昔は、知識に触れるまでに少し距離がありました。
本を探す。
検索ワードを考える。
英語記事で止まる。
図書館へ行く。
途中で面倒になって、
そのまま終わることも多かった。
でも今は違う。
AIに聞けば、
だいたい入口までは一瞬で届く。
しかも入口だけじゃなく、
関連知識がそのまま繋がっていく。
「気になった瞬間に掘れる」
これは便利というより、
環境そのものが変わった感じに近いと思います。
だから最近、
知識量より先に必要になるものがある。
それが、
> どこで止まれるか
です。
ここでいう「止まる」は、
興味を失うことではない。
むしろ、
「続きは見たい。でも今は置いておく」
ができること。
昔の情報探索って、
道路が悪かったんですよね。
だから自然に、
* ゆっくり進む
* 一本道になる
* 疲れたら終わる
になっていた。
でもAI時代は違う。
高速道路なのに、
横道が無限に出てくる。
しかも全部、
ちょっと面白そう。
これは少し不思議です。
かなり気を持っていかれる。
例えばPodcastを聞いていて、
「RLVR」という単語が出る。
気になる。
検索する。
強化学習。
RLHF。
OpenAI。
数学AI。
論文。
Agent。
気づくと1時間。
Podcastは止まったまま。
別にサボっているわけじゃない。
むしろ知的に動いている。
でも、
最初にやっていたことからは離れている。
ここで必要なのは、
「調べない我慢」ではないんですよね。
むしろ、
「今はPodcastを聞く時間」
と脳に固定すること。
その上で、
* RLVR
だけメモする。
説明を書かない。
掘らない。
あとで戻れる場所に置く。
これだけで、
脳の焦りが少し下がる。
人って、
「忘れるかも」が怖くて掘り続けるので。
最初はかなり落ち着かないです。
「今調べたい」が残る。
でも繰り返していると、
少し感覚が変わる。
「今全部取らなくても、また戻れる」
になっていく。
たぶんAI時代って、
“理解できそう感” が強すぎるんです。
少し触れただけでも、
「このまま行けば理解できる」
が見えてしまう。
だから、
* 取れるなら取っておきたい
* 今わかるなら全部理解したい
になりやすい。
でも実際には、
単語だけ見た知識も多いし、
雰囲気だけ知ってるものも大量にある。
「知っている」にも段階がある。
でもAIは、
そこを一気に飛び越えられそうに見せてくる。
昔は世界が遠かった。
だから、
届かないものが自然に存在していた。
でも今は、
全部届きそうに見える。
そこがたぶん、
一番疲れるのかもしれません。
少し触れるだけで終わる知識も、
本当はかなり多いので。
