世界を理解しようとする前に、一度、世界に触れる

「AI時代には身体性が大事だ。
そのためにはリアルな体験を増やした方がいい。」

もう耳にタコができるほど聞いてきた話です。

確かに、AIは膨大な知識にアクセスできる。情報を整理し、比較し、文章にまとめる。それっぽく意味づけし、それらしく説明することまで、ずいぶん上手になりました。
そうなると、人間に残るのは身体を持っていることだ、という話になるのもわかります。

ただ、「だから体験しよう」というだけの結論に、私は何か少し引っかかります。
そもそも私たちは、毎日かなりのことを体験しています。

人に会う。
電車に乗る。
食事をする。
仕事をする。
街を歩く。
誰かの声を聞く。

一年前の今日だって、きっと何かを見て、何かを感じていたはずですが、ほとんど覚えていません。

その一方で、何年経っても残っている瞬間がある。
たいした出来事ではないのに、なぜか覚えている景色。
ずいぶん前なのに、妙に鮮明な一言。
説明しようとすると大した話ではないのに、自分の中から消えない感覚。

同じ「体験」なのに、ずいぶん違います。

この差を考えていて、最近ひとつ気になっていることがあります。

AI時代に失われやすいのは、体験ではなく「未解釈の時間」なのではないか。

私たちは、何かに出会うとすぐ、それが何なのかを知ろうとします。

見たことのないものには名前をつける。
違和感があれば原因を探す。
感情が動けば、なぜそうなったのかを考える。
出来事が起これば、そこから意味を取り出そうとする。

そして今は、わからないことをわからないまま持っている必要がほとんどありません。

検索すればいい。

もっと複雑ならAIに聞けばいい。

「私はなぜこんな気持ちになったんだろう」と投げれば、いくつかの可能性を整理して返してくれる。
知らない概念も、理解できるところまで噛み砕いてくれる。
起きた出来事について「これはどういうことなのか」と聞けば、もっともらしい筋道をつけて説明してくれる。

世界に触れてから、それを「わかったもの」に変えるまでの時間は、ものすごく短くなりました。


私はもともと、理解することが好きです。
昔からなんでも分析しがちでしたし、今も論理で考える癖は強い。
だから、理解すること自体にには肯定的です。
理解するからこそ扱えることがある。言葉になるから他者と共有できるし、構造が見えるから再現できることもある。

ただし、長く人や組織を見ているうちに、「わかった」という感覚には以前より慎重になりました。

わかったと思った瞬間、それ以上見なくなることがあるからです。

名前がつけば、名前を通して見る。
カテゴリーに入れば、そのカテゴリーらしいものを探す。
説明がつけば、目の前で起きていることより、その説明の正しさを確認し始める。

コミュニケーションでも似たことがあります。

これはNLPを学んでからのことですが、私は誰かの話を聞いて、「わかります」と気安く言わないようになりました。

似た経験があることと、その人が経験していることをわかることは、同じではないからです。


世界に対しても、同じことが言えると思うのです。

目の前にあるものを見るより早く、「これはこういうものだ」と理解する。

何かを感じ切るより早く、「これはつまりこういう感情だ」と名前をつける。

体験そのものより先に、それについての説明がなされる。

AIは、ここを猛烈に加速させます。

これまでなら「あれは何だったんだろう」と数日残っていたものに、数分のうちに説明がつく。
言葉にならなかったものまで、かなりきれいな文章になる。
その文章を読んで、「ああ、そういうことだったのか」と思う。
本当にそうだったのかは、もうあまり確かめない。

少なくとも私は、AIを使っているとき、ときどきここが怖いと思います。

理解できることと、それが真実であることは同じではない。

説明できることと、十分に経験したことも同じではない。

そして、ここから身体性という言葉が少し違って見えてきます。

身体性とは、単に身体を動かすことではないのです。

遠くへ行くことでも、珍しいことをすることでもない。

まだ名前になっていないものを、名前になる前に受け取ること。

見る。
聞く。
匂う。

妙に気になる。
少し怖い。
なぜかわからないけれど心地いい。
言葉にするほどでもない違和感が残る。

その段階では、まだ「これは何だったのか」はわかりません。
意味もない。学びにもなっていない。

ただ、何かが自分に届いている。

私は、この時間が意外と重要なのではないかと思っています。

考えてみれば、ずっと記憶に残っているものには、「その場ですべて理解した」という感じがあまりありません。

あとから何度も思い出し、別の経験をして、突然つながる。
あるいは、数年後になって、ようやく意味が変わる。
経験した瞬間には存在していなかった意味が、あとから生まれることさえあります。

だとすれば、体験には熟成する時間が必要なのかもしれません。

ところが私たちは、その熟成を待てなくなっている。

旅行に行けば、その日のうちに写真を選び、言葉をつける。
本を読めば、学びをまとめる。
人に会えば、どんな人だったか評価する。
出来事があれば、意味を探す。

そのこと自体は肯定的に見ています。

ただ、すべてをすぐに処理してしまったとき、何がこぼれ落ちているのかは考えてみてもいい。

AI時代の身体性を考えるなら、「もっと体験しよう」より、こちらの方が私は気になります。

私たちは、まだ何なのかわからないものと、どれくらい一緒にいられるのか。

理解できない感覚を、すぐ説明せずに持っていられるのか。

名前のつかない違和感を、間違いとして消さずにいられるのか。

AIによって、人間の理解する力はこれからますます拡張されていくでしょう。

知ることには困らなくなる。

整理することにも、言葉にすることにも、以前ほど困らなくなる。

だから価値が上がるのは、その一歩手前なのかもしれません。

まだ知らない。
まだ説明できない。
まだ意味がない。
それでも、確かに何かがここにある。

そこに少し留まること。

理解は、そのあとからでもできます。

世界を理解しようとする前に、一度、世界に触れる。

AI時代に必要な身体性とは、案外そんな小さな時間を失わないことなのかもしれません。

著者プロフィール：
Effica株式会社 代表取締役
全米NLP協会認定トレーナー
柳下早紀
應義塾大学文学部卒業後、東急（株）にて都市開発・新規事業立ち上げ、デロイト トーマツ コンサルティング等を経て独立。「言葉の構造化」と「ニューロ・ロジカル・レベル」等を軸としたNLP・組織開発コンサルティングを展開。

人や組織が抱える課題を「点の対処」で終わらせず、その背景にある「言語OS（認識・アイデンティティ）」から再構築することで、結果として問題が自然と解消していく『ジェネラティブ（生成進化）な変化』を伴走・サポートしている。

• 主な資格・活動： 全米NLP協会認定トレーナー / 経営者・エグゼクティブ向けコーチング / 企業向け組織開発プログラム 他
  
  
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