Musings 175 なぜ均等に分布していないのか

この言葉はあまりにも引用されすぎており、私は過去の熱狂的な起業ブームのたびに耳にしてきた。

かつて異なる分野で起業した3人の友人が、それぞれのスピーチやピッチでこの言葉に触れていた。1人目はプログラミング教育、2人目はブロックチェーン、3人目は大規模言語モデルを手がけていた。

この言葉が引用されるたびに、私は立ち上がって「なぜ均等ではないのか？」と問いかけたくなる。

この言葉を口にし続けるとき、私たちが足を踏み入れているのは自分たち自身の未来ではなく、他人の未来なのではないかと常に思ってしまうのだ。

だが今日、私が語りたいのは「なぜ均等に分布していないのか？」ということだ。

それは、優れた長期的なアイデアが極めて得難いからであり、同じ物事に対する人々の理解に差があるからである。

元旦の休暇を利用して、大規模言語モデルのアルゴリズム、スタートアップ企業、RAG、オープンソースコードを一通り整理してみた。

人々はLLMを使って何をしているのか？
プロンプトエンジニアリングからファインチューニング、SEO、RAG、LLM OS、そして具現化されたAI（Embodied AI）に至るまで様々だ。

人々はこの技術やOpenAIという企業に対してどのような態度をとっているのか？
熱烈な称賛から敵意、そして惜しむ声などに至るまで実に多様だ。

私の短い結論は何か？

やはり理解力を訓練するのは極めて難しく、判断力を訓練するのも極めて難しい。直感とは知識の下に潜む能力であり、LLMと同様に、世界の知識に対する把握力と圧縮能力の現れなのだ。

未来の分布が均等でないのは、人々の脳内にあるベクトルの重み付けの分布が均等でなく、圧縮アルゴリズムの分布が均等でなく、この世界に対して投影される直感が異なり、同じ出来事に対する反応が異なり、導き出される行動指針が異なるからである。そして同時に、多くの人々は最適化可能な分岐へと進んでしまい、未来へと向かう分岐へは進まない。

風の便りに「千人の読者がいれば、千通りの『八岐の園』がある」と言う声が聞こえてくるようだ。
まあいい、凡庸な意見にはいつだって多くの支持が集まるものだ。理解に差異はあれど、理解力には優劣がある。解釈に違いはあれど、解釈力には優劣があるのだ。

名詞としての未来は均等に分布しているが、能力としての未来は均等には分布していない。

未来というこの能力の鍵は理解にあり、未来というこの能力の現れは訓練された直感にある。