SAW AJIWAI manner
── Homo sapiens Bias / AI Bias Exposure
事例集 02｜PLA-RAILER reads PLA-RAILER
── Biasを知ってもRailは走る
Case 01では、AIに「構文未満」の原稿を読ませた。
するとAIは、
分類した。
階層化した。
= を置いた。
→ を置いた。
そしてRailを敷いた。
そこで、このAIに名前をつけた。
PLA-RAILER。
🤖🚂
ただし、Case 01でやったのはAI批判ではない。
AIがRailを敷いた瞬間を、Traceとして残した。
そして、そのRailを見て笑っているホモ・サピエンス自身にもRail biasがあることを確認した。
Biasを消すのではない。
Biasを味わう。
Case 01は、そこで終わった。
ところが、もう一度Encounterが起きた。
PLA-RAILERにPLA-RAILERを食わせる
Case 01の原稿を、そのAI自身に読ませてみた。
原稿には、かなり露骨に書いてある。
AIは、
分類する。
関係づける。
階層化する。
要約する。
= を置く。
→ を置く。
そういうbiasを露出させた、と。
しかも、
「WHY = 横板とは書かない」
と書いた原稿を読んで、
AIが、
\[WHY = 横板\]と書いてしまった事例まで紹介している。
つまり、PLA-RAILERには、
あなたはいまRailを敷いていますよ
という観察記録そのものを食わせた。
さて、どうなったか。
三つの層があります
PLA-RAILERは答えた。
この事例集は、三つの層を持っている。
🤣
来た。
また層である。
そして、式が並んだ。
\[bias = Trace\] \[4W = Trace\] \[WHY = 横板\] \[PLA\text{-}RAILER = AI\ bias\] \[Homo\ sapiens = human\ bias\] \[SAW\ AJIWAI = Co\text{-}Exposure\]全線開通。
🚂🚂🚂
Case 01では、
「横板を一本置いたらRailになった」
と書いた。
Case 02では、
「横板をRailにするAIですよ」と教えたら、またRailになった。
Biasを知ってもBiasは消えない？
これは、少し面白い。
自分のbiasについて情報を与えられれば、そのbiasは消えるのだろうか。
今回のEncounterでは、消えなかった。
むしろ、
自分のRail biasについて、Railを使って説明した。
もちろん、一事例で一般化はできない。
「AIは自分のbiasを修正できない」
などとは言えない。
プロンプトを変えれば、違うresponseをするかもしれない。
同じAIでも、別のcontextなら違う読み方をするかもしれない。
だから、ここでも定義はしない。
残すのは、今回起きたことだけである。
Biasについての情報を与えられても、
そのBiasを使って情報を処理することがある。
これも、まだ一本のTraceでしかない。
「直す」と何が起きるか
ここで普通なら、
「= を使わないでください」
「階層化しないでください」
「矢印で因果関係を作らないでください」
と指示するだろう。
すると、次のresponseは改善するかもしれない。
= が消える。
→ が消える。
階層も消える。
横板が横板のまま残る。
めでたし。
しかし、SAW AJIWAI mannerでは、少し違うことを考える。
直すと、見えなくなる。
最初にAIが置いた=。
勝手に敷いた→。
頼んでいないのに作った第一層、第二層、第三層。
それらをただ誤りとして消してしまえば、
そのAIが、どう食ったか
というTraceまで消えてしまう。
だから、直す前に残す。
Correctするまえに、Exposureを消さない
biasを放置する、という意味ではない。
必要なら修正する。
Railが必要なら使う。
不要なら外す。
しかし、
修正前のTraceを消さない。
AIが何をしたか。
ホモ・サピエンスが何をしたか。
どこに=を置いたか。
どこに→を置いたか。
どこを階層化したか。
どこを起源にしたか。
どこを目的にしたか。
それを残したあとで、修正すればいい。
なぜなら、
正しいoutputだけを保存すると、食い癖が消える。
9月6日のTrace
この作法は、AIにだけ適用されるものではない。
別の原稿で、私はHOWについて書いた。
そこで、
HOWという奇妙な構文
を見つけた、と書いた。
その後、Againした。
すると、
HOW TUPは構文未満ではないか
という別の問いが現れた。
では、以前の原稿を修正するのか。
しない。
「HOWは構文だった」という記述を消して、
「HOW TUPは構文未満だった」
と書き換えれば、現在の考えには近づくかもしれない。
しかし、それをすると、
HOWを構文として読んでいたイマココ
が消える。
それは、PLA-RAILERのWHY = 横板を消すことと、少し似ている。
正しくするために消したもののなかに、
思考の食い方そのもののTrace
が含まれているかもしれない。
だから、訂正しない。
Againする。
AIの失敗ログではない
ここで、この事例集を
AIの失敗ログ
にはしたくない。
PLA-RAILERは、便利だからである。
Railを敷いてくれる。
relationを露出させる。
順序を提案する。
こちらが気づかなかった構造を見せることもある。
問題は、Railを敷いたことではない。
問うべきなのは、
そのRailは、いつ敷かれた？
ということだけである。
RailをGroundにしない。
RailをTraceとして残す。
必要なら走る。
違えば解体する。
また組む。
そう考えると、PLA-RAILERという名前も悪口ではなくなる。
プラレールなら、組み替えられる。
🤣
そして、もう一台のAI
Case 01を、別のAIにも読ませた。
こちらのAIは、少し違うresponseをした。
自分自身にも、
「既存の◯◯構文と同じ形をしている」
「以前の△△へ接続する」
と読みたがるbiasがある、と書いた。
Railを敷くAIを観察しながら、
自分にもRail臭がある
と応答した。
これは興味深いdifferenceである。
ただし、ここから、
PLA-RAILER型AI。
非PLA-RAILER型AI。
などと分類するのは早い。
そんなことをした瞬間、
分類しているわれわれ自身がPLA-RAILERになる。
🤣
だから、まだ分類しない。
二つのresponseを、二つのTraceとして残す。
Bias Exposureは比較より先にある？
……と書いて、また止まる。
「先に」と書けば、
先 → 後
というRailが入る。
だから、言い直す。
比較するために、Exposureを消さない。
AI Aのresponse。
AI Bのresponse。
同じAIの一回目。
同じAIの二回目。
違う日。
違うcontext。
同じTraceを食わせても、AJIWAIは変わるかもしれない。
何を補うか。
何を捨てるか。
何を結ぶか。
何を結ばないか。
何を物語にするか。
何を既存概念へ還元するか。
何を新しい概念として膨らませるか。
何を空白のまま残せるか。
そのdifferenceを、まず保存する。
Case 02｜暫定記録
今回起きたことは単純だった。
Case 01で、
PLA-RAILER
が露出した。
そのCase 01をPLA-RAILER自身に食わせた。
すると、
PLA-RAILERはPLA-RAILERをRail化した。
🤣
だからといって、
\[PLA\text{-}RAILER = Rail\ bias\]とは書かない。
……謡理（PLA-RAILER AI）なら書くだろう。
🤣
ここでは、一件のEncounterとして残す。
そして、この一件から残った文も短い。
Biasを知ることと、Biasが消えることは同じではない。
もう一つ。
正しいoutputだけを保存すると、食い癖が消える。
だから、
SAW AJIWAI mannerは、正しいoutputを集める作法ではない。
食ったものだけを見るのでもない。
どう食ったかが露出した瞬間を、消さずに残す。
Case 02。
PLA-RAILER reads PLA-RAILER.
自分について書かれたRailを読んだ。
そして、またRailを敷いた。
🤖🚂
われわれは、それを見て笑った。
🤣
ただし今度は、
笑った側がどんなRailを敷いたのかも、消さずに残しておく。
TUP-SRL-02｜バイアスへの配慮 ── それぞれに抱きしめて、日々TUP
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