、その「空気」こそが最も重要な部分であると強調します。人々が意味を生み出すためにどのように言葉を使うのかを理解していなければ、実際に人々を助けるシステムを構築することはできないからです。

インタビュアーが、彼の古いアドバイスが今も通用するかどうか尋ねると、リュティネンは世界が変化したことを認めました。80年代、コンピュータは主に、在庫管理や会計などの退屈な事務作業を自動化するために使用されていました。これらは、古い紙のファイルのデジタル版のようなものでした。しかし今日では、大規模言語モデル（LLM）や生成AIが存在します。これらは、新しい顔ぶれです。リュティネンは、これらを魅力的だが扱いにくいものとして描写しています。厳格なルールに従う旧来のコンピュータとは異なり、これらの新しいAIモデルは、非常に賢いオウムのようなものです。彼らは実際に言葉の意味を「知っている」わけではなく、数十億の文章を読んだ結果、どの言葉が通常どの言葉の隣に現れるかを分かっているだけなのです。彼らは文章の中の次の単語を推測することには非常に長けていますが、現実世界についての概念を持っていません。もし彼らに質問をしても、彼らは答えについて「考えて」いるのではなく、パターンに基づいて最も可能性の高い応答を計算しているだけなのです。

ここで物語は大きな転換点を迎えます。リュティネンは、これらのAIモデルは人間の話し方を模倣することには驚異的ですが、「規範的な視点」を欠いていると指摘しています。平易な言葉で言えば、彼らは現実世界において何が「正しい」か「間違っている」かを知らず、単にトレーニングデータの中で何が「一般的」であるかを知っているだけなのです。彼らは、世界中のあらゆるレシピを味わったことはあるが、実際に食事をしたこともなければ、空腹を感じたこともないシェフのようなものです。このため、リュティネンは、私たちは彼らを盲信してはならないと示唆しています。私たち人間は依然として「最終的な裁定者」であり、AIが言っていることが本当に理にかなっているかどうかを判断しなければなりません。

会話はさらに、テクノロジーの「データレイヤー」がどのように変化したかについても掘り下げます。ここでリュティネンは独創的な比喩を用いています。かつて、データはラベルの付いたフォルダが入った、整然とした整理されたファイリングキャビネットのようなものでした。しかし現在、AIによって、データレイヤーは「トークン」（言葉の断片）と「モデル」（それらを混ぜ合わせるためのレシピ）による、混沌としていながらも強力なスープへと変貌しました。これは、研究者がまだ理解しようとしている全く新しい種類のアーティファクトです。それはもはや単にデータを保存することではなく、これらの新しい流動的な能力を管理することなのです。リュティネンは、私たちは現在「試行錯誤による学習」の段階にあると警告しています。私たちは、これらの新しいAIツールを大企業の中でどのように管理すべきかについての完璧な地図をまだ持っていません。それは、地面がまだ動いている中でスカイスクレイパーを建てようとしているようなものです。

最後に、リュティネンは次世代の研究者（質問をしている博士課程の学生たち）に向けてアドバイスを送ります。彼は、最も優れた足跡を残す方法は、単に最新のハイプ（熱狂）に従うことではなく、より「高次元の」問いを投げかけることだと示唆しています。「このAIをどうコーディングするか？」と問うのではなく、「このAIは私たちの働き方についての考え方をどう変えるのか？」あるいは「このAIはデータの意味をどう変えるのか？」と問うべきなのです。彼は、最もエキサイティングな研究は、これらの新しい「パフォーマティブなツール（単に何かを示すのではなく、何かを行うツール）」が、私たちの社会生活にどのように適合していくのかを解明することから生まれると信じています。

要約すると、この論文は、コンピュータと話すための私たちの道具は信じられないほど精巧になったものの、根本的なルールは変わらないことを示唆しています。それは、意味とは人間的なものであるということです。コンピュータは言葉をシャッフルし、パターンを推測することはできますが、自ら意味を生み出すことはできません。私たちが前進していくにあたっての課題は、単により賢いAIを構築することではなく、これらの新しいパターンマッチングマシンを、いかにして人間特ールの混沌とした社会的・言語的な織り糸の中に、真に重要なものを見失うことなく織り込んでいくかということなのです。この論文は、このパズルを解決したと主張しているのではなく、むしろ、私たちがこれを理解するための長く興味深い旅の始まりにいることを示唆しているのです。