偉大な単語創造の時代: 大規模な言語モデルが知識の格差を平らにするとき、私たちは言語軍拡競争を目の当たりにしています
今夜は 円冏 を読みましたhref=“https://www.facebook.com/kyontw828/posts/pfbid035AQysDoK7he7ZZoPaUhrArcywQRDgX1coQXdLdijZh79AaWB64AFiJiFhUSyPakol” target=“_blank” rel=“noopener noreferrer”>観察で、彼女は非常に興味深い現象について言及しました。それは、長い間存在してきた古い概念です。は時々新しい用語で再パッケージ化されますが、実際には同じ真実を伝えています。彼女はさらに、大規模言語モデル (LLM) が知識の支払いに依存する情報の非対称空間を残酷に押しつぶしているため、新しい言葉を造るこの行為が AI 時代に激化すると推測しました。
読み終えて、この指摘は非常に的確であると感じましたが、この問題の本質は何なのか、コミュニケーション学の観点からさらに探求する価値もあるのではないかと思います。そして、コンテンツ制作や講師として働く私たちにとって、それは将来にとって何を意味するのでしょうか？
情報の非対称性: 知識の支払いのための元の燃料
偉大な言葉づくりの時代がなぜ起こったのかを理解するには、まず最も基本的な経済概念、つまり情報の非対称性に立ち返る必要があります。ノーベル経済学賞受賞者ジョージ・アカロフが 1970 年に発表した論文「レモンの市場: 品質の不確実性と市場メカニズム>」の論文 (The Market) 「レモン: 品質の不確実性と市場メカニズム」では、買い手と売り手の間の情報ギャップが市場運営にどのような影響を与えるかについて説明されています。端的に言えば、知識にお金を払うというビジネス モデルは、このギャップに基づいています。つまり、あなたは私が知っていることを理解していないか、あなたはそれを知っているがそれを利用できないということです。
過去 20 年から 30 年の間、知識労働者はこのギャップだけを頼りに良い生活を送ることができました。マーケティング コンサルタントは、<a href=“https://allaboutdataanalysis.medium.com/aaarr%E6%A8%A1%E5%9E%8B-aarrr-funnel-%E9%82%84%E5%81%9C%E7%95%99%E5%9C” を信頼できます。 %A8%E7%90%86%E8%AB%96%E5%8D%BB%E4%B8%8D%E6%9C%83%E7%94%A8-%E9%99%84%E5%AF%A6%E4%BE%8B%E8%AC%9B%E8%A7%A3-f53557c8d987” target=“_blank” rel=“noopener noreferrer”>AARRR 海賊モデル 数年の経験を経て、教育管理を専門とする講師は、複数のバージョンの PDCA サイクルを授業で教えることができます。これは、彼らに本当のスキルがないと言っているのではなく、「説明」、つまり難しい理論を聴衆が理解して操作できる言語に翻訳すること自体に価値があるということです。このような翻訳能力は以前はほとんどありませんでした。
しかし、大規模な言語モデルの出現により、ゲームのルールが変わりました。誰でも ChatGPT を開いて「AARRR とは何ですか」と質問し、30 秒以内に、多くの講師よりも明確に構造化された答えが得られるようになると、説明の価値は大幅に薄まります。これは説明能力がもはや重要ではないという意味ではなく、純粋な知識の伝達だけでは有料市場を支えるのに十分ではなくなっているということです。
誰もが 30 秒以内に AI から完全に構造化された回答を得ることができるようになると、「説明」の価値は大幅に薄れます。単に知識を移転するだけでは、有料市場をサポートするにはもはや十分ではありません。
コミュニケーション学の観点から言葉の創造を見つめる: 象徴的な力をめぐる闘争
視点を変えて、コミュニケーション学の視点からこの問題を考えてみましょう。フランスの社会学者ピエール・ブルデュー は、重要な提案をしました。概念: 象徴力 (象徴力)。簡単に言えば、言葉を定義し、現象に名前を付けることができる人は、目に見えない力を持っています。学術界では、これを発言権と呼びます。ビジネスの世界では、これをブランドポジショニングと呼びます。知識支払いの分野では、これが新しい用語を生み出す原点です。
作家や講師が共感を共感に変える、カスタマージャーニーをフライホイール体験に変えるなど、新しい用語を発明するとき、彼がやっていることは本質的には象徴的な障壁を確立することです。この新しい語彙は鍵のようなものです。この鍵がどのドアを開くかは、それを学んだ人だけが知っていますか?まだ学習していない人は、検索したり質問したりするときにどのようなキーワードを使用すればよいのかさえわからないため、当然のことながら、AI にペイウォールを回避させることはできません。
まあ、これは何も新しいことではありません。 In fact, the academic community has already been doing similar things!どの学問分野にも独自の用語体系があり、素人が用語を理解するだけでもかなりの時間がかかります。しかし、学術用語が存在するのには少なくとも 1 つの正当な理由があります。それは正確さです。学術的な概念には曖昧さを避けるために正確な定義が必要ですが、これは知識の蓄積に必要なコストです。問題は、ビジネスの世界での言葉は、正確さのためではなく、謎の感覚を生み出し、聴衆に「わあ、これはすごいことだ、学ばなければいけない」と思わせるために作られていることが多いということです。
記者だった頃のことを思い出します。メディアも言葉作りの達人です！メディアは特に、従来の概念と新たなテクノロジーや現象を組み合わせて、新たなトレンドにすぐにラベルを付けることを好みます。たとえば、デリバリーエコノミー、スラッシュユース、クラウドスーパーマーケットについて聞いたことがありますか?
言葉を定義し、現象に名前を付けることができる人は、目に見えない力を持っています。新しい言葉を作ることの本質は、象徴的な力をめぐる戦いです。
問題設定とフレーミング効果: 新しいボトルに入った古いワインのコミュニケーション ロジック
コミュニケーション研究のアジェンダ設定理論の観点から見ると、新しい用語を作成することには別の機能があります。 1972 年にマクスウェル マコームズとドナルド ショーによって提案されたこの理論は、メディアが人々の考えを必ずしも決定するとは限りませんが、メディアは人々の考えを効果的に決定できるでしょうか?言い換えれば、新しい言葉を発明し、それをうまく普及させると、議題が設定され、他の人が定義するものではなく、自分が定義するものについて人々が話すようになります。
これは、同じ概念が数年ごとに別の名前で再び登場する理由の説明になります。コンセプト自体が進化したからではなく、注目市場に新たな刺激が必要だったからです。コミュニケーション科学では、これはフレーミング効果と密接に関連しています。同じ情報が異なるフレームで提示されると、まったく異なる認知効果が生じます。それは、時間管理の名前をエネルギー管理に変更し、マーケティングファネルの名前を成長フライホイールに変更するようなものです。原理はあまり変わりませんが、感覚はまったく新しいものです。 The human brain is born to respond to novelty.これは進化が私たちに残した本能であり、新しい用語の作成はこの本能を利用しています。
しかし、AI の時代では、この戦略の有効性は加速しています。大規模な言語モデル自体が巨大なデフレーミングマシンであるため、新しい造語を尋ねると、それを最も基本的な概念に落とし込んで説明しようとします。 AI によってエネルギー管理が時間管理に加え、体力と注意力の配分に削減されると、注意深くパッケージ化された謎は瞬時に崩壊します。
▲ 大規模な言語モデルは巨大なデフレーミング マシンです。新しく作成された語彙は AI によって最も基本的な概念に還元されます。
知識の商品化と脱商品化のサイクル
これは、コミュニケーションの政治経済における重要なポイントを私にもたらします。 Vincent Mosco は、noreferrer”>情報の商品化について議論しますは、情報が商品になり得る理由は、情報に交換価値が与えられるからであると指摘しました。交換価値の前提は希少性です。
言い換えれば、大規模な言語モデルが現在行っていることは、本質的には大量の知識の非商品化です。これまで有料で入手していた知識解説が無料で入手できるようになりました。有料ナレッジ業界へのこの影響は、ストリーミング プラットフォームがレコード業界に与える影響とまったく同じです。コンテンツが消滅するのではなく、コンテンツを取得するコストがゼロに近づき、元のビジネス モデルを維持することが困難になります。
この状況に直面して、ナレッジ ワーカーには 2 つの道があります。 1 つ目の方法は、冏冏 が観察した新語主義戦略です。新しい用語を発明することで情報の非対称性を再現し、当分の間 AI が直接答えることができないようにします。これは、新しい象徴的な衣服を使用して古い知識を販売可能な商品に再パッケージ化する、再商品化の試みです。
しかし、この道には致命的な問題がある。それは、決して勝つことのできない軍拡競争だということだ。大規模言語モデルの学習データは常に更新されるため、今日作成した新しい単語が 3 か月後には AI に組み込まれる可能性があります。常に先を行くには、常に新しい単語を作成する必要がありますが、そうするための限界コストはますます高くなり、限界利益はますます低くなります。さらに悪いことに、貨幣の偽造が一般的な戦術になると、消費者はそのトリックに気づき、信頼が失われます。
▲ 単語作成の軍拡競争: 限界利益の減少、トレーニング データを常に更新する大規模な言語モデルには決して勝つことができません
AI と戦うために造語を使用することは、洪水を防ぐために土嚢を使用するようなものです。短期的にはある程度の効果があるかもしれませんが、長期的には止めることはできません。
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知識の伝達から経験の変革へ
2 番目の道は、私が本当に将来性があると思う道であり、AI が簡単に複製できないものに価値を置くことです。 さて、これらには何が含まれているのでしょうか？
▲ AI がまだ置き換えることのできない 3 つの主要な価値: 状況に応じた判断、付随する学習体験、コミュニティとつながり
まず状況判断です。 AI は、AARRR モデルの 5 つのステップが何であるかを伝えることはできますが、「この会社、この業界、またはこの段階にいる場合、最初にどのステップにリソースを集中すべきか」については教えてくれません。 地域の状況に基づくこの種の判断は、大量の実践経験と特定の状況に対する深い理解から得られるものであり、現時点では大規模な言語モデルで完全に置き換えることはできません。
第二に、それは仲間と一緒に学習する経験です。 知識の獲得と知識の内面化は別のものです。 AI から AARRR の定義を 30 秒で取得できますが、その使い方を実際に学ぶには、練習が必要で、フィードバックが必要で、行き詰まったときに誰かがあなたを促してくれる必要があります。 このコーチングの価値は、明らかに、大規模な言語モデルで完全に置き換えることはできません。 これは、私がこの記事 教育を長期資産に変える で繰り返し強調してきた点でもあります。
3 つ目は、コミュニティとつながりです。 人々はオンライン コースを購入しますが、それは知識そのもののためだけでなく、同じテーマについて学んでいる人々とのつながりを築くためにもあります。 これはアメリカの社会学者マークが提唱した弱い絆の力1974 年のグラノヴェッター - コースで出会ったクラスメートやコミュニティでコミュニケーションをとったパートナーは、予期せぬ機会やリソースをもたらすことがよくあります。 AI は質問に答えることはできますが、ネットワークの構築には役立ちません。
知識の獲得と知識の内面化は別のものです。 AI は答えを与えることはできますが、「知る」から「実行する」までの旅に同行することはできません。
コミュニケーション生態学のパラダイムシフト
よりマクロな観点から見ると、私たちが経験していることは、実際にコミュニケーション生態学のパラダイムシフトです。 これまでの知識普及モデルは、1 対多の放送スタイルでした。専門家が演台に立って、聴衆のグループに概念を説明しました。 このモデルの価値は、翻訳とスクリーニングにあります。 つまり、専門家が膨大な情報から重要な部分を選択し、それを理解できる言語に翻訳してくれることです。
しかし今では、大規模な言語モデル自体がスーパートランスレーターおよびフィルターであり、1 日 24 時間休んだり、充電したり、焦ったりすることはありません。 そうは言っても、これは知識普及のバリューチェーンを再構成する必要があることを意味します。翻訳と審査という単純なステップは、大部分が AI に置き換えられるでしょう。 しかし、創造性、共感、判断力、対人関係など、人間特有の能力を必要とするステップは、より貴重なものになるでしょう。
▲ コミュニケーション生態学のパラダイムシフト: 翻訳とスクリーニングが AI に置き換えられ、創造性、共感、対人関係がより貴重なものになる
コミュニケーション学者マヌエル カステル (Manuel Castells) (「<a)」 href=“https://www.books.com.tw/exep/assp.php/vista/products/CN10069184?utm_source=vista&utm_medium=ap-books&utm_content=recommend&utm_campaign=ap-202602” target=“_blank” rel=“noopener noreferrer”>ネットワーク社会の台頭」では次の点について言及しています。社会において、本当の力は情報を所有することではなく、情報を整理し解釈できることにあります。 AI の時代では、この視点はさらに重要になります。 AI を通じて誰もが同じ情報にアクセスできるようになった場合、差別化の鍵は、この情報をどのように整理し、それを実用的な洞察に変換し、特定の状況でどのように正しい判断を下せるかにあります。
情報社会では、本当の力は情報を所有することではなく、情報を整理し解釈できることにあります。
偉大な言葉が創造された時代に対するザン氏の不承認
ジジの観察に戻りますが、新しい用語を作ること自体は罪ではないと思います。
結局のところ、言語は生きており、新しい語彙は新しい思考の視点を反映します。これは言語の進化における通常の現象です。 最近、大学のキャンパス内で、かわいいベビーバッグをリュックに背負った若い大学生をよく見かけるようになった気がします。 正直に言うと、私は数年前までこの言葉を聞いたことがありませんでした。 後で知ったのですが、これは元々は日本の痛み袋（痛み袋）文化から来ているそうです。
したがって、問題は動機と比率の問題です。 新しい語彙が、過去には表現が難しかった微妙な点を捉えているのであれば、それは価値があります。 しかし、造語の唯一の目的が人々を混乱させ、支払いの障壁を作ることであるならば、それは学習者に対して失礼なことになります。
コミュニケーション倫理の観点から見ると、知識労働者には、知識を難しくするのではなく、理解しやすくする責任があります。 造語が防衛戦略になったり、コースのタイトルが意味を理解できないように意図的に書かれたりすると、実際にはコミュニケーションのコストが学習者に転嫁されることになります。 これは、情報をより効果的に流通させるというコミュニケーション科学の基本精神に反しています。
もちろん、ナレッジワーカーの不安な気持ちはわかります。 AIによって誰でも30秒で無料で得られる専門知識を10年かけて蓄積すると、空洞化する感覚は非常にリアルで辛いものです。 しかし、人工知能と戦うために造語を使用することは、洪水を防ぐために土嚢を使用するようなものであり、短期的にはある程度の効果があるかもしれませんが、長期的には止めることはできません。 これは、AI 時代のフリーランス サバイバル ガイド で私が共有した見解でもあります。波と戦うよりも、サーフィンを学ぶ方が良いのです。
新しい言葉を作るよりも、かけがえのない価値を生み出すほうがいい
偉大な言葉創造の時代が実際に起こりつつあることは事実であり、それは短期的にはさらに激化するでしょう。 しかし、私の考えでは、これは結局のところ過渡期の現象です。 人々が理解できない新しい言葉が市場にどんどん氾濫すると、消費者の洞察力も高まります。 最終的に生き残るのは、造語が最も得意な人ではなく、学習者が問題を解決し、変化を生み出すのを真に支援できる人です。
▲ 本当の堀: 他の人が理解できない理論を理解するのではなく、他の人を一人では行けない道に導くことができるということです。
私自身、自分が選んだ道は明確です。AI が答えられない新しい用語を作成するのに時間を費やすよりも、学習者に真のメリットをもたらす教育体験をデザインすることに時間を費やしたいと考えています。 AI が私の知識を無料で提供することを心配するのではなく、[AI を使用して指導効果を高める] (/blog/vibe-coding-marketing-superpower) 方法を考えたいと思います。 結局のところ、AI は敵ではなくツールです。 知識を真に価値あるものにするのは、それをパッケージ化した用語ではなく、それが人の思考や行動を本当に変えることができるかどうかです。
AI があらゆる情報格差を平らにしているこの時代において、知識労働者にとって最も重要な堀は、他の人が理解していない理論を理解することではなく、他の人を一人では歩めない道に導くことができるかどうかです。 この道に関しては、まだ完成させることができる大規模な言語モデルはありません。
知識を真に価値あるものにするのは、決してそれをパッケージ化した用語ではなく、それが人の思考や行動を本当に変えることができるかどうかです。
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