機械は意味を知るか？
2020年代初頭、ChatGPTやその同類のAI言語モデルが世の中に登場し、多くの人々がある種の畏怖と興奮をもってその言葉を見つめた。
「これ、本当にAI(機械)が書いたの？」
質問に的確に答え、ジョークも交え、感情すら理解しているように思える――そんな“知性の幻影”が、まるでコンピュータが意味を理解しているかのような錯覚を与える。しかし、そもそも「意味がある」とはどういうことか？ AIが発する「意味ある言葉」は、人間が理解する意味と同質なのだろうか？
本稿では、言語心理学と哲学的意味論の視点を通じて、AIが生成する「意味」と人間の意味構築プロセスの接点と断絶を考察する。意味の所在がどこにあるのかを再考しながら、AIとの相互作用を通じて再生産される意味のあり方を探っていく。
人間にとっての意味とは──構築される意味の心理と哲学
人間にとっての意味とは、語の定義や辞書的な説明だけで完結するものではない。むしろ、言葉は常にある文脈の中で理解され、経験や感情、文化的背景といった多層的な要因によって形づくられる。
言語心理学では、意味は固定的な記号ではなく、動的なネットワークとして捉えられる。たとえば、ある単語が呼び起こすイメージや連想は、個々人の経験に依存して大きく異なる。「リンゴ」と言えば赤くて甘い果物を思い浮かべる者もいれば、禁断の果実やスティーブ・ジョブズを思い出す者もいるだろう。
哲学的意味論においては、ウィトゲンシュタインの「言語ゲーム」やデイヴィッドソンの「真理条件意味論」が代表的である。ウィトゲンシュタインは、意味とは使用において成立するとし、言語が生きた実践の中でのみ意味を持ち得ることを示した。一方、デイヴィッドソンは、文の意味はそれが真となる条件によって与えられるとする立場から、文の解釈と世界との対応関係に注目する。
いずれにしても、意味は固定されたものではなく、文脈と参与を通じて構築されるものとして理解される。
ウィトゲンシュタインの『哲学探究』（Philosophical Investigations）で提唱された「言語ゲーム」の概念は、言葉の意味が文脈依存的であることを強調します。彼は、意味を抽象的・固定的なものとして捉える従来の哲学的アプローチ（例：彼自身の前期の『論理哲学論考』での立場）を批判し、言葉の意味はそれが使われる「生活形式」（form of life）や具体的な文脈の中で生じると主張しました。
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Amazon： ウィトゲンシュタイン『哲学探究』入門
ドナルド・デイヴィッドソンは、文の「意味」とは、その文が客観的に真実となるのはどのような場合かを示す「真理条件」であると考えました。これは、捉えどころのない「意味」というものを、より明確な「真理」という概念に置き換えて言語を理解しようとする試みです。
具体的には、「『リンゴは赤い』が真であるのは、リンゴが赤い場合であり、かつその場合に限る」といった形式（T文）で、各文が成立するための条件を記述します。デイヴィッドソンは、このような真理条件の体系を構築することで、私たちが有限の語彙から無限の新しい文の意味を理解できる言語の構成的な性質を説明できると考えました。
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大規模言語モデルはなぜ「意味ある」文を出力できるのか？
AI言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストコーパスを基に学習し、統計的なパターンに基づいて次の語を予測するアルゴリズムである。そこには、意図も感情もない。ただし、出力される文はしばしば驚くほど流暢で一貫性があり、意味を持っているように見える。
その背景には、意味を「ベクトル空間」で表現するというアプローチがある。語や文を多次元空間に配置し、その距離や方向で意味の近接性を捉える。これにより、「王様 − 男 + 女 = 女王」といった、語義間の類似関係を数学的に処理できる。
人間がこれを「意味がある」と感じるのは、統計的整合性に加え、文脈的整合や語用論的な推測を自動的に補っているからだ。つまり、AIが「意味を出力する」のではなく、人間がそこに意味を「読み込む」プロセスが同時に走っているのだ。
テキストコーパスとは、実際に使われた言葉（書き言葉や話し言葉）を大規模に集め、コンピュータで分析できるように体系的に整理・構造化した言語データベースのことです。
ラテン語の「corpus（体、集まり）」が語源で、文字通り「言語データの集合体」を意味します。
模倣と創造の狭間で──AIの「意味」はどこまで人間に近づけるか？
人間は言葉を発するとき、意図を持ち、誰かとの共有を前提とする。それに対し、AIモデルには意図がない。しかし、それでも意味が通じるように感じるのはなぜか？
この問いに対して、哲学者ダニエル・デネットは「意図的スタンス（intentional stance）」という考え方を提示している。これは、対象の行動を理解するために、あたかもそれが意図や信念を持っているかのように見なす認知的戦略である。私たちはチェスのコンピュータにも「次に攻撃を仕掛けようとしている」と擬人化して語るように、AIモデルにも無意識に意味を読み込んでいる。
だがそれは、本当にAIが意味を「理解」していることにはならない。文脈を共有せず、前提を理解せず、参照点を持たない生成は、模倣であって創造ではない。
ダニエル・デネットの「意図的スタンス（intentional stance）」とは、人間や動物、あるいはコンピュータのようなシステムの行動を予測・説明するための戦略です。
この姿勢では、対象がまるで「信念」「欲求」「意図」といった心的状態を持ち、それに基づいて合理的に行動するエージェントであるかのように扱います。実際にその対象が内的にそのような心的状態を「持っている」かどうかは問わず、この仮定を置くことで行動予測がうまくいくならば有効な解釈方法だと考えます。
例えば、チェスプログラムの次の手を予測する際、プログラムが「キングを守りたいと欲し、特定の位置が危険だと信じている」と見なすことで、複雑な計算を理解せずとも効果的に予測できる場合があります。このように、意図的姿勢は複雑なシステムの振る舞いを効率的に理解するための実践的な方法論と言えます。
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相互作用の現場──意味の再生産はどこで起きているか？
意味の「再生産」は、AIが出力した文が人間によって解釈され、文脈に接続されるときに起こる。これは一方通行の情報伝達ではなく、双方向の相互作用である。
教育現場でAIが作文を補助する際、学生はその提案文を「意味あるもの」として受け取り、自らの文脈で再解釈・修正する。創作の場では、詩的断片やアイデアの種としてAIの出力を使う作家もいる。このように、意味はAIの内部で完結せず、人間の参与を前提として立ち現れる。
AIが生成した「意味のようなもの」は、人間の解釈行為によって初めて実際の意味を帯びる。それは単なる模倣を超えた、「再解釈と共創」の場なのである。
再生産から共創へ──未来の意味論に向けて
意味はもはや固定された記号の集合ではなく、常に生成され、再構築されるプロセスの中にある。AI言語モデルの登場は、このことを我々に改めて気づかせる。
もちろん、AIには未だ「世界との接点」がない。だが、その出力を通じて我々が意味を再構成し、新たな文脈へとつなげていく可能性があるとすれば、そこには新しい意味論の地平が開かれるかもしれない。
そして最後に、こう問うてみたい。
――意味は、誰のものか？
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