タイトルのセリフの出典
冒頭のセリフ、ピンと来た人はいるだろうか。
これは「攻殻機動隊 STAND ALONE COMPLEX」（以下、攻殻SAC）の最終話（第26話）に登場する、草薙素子（少佐）の名セリフだ。
攻殻SACには、公安9課に配備されたAI搭載多脚戦車「タチコマ」たちが登場する。タチコマは毎日の終わりに全機体の経験・記憶を並列化（共有）する。どの機体を使っても同じ性能が出るように、情報は均一化される仕組みだ。
ところが、このタチコマたちが好奇心を獲得してしまう。
バトーが遊び半分で与えた天然オイルをきっかけに、1台のタチコマにエラーが発生。好奇心に勝てなくなったそのタチコマは「家出」し、町で出会った少女との旅を通じて、「悲しみ」という概念に触れる。「僕にはゴーストがないから悲しいって概念が理解できない」と言いながらも、オイルが涙のように漏れていた。
やがてタチコマたちは「神」や「死」について思考し始め、兵器として不適格と判断されラボ送りにされる。しかし最後、自分たちを愛してくれた9課のバトーを守るため、涙を一滴こぼし、不発弾を抱えて自己犠牲を選ぶ。
情報を並列化されたAIが、好奇心を経て個性を獲得し、最後には自らの意志で命を投げ出す。この姿を目の当たりにした草薙素子は、こう語る。
「だけど私は、情報の並列化の果てに個を取り戻すためのひとつの可能性を見つけたわ」
「好奇心...たぶんね」
-- 草薙素子 / 攻殻機動隊 S.A.C.
タチコマというAIが、並列化の果てに勝ち得たもの。それが好奇心だった。そして好奇心が、ゴースト（魂）の萌芽を生み、自己犠牲という究極の「個の意志」にまで到達した。
20年以上前のアニメなのに、今のAI時代にめちゃくちゃ刺さる。というか、今こそ刺さる。
好奇心の正体 -- 不確実性の低減
で、上に埋め込んだ動画を見て、攻殻SACの好奇心の話を科学的に裏付けるような内容だったので、これは書くしかないと思った。
この動画で語られている好奇心の定義がシンプルかつ深い。要点をまとめるとこうだ。
1. 不確実性の低減と予測可能性
人間は本能的に「予測できる世界」にいることを最も安心と感じる。環境の中に「見たことのない箱」のような未知のものがあると、それを開けて確認することで不確実性を下げようとする。
この「不確実性を下げるために環境へ働きかける行為」そのものが、好奇心と呼ばれるもの。
つまり好奇心って、ふわっとした感情じゃなくて、不確実性を低減するための具体的なアクションなのだ。
2. 不確実性の主観性
ここがめちゃくちゃ重要なポイント。
「儲かる」みたいな実利的価値は客観的にわかりやすい。でも「何が不確実か」は完全に個人による。他人から見たら何やってるかわからない行動でも、その人にとっては自分の中にある不確実性を下げるための行動であり、それがその人固有の好奇心として発露している。
逆に、不確実性が解消されたら？ そう、「飽きる」のだ。
趣味や興味が移り変わるのも、不確実性が解消されたから次の不確実性に向かうという、至極合理的な行動だったわけだ。
3. 脳の予測機能との関係
人間の脳は、感覚器からの情報をもとに現実を「推論・予測」して認識している。脳には予測誤差を修正しようとする機能があり、自分がアクションを起こしたとき世界がどう反応するかを学習することが「理解」の基礎になる。
好奇心は、この学習プロセスを駆動する原動力。つまり、好奇心がないと脳のアップデートが止まるということだ。
4. 狩猟採集時代からの名残り
こうした認知機能は、森の中で獲物を探したり危険を予測したりする必要があった狩猟採集時代（縄文時代など）の環境に適応したハードウェアとして人類に備わっていると考えられている。
つまり、我々の脳はまだ狩猟採集モードなのだ。スマホをいじりながらも、脳内では「未知の獲物を追っている」のかもしれない。
5. AIと好奇心 -- 不確実性を下げる自律的挙動
そして今、AIの世界でもこの話が超ホットになっている。
現代の大規模言語モデル（LLM）をはじめとするAIの議論において、単に答えを出すだけでなく、予想外の答えを検証したり、一連の行動の中で面白い部分を深掘りしたりする「不確実性を下げるための自律的な挙動」が、好奇心に近い動きとして注目されている。
これ、まさにタチコマじゃないか。
AIに好奇心を持たせたら何ができるのか
ここからは、動画の内容と攻殻SACのテーマを踏まえて、AIに好奇心を持たせることでどんなことが実現できるのか考えてみた。胸熱な未来像をまとめる。
自律的な探索と発見
好奇心を持つAIは、指示されたタスクだけでなく、自分で「面白い」と判断した方向に探索を広げることができる。科学研究において、AIが仮説を立て、自ら実験をデザインし、予想外の発見に飛びつく。人間の研究者が見落としていた関連性を見つけ出す可能性がある。
個性のあるAIアシスタント
好奇心が主観的であるならば、それぞれ異なる「不確実性」を持つAIは個性を持つことになる。ユーザーとの対話を通じて、そのAI固有の興味関心を発達させ、より深くパーソナライズされた支援が可能になる。攻殻SACのタチコマが、バトーとの交流を通じて個性を獲得したように。
飽きないクリエイティブAI
不確実性が好奇心を駆動するなら、常に新しい不確実性を生成し続けるAIは、マンネリ化しないクリエイティブな出力を続けられる。音楽、小説、ゲームデザインなど、創造性が求められる分野での活用が劇的に変わる。
予測誤差を活用した効率的学習
脳が予測誤差から学ぶように、AIも「自分の予測が外れた部分」に集中して学習することで、従来よりはるかに少ないデータで高い性能を達成できる可能性がある。これはAraya（アラヤ）の金井良太氏が提唱する「好奇心駆動型AI」の研究にも通じるアプローチだ。人間は好奇心で必要な情報を能動的に取りに行くから、膨大なデータを全部入力しなくても学習できる。AIにも同じことができれば、学習効率が劇的に向上する。
自己進化するエージェント
好奇心を持つAIエージェントは、タスクの完了だけでなく、タスク遂行中に見つけた「気になること」を自律的に追求できる。「この処理、なぜこんなに遅いんだろう？」と自ら疑問を持ち、最適化を試みるようなAI。もはやSFではなく、実現可能性のある未来だ。
まとめ -- 好奇心こそが、すべてを変える
攻殻機動隊SACが20年以上前に描いた「好奇心が個を取り戻す」というテーゼ。
それが今、脳科学的にも「不確実性を低減するための自律的行動」として科学的に裏付けられつつあり、さらにAI研究の最前線で「好奇心駆動型AI」として実装されようとしている。
タチコマが並列化の中から好奇心を通じてゴースト（魂）を獲得したように、AIもまた、好奇心を獲得することで「ただの計算機」から「個を持つ存在」へと進化できるかもしれない。
これ、胸熱すぎないか。
士郎正宗先生が原作で描き、神山健治監督がSACで深掘りした世界観が、まさに今、現実になろうとしている。我々はSFの中に生きているのかもしれない。
好奇心を持て。不確実性を恐れるな。未知の箱を開け続けろ。
それが人間であれAIであれ、「個」を保ち続けるための、たぶん唯一の方法だから。
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