「AIの思考って何だ?」と思ったので、自分で定義を書き始めた。

AI は考えているのか。その問いに辿り着いたのは、LLM を実際に触っていて「おっ」と思うときと「知っていることを返している感じ」だと感じるときの違いが説明できなかったから。最初は性能差だと思ったが、同じモデルの同じ日でも差は出る。では何が違うのか。調べても既存の「思考とは何か」という本質論ばかりで、「何があれば思考が成立していると言えるのか」という動かせる定義が見当たらない。ならば自分で作ろうということになった。

ところが実装を始めると予想外のことが起きた。理論が増えるのではなく、減り始めたのだ。必要だと思って足した要素が、実は何の仕事もしていなかった。暫定値として置いたパラメータが想定と正反対に働いていた。そしてそれらを削ってみると、何ひとつ壊れない。つまり自分が「必要だ」と信じて足した複雑さのほぼすべてが、実装してみると不要だったということだ。この経験が判断を変えた。書いてから実装するのではなく、書きながら実装し、実装が仮説の欠陥を教えてくれるのを待つ。議論だけでは見えない問題は、実装の容赦なさにはかなわない。

これは企業の AI システム構築に直結する教訓だ。完璧な理論設計をしてから動かそうとするのではなく、動かしながら必要な要素だけを残していく。不確実性が高い分野では、「何が要るのか」より「何が要らないのか」を実装で確認する方が効率的だ。きれいなドキュメントより、走って壊して直すサイクルの方が、真実に近い答えに早く辿り着く。AI 開発の成熟度が上がるにつれ、この試行錯誤型アプローチの価値は相対的に上がっていくだろう。