人間らしさの構造――AI研究が解き明かす〈自己〉のレイヤー

2025年5月25日2025年6月3日

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機械に「人間らしさ」は宿るか？

ある夜、ふとした思いつきでAIに悩みを打ち明けてみた。すると驚くほど共感的な返答が返ってくる。まるで友人に話したかのような錯覚。しかし翌朝、冷静になって画面を見つめると、そこにはただの文字列があるだけだ。では、あの「人間らしさ」はどこから来たのか？　そしてそれは、何を意味するのか？

「人間らしさ」とは、言葉づかいの柔らかさか、文脈を読む力か、あるいは感情の共鳴なのか？　本稿では、この問いに対する手がかりとして、心理学における自己構造モデルと、AIにおける多層ニューラルネットワークの構造を対比させることで、私たち自身の〈人間らしさ〉を再定義してみたい。

心理学における〈自己〉――多層性と流動性

心理学は長らく「自己とは何か」を問い続けてきた。フロイトは〈自己〉を「自我・超自我・エス」に分割し、内なる葛藤として描いた。自我は現実との折衝役、超自我は社会的規範、エスは欲望の源泉という構造は、人間の内面が単一ではなく、多層的であることを示唆する。

続くカール・ロジャーズは「理想自己」と「現実自己」のズレに注目し、自己概念の調和を目指すアプローチを提案した。ユングに至っては、〈自己〉を個人的無意識と集合的無意識の統合として捉える。これらはいずれも、自己とは固定された一点ではなく、異なる層の相互作用として成立しているとする点で一致している。

現代の構成主義心理学はさらに一歩進み、自己を「物語」として捉える。人は出来事を語る中で、自己を編み上げる。つまり、自己とは記憶と感情の集積によって構成される動的なレイヤーであり、環境や文脈によって容易に再編成される可塑的存在なのである。

ナラティブ・アプローチ（物語的アプローチ）

構成主義心理学では、自己は固定されたものではなく、経験を通じて個人が意味づけ、構成していくものと考えます。この考えをさらに進め、自己を「物語」として捉えるのがナラティブ・アプローチです。

私たちは人生の出来事を一貫した物語として理解し、自己のアイデンティティを形成します。重要なのは、この「自己の物語」は書き換え可能であるという点です。もし現在の物語が自身を苦しめているなら、解釈を変え、より肯定的な物語へと再構成（リ・ストーリー）できます。

ニューラルネットワークの構造――学習と抽象化

AI、とりわけディープラーニングに基づくモデルは、人間の脳神経系の構造に着想を得たニューラルネットワークに支えられている。これらは複数の「層」から成り、各層は入力情報を次第に抽象化していく。たとえば、画像認識AIでは、最下層がエッジ（輪郭）を捉え、中間層が形状を捉え、最上層では「犬」や「椅子」といった概念を識別する。

この構造は、まさに「知覚の積層化」とも言える。モデルは何百万ものパラメータを調整しながら学習し、統計的なパターンを記憶する。重要なのは、AIがその内部で「意味」を理解しているわけではないことだ。あくまで数値の重みづけを通じて、もっとも尤もらしい出力を生成しているに過ぎない。

しかし、この多層構造と抽象化の過程が、心理学的自己のレイヤー構造と不気味なほど相似していることに気づく。人間もまた、日々の経験を「エッジ」から「意味」へと積み上げて、世界を認識しているのだから。