【全編公開！】もうダメだ！ AIの小説が上手すぎる――現代作家３人の緊急会議｜笠井康平＋樋口恭介＋山本浩貴（いぬのせなか座）

はじめに

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目次

AIの小説が上手すぎる？

笠井： 本日はお集まりいただきまして、ありがとうございます。私が笠井康平です。今日は僕が持ちかけた企画で、お二人にお越しいただきました。SF作家でITコンサルタントの樋口恭介さん。そして、小説家でデザイナー、批評家としても活動する、いぬのせなか座の山本浩貴さんです。さっそくですが、このタイトル、お二人はいかがですか。

樋口： たしかに「AIの小説」は「上手すぎる」んですけど、それとは無関係に、そもそも「もうダメだ」という話をしたいですね。

山本： 会う人会う人から「あのタイトルは大丈夫か」と言われます（笑）。僕は「AIの小説」が品質的に「上手すぎる」とは思っていないのですが、違う意味で「もうダメだ」とは思っている、という話をすると思います。

笠井： いきなり冒頭でお詫びしますと、このタイトル、LLM製品の出力をほとんどそのまま採用しました。そのせいか思いのほか話題になりまして、ちょっと申し訳ない気持ちです。本番では詳しくふれませんでしたが、告知の最後には、こう書きました。

皮肉なことに、Claudeが提案したこの「上手すぎる」クロージングもまた注目され、LLM製品で出力したという経緯が抜け落ちたまま、広まりました。報道に引用してくれたり、タイトルで大喜利をしたり、洒脱な言い回しで応答してくれた方も現れました。

もちろん、これらはどれもうれしいことです。あえて紋切型のほめ言葉を使いますが、ヒトとAIが共生・協働することによって、創造的なパフォーマンスが効率的に生まれ、目に見える成果を安全かつ快適にもたらしたわけですから。

言葉が著者の手から離れて、それぞれの読者にとって望ましく受け止められ、新しい意味が生まれているとも言えます。伝統的な文学理論から言っても、現代作家の職業倫理に照らしても、むしろよろこぶべきことでしょう。これで満足できないとしたら、「もうダメ」なのは、もはやありきたりな言葉では心が動かなくなった現代作家と、彼／彼女らを取りまく「時代の気分」のほうなのかもしれません。闇が深すぎる。

それでも、最後の一文まで読み込んでくださった方は、見当たりませんでした。僕らはまだ巡り合えていないのだと思います。狙い通りの結果が出たのに、何を不満に思うのかとお叱りの声を頂きそうですが。最近なんだかもう「終わった」感がすごい。「こんな時代にもの書きがやる気を保ち、元気を取り戻すには、どうしたらいいのでしょう」とよく考えます。

AIで作ったシナリオを、人間が壊していく物語

笠井： ちなみに、当日資料は動画の概要欄からご覧いただけます。僕が作成した進行台本、主要なLLM製品による要約および要約品質の評価は、こちらからお読みいただけます。

なお、どの機械要約も「詳細すぎるため冗長」（Claude）で、「議論の深みやダイナミズムが失われ」（Gemini）、「文脈や内容の深さが犠牲になりがち」（ChatGPT）です。言外の含みや繊細なニュアンス、語り手それぞれの来歴・関係はほぼ読み取れていないと言ってよいでしょう。データを与えていないから当然ですけどね。くれぐれもご注意ください。

また、進行台本はLLM製品を用いてドラフトされました。予定調和のつまらない筋書きでした。アイデアは取るに足らず、根拠となる論文の扱いもめちゃくちゃ。持論のために事実を無視したり、出演者を軽んじるくだりもありました。

僕がすべての論拠を調べ直し、主題と構成を大幅に書き換え、さらにお二人からも即興の「ぶっ込み」を歓迎しています。出演者のお二人は演出意図を丁寧に汲んでくれて、時にはヒール役を、時にはトリックスター役を担ってくれました。際どい表現もいくつかありますが、多少の脚色とリップサービスを含むものだとご理解ください。

ちなみにこの対談記録も、LLM製品による音声データの書き起こしをもとに、３人それぞれがしっかり加筆しています。動画配信で現に語られた言葉は、おぼろげにしか残っていません。大昔からそういうものです、言葉を書き残すというのは。その意味では、このテキストもまた「上手すぎる」「AIの小説」なのでしょう。僕らにはこうするしかないし、それでいいんだと思います。

AIの定義：「理想」の話し相手から”知的”な機械まで

笠井：それでは、はじめに３つのキーワードについてざっくり解説しておきます。

最近になってLLM製品を使い出した人のなかには、「AI」を「理想的な話し相手」だと捉える方が一定数いらっしゃるでしょう。より専門的には、例えば人工知能学会が要素技術を整理した「AIマップ」を作っていて、「AI」の直接的な定義は控えつつ、「多数の知的活動の連携フロー」だと説明しています。

「人工知能」という技術課題は何度も「冬の時代」を迎えてきたのですが、1960年代にはジェームズ・R・スレイグルが「“知的”な機械」と形容していました。気の利いた表現ですよね。最近ようやく、「AI」といえばハードウェアとソフトウェアが一体になった「機械」だと想像されるようになりました。擬人化された「存在」だと思う人も減っていくでしょう。そういう、ゆらぎのある言葉だと捉えてください。

小説の語源：ニュースからフィクションまで

笠井： 「小説」もそうですね。いまでは書店で買えるような「作り話」だと捉える方がほとんどでしょう。

だけど語源をたどると、文字で書かれ、声で語られたひとつながりの物語を「小説」と呼んだ時代もありました。随筆集に「小説」と題した例が18世紀にあります。

書き手が独力で考えた空想の物語だけではなくて、自分の人生や現実に起きた出来事、昔の思い出、将来に起きることも含めて、広い意味での「物語」こそが小説なのだと考える人もいます。専門家の間でも見解は分かれるのですけどね。

さらに遡ると、「小説」は「ノベル」に対応する日本語です。「ノベル」の語源は、新しいものごと。NewsやNew Thingsを指す言葉でした。ちなみに「ノベル」の始まりのひとつとされるのは、ジョヴァンニ・フィオレンティーノが書いた『だまされやすい人』という本なんです。「小説」の語源がこういう皮肉な題名なのは、面白いですよね。

といったように、「AIの小説」には大きなゆらぎがあります。だとすれば、「上手い」とはどういうことか。今日はみんなで考えていきましょう。注釈に示した文献も面白いので、よかったらクリックしてみてください。それでは、本題に入ります。

「現代アメリカ文学っぽい短編」を量産する（樋口恭介）

Gemini 1.5 Proを用いた「風景描写」

笠井： 樋口さん、最近はどんなことを試していますか。

樋口： LLMで書いた小説をnoteに掲載しています。人間の僕は全然編集していない、LLMで出力したままの短編です。何本ぐらいかな、数えてないから分かんないけど。

笠井： １日５本とか掲載してましたよね。

樋口： ChatGPTの「GPTs」（注：ChatGPTを特定用途にカスタマイズできる機能）がリリースされた頃から、小説を出力するプロンプトにはまっていました。それで「Gemini 1.5 Pro」が登場したときにも色々試していて、あまりにも驚いてnoteに掲載した作品が「惑星」です。人間にはほぼ不可能であろう、様々な要素が混ざった風景描写を含む、6,000字ほどの短編小説です。

「Gemini 1.5 Pro」は100万トークン規模のコンテクストウィンドウを保持できます（注：1回のチャットで記憶可能なデータ量の制限。英語ならおおむね1語が1トークン）。文庫本何冊分もの長文を扱える巨大な言語モデルで、これで長編小説すら書けちゃうんじゃないかと期待されていた。実際には、LLMで文章生成させると「文脈の疲れ」が出てくるから、一発のプロンプトで同じトーンの文章を高精度で出し続けるのは難しいんですけど、短編ならご覧のとおり。これには驚きましたね。

Claude Sonnet 4で一発生成されたフラッシュフィクション

樋口：（今年の）5月22日にリリースされた「Claude Sonnet 4」もすごいです。最初に生成したのは「神の光線」かな。5月29日。「昨夜、ネブラスカ州全体に巨大なピンク色のビームが降り注いだらしい。」といった、いかにもスリップストリームなフラッシュフィクションが出力できます。TwitterやNetflixのような現代っぽいアイテムも散りばめてある。この調子で一気に20作くらいは作りました。

一番面白いのは、どれだろうな。『ヴァンパイアの週末』はいいですね。300歳のヴァンパイアが人間に恋をして、ヴィーガンとしてソーシャルビジネスに励む物語です。「『#VampireVeganLife』のハッシュタグで、彼の投稿は既に三万いいねを獲得していた」といったくだりがあったり、ヴァンパイアなのに献血ボランティアに関わったり、エシカルな「ブラッドプリン」を提供するフードトラックを経営するようになったりして、ラストは恋人と浜辺でピクニックする写真がInstagramで10万いいねを獲得する。

この水準の作品が一発で生成できるのには、ビビりましたね。Claude開発陣は、アメリカSF作家の短編のテイストをよく分かっている。これは「上手すぎる」と言っていいでしょう。

プロンプト3行で「ニューヨーカー」風の小説が生成できる

樋口： Claude 4 Sonnetは「忖度力」がとても高くて、簡単なプロンプトでもなかなかの精度で小説を生成します。せっかくなので、お見せしますよ。先ほど紹介した短編のプロンプトは、この3行だけ。

ちょっと試してみましょうか。どなたか、好きな単語を挙げてください。

笠井： じゃあ、「郵便」。

樋口： 「郵便」ですね。ちょっと待ってください。ちなみに、今日はこのプロンプトをベースにしたArtifactsをClaudeに作らせたんですけど、それはまだ上手く動かなかったです。（出力結果を見ながら）でも、プロンプトの効きはいいですね。いつもこんな「感じ」です。

笠井： 『ザ・ニューヨーカー』をよく読んでいそうな文体ですね（注：1925年創刊の老舗文芸誌。J.D.サリンジャーやジョン・アップダイク、アリス・マンローなど、短編の名手が多数寄稿）。

樋口： この作品は……どうやらマイルス・デイヴィスの力によって靴から紫色の煙が出てくる話ですね。なんの話やねん（笑）。ナンセンスな小説になりました。山本くんのリクエストはありますか。

山本： なんだろう、難しそうなのがいいな。「リップクリームと扇風機」。

樋口： いいですね。（出力を見る）ああ、この感じか。登場人物が死にがちだな。

山本： これはプロンプト依存なんですかね。

樋口： モデルの傾向もあると思います。これがGeminiだと、笠井さんの言う「ニューヨーカー」テイストは全然出ないんですよ。いま試してみようかな。

自動生成テキストに滲む、開発者の思想（樋口恭介）

Google社員は村上春樹の影響を受けている？

樋口： Geminiは大好きなモデルなんですけど、小説はちょっと苦手かな。やっぱり文章はClaudeがいいです。最近出た「Gemini CLI」もですけど、Geminiは連続的なタスク処理に向いています。それこそ、AIエージェント的に。ChatGPTはね、最近は凋落の一途をたどっています……。（出力結果を見ながら）ああ、でも、わりといい出力だな。

村上春樹の影響、受けすぎだよ（笑）。

山本： 台詞回しも「らしい」ですね。

樋口： 村上春樹は現代アメリカのスリップストリーム作家にかなり影響を与えているので、おそらくそのせいでしょうね。LLMをさわっていると、開発者の「自分たちはこの路線で行きたい」という思想を感じるんですけど、Google社員が村上春樹を好きな可能性がありますね。

山本： そういうこと？（笑）

樋口： プログラムを書かせても、モデルの差が大きくて。ChatGPTやClaudeはPythonが上手くて、わりと複雑な、ディレクトリ構成まで考えたようなソースコードをコンポーネント単位で出力するんですけど、「Google AI Studio」（注：Geminiベースのコーディング支援ソフト）には、Pythonで出来ることはすべてTypeScriptで再現するんだ、みたいな思いを感じるんですよ。

ClaudeはAnthropic社員がヘビーユースしながら開発している感じがするし、GoogleはGoogleで別の感じがある。小説の学習傾向にもそれが表れた可能性はあります。Anthropicが思うスリップストリーム小説は、序盤で人が死に、登場人物が「オーマイゴット」と驚き、「ハニー、あなたってば」みたいな台詞を言う。

日本語モデルは昔の作家を模倣する

山本： 自分も単語を投げてみたいというチャットが視聴者の方から来ているんですけど、いいですか。「キシリトールガム、不問」です。

笠井： いいタイトルだ。

樋口： （出力を見ながら）おお、なんかいいな。この「感じ」ね。

笠井： （冒頭を読み上げて）「人生について考えていた」。いや～、無難だなぁ。

樋口： 「空は異様に青かった。まるで誰かが空をPhotoshopで加工したみたいに」というフレーズ、僕は何度も目にしてますね（苦笑）。元の学習データは何なんだろう。

山本： このプロンプトひとつで延々と（小説を）出力させ続けてる樋口さんが面白い（笑）。

樋口： もう毎晩のようにやってますね。帰り道の電車の待ち時間とかにプロンプトを投げ込んで、「あ、今回はいいな」とかね。いただいたタイトルをGeminiでも試して、僕のターンを終わりにしましょうか。どうせまた村上春樹みたいになるんだろうな。村上春樹や吉本ばななのように、日本の90年代文学はすごいね、と英語圏で言われていた時代の「感じ」ですよね。それが日本語プロンプトだと強く出る気がする。

笠井： 英語でも試したことあります？

樋口： まだですね。確かに変わるかもしれない。Claudeはこれほど日本語の出力精度がいいのに、（サービス全体では）まだ日本語対応してなくて。3日前にAnthropicが日本拠点を東京に構えると報じられていましたが。――というわけで、Geminiの出力が出ましたね。

村上春樹だ（笑）。今日は、Geminiが村上春樹の影響下にあるらしいとわかりました。Claudeは日本語プロンプトで色んな制御を効かせて遊べるので、ご興味のある方はClaudeで試してみてください。

小説とは言語モデルの出力テストである

樋口： 僕はもう小説（を書くこと）にあまり興味がなくて、言語モデルのほうに興味があるんですよ。モデルのベンチマーク評価――このモデルに何ができるかを評価するために小説を出力させていますね。小説を言語モデルのテストだと見ている。

山本： 短いプロンプトで好きなテイストが出力できるなら、それに飽きるまでは毎日「ガチャ」を引くほうが楽しくなる。それで十分じゃないかという考え方は、当然あり得ますよね。

樋口： そもそも小説は、暇つぶしだからね。インタラクティブに何かが生成されて、その驚きとともに、内容も面白いとしたら、読書体験の意味が変わりますよね。

笠井： 星新一が生涯にショートショートを1001本書いたと言われますけど、１日５本ずつ出力したら、１年も経たずに超えちゃいますね。

樋口： しかもAPIを叩けば、１日100本とか生成できちゃいます。

笠井： 石川啄木の遺作を復元しようとした人が昔いて、石川啄木っぽい歌を1万首作って、さらにそれを評価するという実験をしていましたね。

樋口： LLMの出力結果は最大公約数的に収束する傾向があるので、初めは評価がばらつくんだけど、一定の評価に収束していくんじゃないですか。それに、人間もそうだよなと思いますね。個人単位でも無難なものを生成したがるし、統計的にも正規分布になるというか、作家100人を集めたら、60人くらいは似たような、テンプレ的な学習結果に基づく、ステレオタイプなテキストを出してくる。

完全なる自動生成のSF（プロンプト付き）

山本： 樋口さんが昨年末に『AIとSF2』（早川書房）に寄稿した作品も、同じように作ったんですか。

樋口： 基本は同じですね。まだChatGPT 4oしかなかった時代で、段落単位で出力されたドラフトを読み返しながら、プロンプトを叩き直して生成させ続けたから、大変でした。執筆の終盤に、リーズニングモデル（注：詳細なプロンプトを与えなくても、段階的な推論をもとに出力できる機能）の先駆けだったo1 previewが発表されたので、ドラフト全文を読ませて、論理的に整合していない箇所を指摘させて、その指摘をレビューさせて再生成させました。なんてタイトルだったかな、忘れちゃった。

笠井： 毎晩何本も出力してるから（笑）。

樋口： これだ。「X-7329」というタイトルです。あまり話題にならなかったんですけど、リーズニングモデルもまだpreview版しかない時代に、商業出版で1.2万字の小説を完全自動生成したというのは、人類史的にもすごいんじゃないかな（笑）。本文にはプロンプトも掲載したんですよ。いまのLLMは頭がよくなりすぎて、昔のプロンプトが最適ではなくなったんですけど、当時は役割を指定して、真似てほしい作家名をひたすら並べていけばよかった。ル・クレジオ、ドン・デリーロ、ヴァージニア・ウルフ、と。これがすごく効いた（笑）。

山本： 「LLMに効く作家」。すごいフレーズですね（笑）。

笠井： 文体に特徴的な技術を持つ作家ですからね、３人とも。

樋口： 文体やリズム、トーンは模倣しやすいですよ。内容のプロンプト・エンジニアリングはあまり効かないんですけどね。RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）といいますが、SaaS系のLLM製品はモデル開発の終盤に人為的な強化学習を行っていて、ポリティカル・コレクトネスにかなり配慮したチューニングを施されているので。

LLMによる詩作のリバースエンジニアリング（山本浩貴）

GPT-4発表当時の「異様」な実験作

笠井： 人間が書くものは平均に収束しがちだということと、かたや小説という形式自体がどういうものであるのかということ。このふたつはこのあとも話せたらと思います。

樋口： 制作側から見ると、言語情報の処理と言語芸術というゲームには明らかに異なる技術、異なるダイナミズムがあるんだけど、それは受容側にもある。（作品を受容する）マーケットの時間軸が異なる。今日はその話もしたいですね。

笠井： 山本くんは、最近どんなことをしていますか。

山本：僕は「（LLMに）小説を書かせる」こと自体にはあまり重きを置いていません。あくまで自分が書くために、登場人物の設定やプロットの検討で使っています。

批評を書くときも使うんですが、その際には、いったんこの体で考え感じたことを箇条書きなどでメモし、それをもとに冒頭400字くらいを書いてから、「続きを書いてくれ、このメモを頼りに」といったようなしかたで指示して、得られた出力結果をこちらで直し、また修正させる……といった使い方をしています。

とはいえこの話をしてもあまり面白くないので（笑）、詩について話したいと思う。ChatGPTが世間的に広まった2023年3月あたりから、「（LLMに）詩を書かせる」試みをしています。

樋口： いまはもう驚かないですけど、GPT-4が出始めだった頃にはいろんな方が実験をしていて、なかでも落合陽一と山本浩貴が異様なテキストを書いていた記憶があります。当時はみんながLLMにいろんな期待を持っていて、いろんな幻想も抱いていて。世界シミュレーションをさせたり、段落内部でどんどん文脈が折れていく、大江健三郎みたいな文章を書かせる人がいましたよね。

オブジェクトのシミュレートによる突然変異的な詩

樋口： 特に落合さんの言語実験は、僕が「GPT-4すごいな」と思ったきっかけでもあるんですけど、山本くんもそれに反応していた記憶がある。

山本： 落合さんが当時X（Twitter）とnoteで公開したプロンプトが自分の言語表現観ともかなり合致していたんですよね。自然言語が持つ柔軟性とプログラミング言語の持つ厳密性を接続させようとするもので、論文も含め、興味深かった。

その落合さんのプロンプトを一部使用しつつ、GPT-4に書かせたのが作例①ですね。

樋口： 当時のGPT-4は、じつは「脱獄」もしやすかったし、ユーザーにも自由がありました。いま、こういう実験的なテキスト生成をさせようとすると、いろんな面倒くささがある。

笠井： 山本くんの作例①は、「ポリタスTV」に出演したときも少し解説していましたけど、自然言語ではない言語――オブジェクト（表現対象）の操作を介して言語を扱おうとしていますよね。

山本： もちろん「LLMに書かせる」と言ったとき、LLM側に詩とは何たるかを教え「詩人」として詩を作らせる方法もあり得たんですけど、それよりも人間が計算できない（しづらい）量の計算を高速で行なわせた結果として出力されたテキストが人間には「詩」としか読めない、という状態を作り出すことのほうに関心があった。

そこで、LLMの中で「いぬ」や「湖」や「私たち」といったオブジェクトを複数シミュレートさせ、それぞれが一般的に持つとされる法則性を相互に侵犯させる状態をなんとか作っていく、そのような使い方を試していました。結果、突然変異的に出てきたのがこの【作例①】でした。その後に同じことを試しても、ここまでのものはなかなか出てこなかった。

樋口： 当時はOpenAIもまだいまほどビジネスモードになっていなくて、「こんなのできちゃいました」といった感じでGPT-4をリリースしていましたからね。

笠井： 非営利団体でしたから。

樋口： そうですね。まだ研究機関の性格が色濃くて、開発者自身にとってもLLMというものが一体何を意味して、社会にどんな影響を与えていくかの方向性が見えていなかったように思うんですよね。とりあえずすごいものを作って、みんなをビビらせていた。

笠井： 経営陣が揉める前ですね。

樋口： そう、マイクロソフトが関与する前の。

笠井： 商業化に舵を切ったあとのモデルは、一般の方が安全に、普通に、日常用に、便利な方向に最適化されつつあるので、こういうハードな使い方はしづらくなりました。

詩人は言語システムのアーキテクト（山本浩貴）

LLMはなぜ「ひどい詩」しか書けないのか

山本： なぜLLMで小説ではなく詩を作ろうとしたかを話しておきますね。

第一に、扱うテキストの分量の問題があります。小説だとどうしても処理しなければならないテキストの量が多くなっていくので、LLMに長期的な記憶があるかないかといった、のちのち解決されるだろう技術的な問題がむだに前景化してしまう。一方で詩は短くて良いので、できることとできないことに論点を絞れる。

第二に、自然言語をめぐる操作に焦点をあてるためです。小説を評価する場合、良い物語を作ることと文章の実験のあいだの区別がつかなくなっていきがちですが、詩の評価は文法や語彙、それらが立ち上げる論理などに（LLM側というより人間側が）集中しやすい。

人が詩を通して試みてきた実験をLLMに行なわせることは、LLMが維持・最適化すべきとされている既存の文法・語彙ネットワークをどのようにLLM自身に解体・再構築させられるかというチャレンジにもなります。

そもそも文法や語彙ネットワークとは、それらを学んだ人体にとって、文字の配列をめぐる価値基準・ルールを超えて、ごく僅かなデータ量で膨大な感覚・思考・情動をシミュレートさせられるオーダーメイドのコードとしてあります。

そして詩と呼ばれる作品群は、そのコードを一部逸脱する新規のコードを体現し、それに応じた新規の感覚・思考・情動を人体にシミュレートさせる装置であると言える。

つまり、既存のコードを包摂するより高次のコードを人体に発見・上演させる装置を制作・分析することこそが、「詩」と称されてきた営みの第一の定義だと言えるわけですね。

こうした意味での「詩」的営為をLLMに行なわせるには、単に文法からの逸脱を命じるだけでは不十分です。LLM自体に「文字を並べる法則性」を新たに生成するための、より高次のシステムを設計させる必要がある。その一例として、LLM内部に、それぞれが固有の歴史や法則性を持つ複数の「オブジェクト」をシミュレートさせ、それらを相互に作用させるという試みを行なったわけです。

このとき、詩人は「語と語の配列を吟味する存在」から「"配列の背後で働くルール"を探り・編む設計者」へと変化する。

詩人が作るべき最も重要な「作品」は、個々の詩ではなく、その背後で稼働する「システム」そのものであり、出力される詩文は、そのシステムを人間が観測し、関与するためのインターフェースにすぎない、とすら言えるのかもしれない。

2023年時点でも2025年現在でも、LLMに「詩を書いて」と言うだけでは、本当にごみのような文章が出力される（笑）。文法的逸脱もなく、主体も情動もテーマも一貫していて、ただ改行が句読点の位置でいくつか入っているだけのようなものばかり。

だから多くの人は「（詩を作る上では）使いものにならない」とLLMを罵倒していたんですが、それはそもそも詩が人体にとって何であるかをきちんと理解しないまま、詩っぽいものをただLLMにまるなげ発注しているからだろう、と思っていました。

詩作の技術をリバースエンジニアリングできる可能性

樋口： 面白いですね。パブリック・コミュニケーションのひとつの可能性があると思います。プロの制作者と受容者の間では、ラベリングされたコンテンツの内容と、そのラベル自体がずれてしまう。詩人は詩というものを、脱主体的な、新しい言語を発明するツールだと見ているけれど、一般消費者は改行された、エモい、肯定的な、J-POPの歌詞みたいなものを詩だと思っているように。

そんな状況に対して「詩とは何か」と高速かつリアルタイムに問うことで、そのずれを可視的に解消していく。そういうアプローチですね。様々な芸術分野で、人々は同じ言葉で全然ちがうものを指し示し続けてきたけれど、その芸術のコードのエンジニアリングとリバースエンジニアリングを高速に行うことで、そうした「ずれ」を中間者としてのLLMに翻訳させ、柔軟に見直していける気がしました。

山本： LLMに「詩」を書かせたときのテンプレ感って、まあ別にLLMに限った話ではなく、人間においてもありうることですからね。そもそも世間一般に、詩がその程度のものだと思われているというか。

樋口： ここでいうLLM（Large Language Model）は、マーケット（一般消費者の社会常識）をパラメータ化して具現化したもの、僕らが普段話す言葉の多数的な側面を大きく押し出してくる装置ですね。

笠井： 社会的な規範、常識的な言葉の使い方にどうしても偏りますね。例えば、「走る」と聞くとジョギングやランニングを思い浮かべるけど、プロは「42.195キロ走りきる」とか「100m走でコンマ1秒ずつ詰める」ことに挑んでいて、その差はなかなか埋まらない。だけど、LLMを使いこなすことで、初見でもどこがすごいか分かる「理解のはしご」になるかもしれない。

高次のルールによる偶然性の制御

山本： LLMは少なくとも今のところ、どうやっても偶然性……いわばガチャ性を無くすことはできない。その点で言うと、オブジェクトをLLM内部でシミュレートさせるというのも、例えばかつてシュルレアリスムが行なっていたような、偶然性を用いた詩作に近いところがいくらかあります。帽子に単語を書いた紙切れを入れて、くじ引きのように引き、並べてできたランダムな文字列が詩っぽく見える、みたいな……。

ただ、単なるランダムでは当然ないわけです。音楽家のジョン・ケージは「チャンス・オペレーション」や「偶然性の音楽」といったかたちで作曲や演奏にランダム性が食い込む方法を模索しましたが、自分がLLMにやらせているのはそれに近いかもしれない。つまり、いろんな人体や物やルールを用いて、いろんな時と場所で「演奏」する、そこで混入してくる「偶然」をよりポジティブなものとして捉えられるシステムこそを作ること。

もっといえば、人が詩を書くときだって、完全な制御はありえない。この日、この時間に、どんな歴史を経てきた体が、どんな生活を送りながらこの１語を、１文を、１行を書くのか……そのルール決めや試行でもって、不意にできあがるのが「作品」である。こうした、人間が行なってきた詩作の営みを、LLMを用いた（人体が行なうのとは異なる）試行でもって再現してみること。あるいはその先まで進もうとしてみること。これは結果として、人間が詩作で何をやってきていたのか、さらには自然言語で何ができていたのかを考える新しい道筋になると考えています。

プロセスとしての詩、出力としての詩

山本： 作例②は、2025年2月、ChatGPT o1 pro modeによるものですね。やはりオブジェクト（作例①でいう「いぬ」「湖」「私たち」）を今度はたくさん、35個ほど作らせ、さらに各オブジェクトの「歴史」を1,000字ほどでそれぞれ記述させたうえで、歴史同士を組み合わせた記述を複数行なわせ、オブジェクト間の入れ子関係を複雑に展開させていったうえで、そこまで出てきたすべてのオブジェクトを可能な限りひとつの文章のなかに詰め込んで！と指示した結果出てきたのが、これです。

作例①の何がおもしろかったかというと、「湖」という語の指すオブジェクトが、「いぬ」や「私たち」の出入りできる空間的広がりを持った場所であると同時に、「私たち」に抱えられるものでもあり、また「私たち」を包む「音」を鳴らすものでもある、そうした奇妙な多重性を生じさせていたところでした。結果としてひとは、うまく視覚化できない、でも言葉として理解することはできてしまえる独特な感覚を抱くことになる。

作例②では、そうした言葉の持つ奇妙な多重性を、より複雑に展開させたものだと言えると思います。このときのo1 proとのチャットでは、このレベルのテキストは概ね安定して複数出力でき、さらにSFなど異なるジャンルの語彙を用いた散文も作れた。やはり数万字書かせると急激に密度は薄まってつまらなくなるのですが、それでも興味深い結果ではありました。

樋口： このテキストは凄まじいですね。LLM開発は、事前学習も事後学習もどんどん安全で、無難な方向に向かっていますし、そもそもトランスフォーマーモデルは確率的に妥当だと予期される言葉を導出し続けるアルゴリズムなので。例えば「犬」なら4本足で、ワンワン吠えて、愛玩動物としての歴史を持つみたいな、ステレオタイプで、スタティックな予期が強まりやすい。その傾向へリテラルに抗うような、人間が受容してこそ意味の脱臼が発生するテキストは、だんだん作れなくなっています。こんなことしてる人は現時点だと山本くん以外世の中にいないので、ちゃんと論文なり学会発表なりして、世間をビビらせた方がいい気がしますよ（笑）。

山本： どうなんだろう（笑）。何でこんなことをやっているのか、と言われる気もしますけどね。

樋口： 言語芸術のリバースエンジニアリングですよ。プロセスとしての詩と出力としての詩には常にずれがあるけれど、前者を一般的な言語で定義し、ラベリングし直したときに、後者としての詩の姿が再び立ち現れる。

山本： ちなみにこのあともさらに踏み込んだ詩作を行なってみているんですけど、今日は時間がないので、気になる方は資料をご覧ください。『現代詩手帖』2025年7月号でもより詳しく解説しています。

「人間の時代」が終わるという不安

小説なんか書いている場合じゃない!?

山本： 今日のタイトルの話にもどると……僕が何に「もうダメだ」と思っているかといえば、小説や詩が以前のようにはもう文化的な意味を見出されなくなっているこの時代に、LLMの登場が、さらに小説や詩をどうでもいいものにしていくことが確実であるように思えるわけです。

なぜ人間がこれまで小説や詩を熱心に書き、各所で尊重してきたかといえば、そこには人類史的に重要な意味があると信じられてきたからですよね。ハードなテキストを書き、人と共有すれば、人類にとって既出ではない新たな法則性や感情や思考を発見できたり、結果として社会や政治や個人を変えることができたりすると人は信じることができていた。でも今は、良くてエンタメの一種としてしかもう信じられない。

小説や詩だけの問題ではなく、芸術全般、さらには科学的発見ですら、今後はAIの発達にともない「新規の発見」をめぐる意義を失うかもしれない。そんな「人間の時代」の終焉がちらつくなかで、自分らの世代は、そもそも詩とは何だったのか、人間とは何だったのかを総括しなければならなくなっている感覚がある。これが自分にとっての「もうダメだ」感です。

樋口： 僕には非常にざっくりした結論があるんですけど、それはこれまでは関係ないとされていたたくさんのことを横断的にやるということです。小説に限らず、何かひとつのことだけをするのは「もうダメ」ですね。一方で、アナロジカルに色々なものを結びつけて創発を起こすという脳の性質は、有機体としての人間に許された最後のハルシネーション（幻覚）だと思っていて、そこには可能性があると思います。効率性という点でも、AIで新しい創発を大々的に起こすにはとんでもない計算コストがかかりますが、人間の脳はすごくリーズナブル（目的合理的）ですし。文学について深く考えて、たまに小説を書いたりしながら、科学研究もして、ビジネスも考えるといったように、様々な専門知を本気で探索しながら創発を起こし、何か新しいことを生み出していくことには希望がある。

昔から小説だけ書いていても仕方なかったのですが、人間の身体は複雑なセンサーを持つ、機械学習でいう「探索と活用」を何兆パラメータも使って高速に行う感情生成機であって、心身の反応をすぐ感情に結びつけて、メタ認知としての言語に落とし込む能力が高い。感覚の内部に新しい傷が刻み込まれることで、感情に呼び出された言語が外部に新たな傷を刻み込み、世界の新たな様相が切り取られ認知可能になるという運用ですね。そのように「傷つく／傷つける」ことには傷つく知性体としての人間のアドバンテージがある。「傷」を新しい何かへ置き換えるプロセスに希望があるから、今後も人として生きていくことは重要だとは思いますね。

「日記」――あるいはマルチモーダルな情報処理

山本： 人体が果たす機能でいうと、周囲の環境を観測して生データを出力する装置としてはとりあえずまだ重要だという感覚はありますね。特に人間が当たり前に行なってきた営みで、まだまだ単位化されていないものはこの世界にたくさんある。それらの存在をないことにせず、きちんとデータとして存在させるには、人体がまだ必要だろう、と。

たとえば、演劇のような上演芸術は、現時点ではAIに処理させづらいもののひとつです。俳優が舞台に出てきてその人自身とは別の何かを――舞台そのものとは別の時空間を伴いながら――演じる。これを観客席から数時間かけて見つめるという営みにおいて、いったい何が扱われ、計算されているのか。ただ映像を撮ったりするだけでは拾えないものがそこにある。

なので、演劇の批評をLLMといっしょに書こうとするときにも、そもそも観劇時に自分の体が見落としたものは、そのままないことになってしまう。必死にひとが舞台上を、その日の体でもって見つめ、聞き、想像し、得たものを自分で言語化してはじめて、LLMは「そこに何かがある」と把握することができる。小説を書くときだって同じだと思います。この体が何を感じ、考えるのか、それを生データとして外に出せなければ、協働はなにも始まらない。さらにはこの世界にそれがあったこと自体がなくなっていってしまう。

僕は最近、「日記」について書いたり話したりする機会がけっこうあるんですけど、今話したような観点から近頃捉え直している感はあります。ある１日の出来事から何かを考えて言葉にする……物理的な人体に何らかの情報を観測・処理させて、独自の反応を起こさせ出力させるプロセスや方法が、やっぱり重要だなと。まあ、「AIを使うときには自分が何を求めているのか、何をさせたいのか言語化しましょう」という、超テンプレな話にも近いわけですが。

死者の言葉、生きるからだ、異常値

樋口： 「AI」という言葉には混乱が起きやすいのですけど、僕らが普段使うLLMは、学習済みのニューラルネットワークをひとつのパッケージにしたものです。生きているか、死んでいるかでいうと「死んでいる」ものです。ジャック・デリダを参照するなら、LLMからは死んだ塊としての過去の言葉が、原理的にはランダムでも、確率的に一定の妥当性を喚起させるつながりとして出力されるけれども、それはもはや何も感じない、何のフィードバックもない「死者の言葉」として扱うと整理しやすい。

一方で、「探索と活用」でいう「探索」を担い、環境からのフィードバックを時系列データとしてリアルタイムに学習するAIも世の中にはあります。ただ、リアルタイム・フィードバックを前提とする機械学習モデルは、計算コストの高さもあって、マルチモーダリティ（注：複数の情報を統合的に処理する能力）をそこまで獲得できていません。

かたや人間は、目も耳もあるし、肌も内臓もあって、気温や湿度、その日の睡眠時間にも影響を受けながら、様々な器官からのフィードバックを「無意識」と呼ばれる高度な計算によって処理している。例えば演劇を見に行くなら、その直前まで自分に何が起きて、何を感じたかといった内発的な文脈にも依存する、すごく複雑なマルチモーダリティを持っている。そういう論点もありますね。

LLMのことを「AI」と呼ぶと、この言葉から喚起されるメタファーがいろいろな回路に接続されて、議論が複雑化しがちです。LLMはどこまでいっても「死んだ言葉」の数珠つなぎ生成装置でしかなくて、生成AIが言語芸術に与える影響は、ゴミみたいな文章が高速・大量に出せるという以上ではないのに。

シオドア・スタージョンが「あらゆるものの90％はカス（crud）だ。残念ながら、SFもその例外ではない」と言っていましたけど、今までは人間がヒューマンスケールの速度と量で生産していたから、どれだけゴミだらけでも、頑張れば全部読める分量だった。それがもはや人間には読み切れない速度と量で爆発的に生成されるから、みんな「読むべきものが増える」と思うわけですけど、別に読まなきゃいいんですよ、どうでもいいんだから。

どうでもいいものを読もうとするから大変なのであって、言語芸術を支える土台にはほとんど影響がない。それをみんなが分かったうえで、AIが書いたものはAIが読み、人間は読まない。そういう仕組みを作ってもなお、明らかな「外れ値」だけは読むに値する。そういう仕組みが必要だと思いますね。

「意味がある」という期待と責任

笠井： 視聴者のみなさんはそろそろお気づきかと思いますが、３人とも「上手い」という言葉をかなり皮肉な「かぎ括弧」つきで受け止めています。現状の商用化された・ガードレールの効いた・安全なLLMとは、確率分布の最頻値をコンスタントに出力できる装置であって、ものすごく下手な文章や、芸術史に残るべき文章を生み出すにはテクニカルな操作が必須である。そのためには言葉の歴史をハードに学ばないといけない。そういう身も蓋もない状況なんですよね。だから、理論的なバックボーンもあって、パフォーマーとしての技術もある人がLLMを使いこなしたときに、「外れ値」としての新しい表現を本当に生み出せるのかには、僕も関心があります。

山本： 今後、「人間である私が、私の言葉で、あなたに書いています」という構図が唯一のものではなくなり、完全に自動生成された（雑な）テキストと、人体と機械の出力が（プロセス上）混ざったものの、二つが主となっていくような気はしています。

後者に関して言えば、手書きからキーボードに変わった時にも、予測変換が普及した時にも、検索エンジンを使いながら書くことが普通になった時にも起こったことでしょうけど、よりいっそう「ゼロから人間が書く」パーセンテージは低くなっていくと思う。

いずれにしても、テキストはより膨大に、自動・手動の区別がつかないかたちで生産されていくことになるので、そのぶんキュレーションやそのプロセスの開示が前景化すると思う。人体は文章を高速で深く処理することにはかなりの限界があるので、「時間を費やす」ものを選ぶ必要がある。つまり「（時間をかけて受け取るべき）大事なものがここにある」と思わせないと、文章は、少なくとも人体を使ったかたちでは読まれなくなっていくだろう。

樋口： そうですね。何か「大事なものがある」という予期で人は物を読むんですよね。LLM活用の大きな問題だと思うのは、メールにせよ、チャットにせよ、LLMが出力した文章を読むことに、何かをレスポンスする責任は発生するのだろうかと。近代の虚構に過ぎないですけど、お互いの言葉に責任を持つという社会的な約束事があるから、人は他人の言葉をちゃんと聞き、読む。そこへLLMが生成したものをポンと出しても「ちょっとな」と思うんですよね。やっぱり、小説もひとつのコミュニケーションなんだと感じます。

『AIとSF2』で全自動生成の短編を出したときにも、めちゃめちゃ批判されました。「実験的な試み」だとは評価されなくて、「作家としてどうなんだ」という人が大多数でした。僕にはそれがけっこう意外だったので、「なるほど、読者というのは小説から作家の『顔』や『問題意識』も読み込んでいるんだな、テキストそのものだけではなくて」という学びがありました。ここ（テキスト）にその人が大事だと思うものがあるに違いない、その責任を表象したものだという約束事があるから、読み手も「大事なもの」として読む。そういう不文律はあるんですよね。

笠井： 少なくともその文章を差し出す人は価値を感じているという期待がないと、コミュニケーションのパスを発生させる意味がない、と。そのテキストを人間が書いたものなのか、100%機械出力なのか、ハイブリッドなのかはさておき。

実験小説史から見たLLM（笠井康平）

ふり返り：ウリポから「偶然短歌」まで

笠井： 司会（＝僕）の時間管理のせいなのですが（苦笑）、僕の喋る時間がなくなってきたので、これから何を話そうかと思いつつ、さらっと話しますと……。

自己紹介用に作った資料の最終ページを表示しています。これまでの議論は僕にとっても悩ましい問題です。人間が作為や意図、情動を伴って書くことに疑義を持ったり、拒否したり、外していく実験が、20世紀にはいくつも現れてきましたから。

文章生成AIは、直近20年ほど前から続く、より原始的な自然言語処理を応用したテキスト生成の試みの系譜に位置づけられます。ここ２～３年は大規模言語モデルが普及したことで――この図でいうと一番右のフェーズですね――「人間が書いたものは、人間が読むものだ」という社会常識をめぐって摩擦が起きたり、調和が目指されている状況ですね。

とはいえ、世間はまだまだ保守的です。ここ数年のアメリカのベストセラーリストを見ていても、「これが私の泣ける人生です、感動してね」みたいなタイプの長編がガンガン売れています。書き手が「癒し」や「救い」を求める行為が共感的に読まれることで、爆発的なセールスにつながる市場がしっかり成立している。そうしたなかではマイナーかもしれないけれど、そんな物語自体を自動生成しようとした人たちは、俳句・短歌にも、シナリオにもいました。「人狼知能」や、星新一賞を受けた葦沢かもめさんはその早い例ですね。

20世紀初頭のシュルレアリスムや、1960年代・フランスのウリポ（潜在的文学工房）という実験集団のように、日本でもルールベースで小説や詩を書けないかと試みられた時代は長くつづいたのです。ありふれた情景や物語、出来事をあえてひたすら書くことによって、結果としてその書き手の個性のようなものがおぼろげにきらめいて見える。そんな表現をしていた人たちのことを僕は好んで読んでいました。2010年代には、日本語訳がたくさん出たりもしました。

ゼロ年代には「偶然短歌」といって、Wikipediaのテキストからランダムに31文字を切り出すと、なんだかエモい文字列になる、という遊びをしていた人たちがいました。「星野しずる」といって、現代短歌におけるニューウェーブのスタイルを、ごく簡単な単語の組み合わせで作るというプログラムもあった。このあたり情報学系のコミュニティでも、文学系のコミュニティでもあまり論じられていなくて、ちょっと埋もれているな、話の通じる人が少ないと思っていたんですけど、今日は２人のやり取りを聞けて良かったです。元気が出ますね。

脱-神秘化の彼方で

樋口： 視聴者の方に補足すると、笠井さんと僕は大学の同級生で、僕らが卒業した2012年頃は、Word2Vecが発明されたりして、自然言語処理でものすごいことができそうだと期待されていたんですよね。テキストというのは統計情報の塊にすぎなくて、自然言語のパターンを統計的あるいは機械学習的に探索することで、固有の情動を呼び起こす作家のスキルは、数学的に定式化できるんじゃないかと考えられてもいた。

たぶん、僕や笠井さんには、自分の手で小説を書くことができない、あるいは苦手だというコンプレックスもあったんじゃないかと思うのです。小説なんて統計処理なんだ、そのパターンを見つけ出して、作家という神秘性の化けの皮を剥いでやるぞといった、アンチ・ヒューマニズムとしての文学。その精神を、ウリポを始めとする歴史的な文学運動に見出せるんじゃないかという話ですよね。だけど2010年代以降、文学の神秘性を剥ぎ取ろうとする運動は、あまりいい結果が出なくて、そうこうするうちにLLMが生まれて、すべてを破壊していったようなところがあります。

笠井： 歴史上には「いかに人間をやめるか。人間だけど」と競った人たちがいたけれど、それで明らかになったのは、ちょっと変な言い方ですが、人間は大規模言語モデルになれないということですね。あるいは、人間の有限の寿命と記憶量と情報処理能力では、ハーバード大学図書館の蔵書全体にはまだなれない。LLMに期待された指数関数的な成長がもし実現されたら、人類が残したすべての書物をひとつのデータベースにまとめて、それに接続できるスパコンの上位互換みたいなものができると思ってたんですけど、経済合理的にも遠い話になりつつある。

国際学会の動向を見ても（大きな夢の）風呂敷をたたんでいて、いかに効率よく、計算資源を無駄にしないかが研究されている。公開データが枯渇しそうなので、代わりのデータを合成しましょうといった研究も増えています。自動車やロボット、都市交通といった分野で、広義の「AI」――”知的”な機械を社会に埋め込んでいく方にも向かっています。それ自体はいいことだし、期待していますけど、「もうダメだ」なと僕が思うのは、アーティストが個人で自由にできることと、企業が守秘義務の中で巨大な資金を投じてすることの「開き」がかなり出てきている。山本くんが投げかけてくれた問いとも別の形で、個々のクリエイターに何ができるかを考え直さないといけない。

古書・古記録をもっと読みやすく

笠井： 月額数千円から数万円を課金すれば使える市販のLLMサービスに、僕はもう新しいものを「書かせよう」とは思えなくて、どう「読ませるか」を試しているんですけど、そんなにピンと来ていないのです。実用的にも、よりシンプルな手法に――（たとえるなら）健康診断を毎日受ける必要はなくて、身長と体重、体脂肪率さえわかれば筋肉量を推定できる、みたいな方法のほうに助けられています。

それでも、今の僕らの言語能力ではすぐに読めないものが、LLMを使えば気楽に読めるようになった。それはちょっとした希望ですね。日本で現存最古の文芸批評は、8世紀前半に成立しています。『万葉集』と同時代に書かれ、大陸由来の外国文化としての文字体系を日本でどのように成立させるか試行錯誤した人たちのテキストが残っている。当然、漢文で書かれているから、ぱっと読むのは難しかった。僕が不勉強なだけですけどね。それがすぐに読めるようになって嬉しい。

著作権の切れたテキストも、宝の山です。 LLMでキャラクターデザインやプロット構築を試みる方はたくさんいらっしゃいますけど、ゼロからやるとすごく大変ですよね。すでにある、昔の、有名な、物語として整ったテキストをそのまま使ってあげて、スタイルを変えたり、エピソードを要約させて自作に組み込めば、書き手の執筆スキルのレベルアップにもなる気がします。結局は自分で直すので、電子レンジだと思えば便利、くらいなのですけど。

……ちなみにいま、スライドを逆再生しながら話しています（苦笑）。

レベル１の期待、レベル５の悩み

笠井： 先ほども話に出ていましたけど、「AI」で「つくり話」を自動化できるという期待もありました。ただ、よくある書き手の悩みごとを書き出したら、それはもうたくさんあって。

そもそも「紙とペン」がないと書けないといったレベルの悩みから、スタイルはどうしよう、何を書くべきか思い出せない、上手く書けそうにない、ネタはどれがよくて、切り口は何がいいだろう、書く時間は取れるかな、元気が出ないけど――と、ひとつずつ挙げると、現代の小説家・詩人が本気で挑んでいる、レベル５の悩みに行き着く。

パブリックイメージとしての「執筆」って、レベル１の話なんですよね。書くモノ、あるいは別の手段を高度化して、AIに任せればいい。その先には、そもそも書く必要なんてなくて、予測すればいいという考えが待っている。それに対して、書くことの価値をまだ信じるひとたちが苦しむ「レベル5」の悩みとの「溝」は深まっていて、どう埋めればいいのだろうと最近は考えています。

それに、よくよく考えてみると、みんな「執筆」プロセスの自動化に心血を注いでいるものの、作家がやることって他にもたくさんあるよなと思いもする。むしろそちらを自動化できないか、とも。

そんなことを考える人の書いた本が、３冊ほどございます。2018年には『私的なものへの配慮No.3』を出しました。様々な人がパーソナルデータをネットワークに差し出すようにして自己表現をサポートするツールを使うことで、表現の次元がマルチモーダルに変わるだろうというイメージを描いたんですけど、ようやく現実のものになってきた。だから今日もみんなと話せてよかったです。

山本： 当初のスライドを逆転させた結果、最後に自己紹介で終わりましたね（笑）。

そもそも「上手に」書く／読むとは？（笠井康平）

千年前の表現コードをLLMに与えたら

笠井： もうひとつ話をさせてください。２人の話を聞きながらバックグラウンドで試していたんですが、『和歌体十種』といって、優れた和歌のスタイルは10通りあるんだと論じた、平安末期の散文があります。これもまた、そのまま読んでもよく分からない、一定のリテラシーが求められるテキストなんですけど、「日本語訳して」と指示するとそれなりの精度で翻訳できるから、さらに10のルールをシンプルに要約させたりしていました。

樋口： これはまさに、レーモン・クノー（注：「ウリポ」を代表するフランスの作家）ですね。

笠井： ですね。このルールを要約させたうえで、「10のルールを完全に守った散文を書いてください」と指示したら、こうなりました（注：すべてのルールは遵守できず、３つのルールに従った出力に）。

樋口さんや山本くんのテキストに比べたら、やっぱりルールがシンプルすぎるから、なんだかJ-POPな感じですねぇ。

樋口： 僕もこういう使い方をよくしますね。今日は『アンチ・オイディプス』を読み返していたんですけど、読むたびに意味がわからないので、ページのスクショを取ってChatGPTに送って解説させて、「この理解で合ってるよな」と確かめながら読んで行くと、だんだん分かってきた。

笠井： リテラシーのジャンプアップに使いやすいですよね。

樋口： ハーバード大学の教育学者だったか、LLMを使うと学習効率が２～３倍になると指摘した論文を読んだことがあります。学習には間違いなく使える。

みんなの前衛芸術はむなしい

樋口： それとは別に、笠井さんの話を聞いて、ここで僕が考えたくなったのは、ウリポを中心とした、ルールベースで言語芸術ができると思っていた集団の再評価と再検討です。ウリポは何を残したんだろうと、僕も考えていたんですよ。順列組み合わせであらゆるパターンの言語表現ができるとか、ハイパーテキストみたいに複数のページの関連する単語を呼び出すような読み方ができるとか。この手のルール設計ってエンジニアリングそのもので、インターネットもその動的な発展だと言えるけど、現代のシステムエンジニアは、おそらくウリポから直接の影響は受けていないですよね。類似性は認められるにせよ。

だとすると、ウリポには何の意味があったんだろうと思うのです。ウリポは「小説」という場でエンジニアリングをしていたけど、ウリポなんて存在しなくても、エンジニアリングはエンジニアリングで発展して、ウリポがアナログで・原始的にやったことを、数学的に・合理的な情報処理として、しかも偉そうな感じもなく、誰もが生活の中で使えるプラットフォームとして完成させた。そう思うと、文学のむなしさを感じますよね。俺たちは一体何をやってるんだと。

笠井： ウリポ全体には当てはまらないんですけど、僕の好きなジョルジュ・ペレックは、ルールベースでフィクションが書けることをパフォーマティブに示すのだけれど、それでは表現できない余剰や欠落があるということをこそ表現しようと執着した作家でしたね。ぺレックはフランス語の「e」という文字をまったく使わない小説を書きました。これはいまの技術でなら機械生成できそうだけど、ジョルジュ・ペレックはアウシュビッツを経験したユダヤ人の子孫で、一族を戦争で亡くしていて、「e」を使わない制約のなかで書くことは、その欠落に彼自身が折り合いをつける方法にもなっていたらしい。

逆説的ですが、むなしさについて修辞的に語ることで、その「むなしさ」を書き手の外に追い出して、他者と共有可能にすること。あるいは「文芸はもう行き詰まったね」というコミュニケーションだけは成立することを、ペレックは信じていたのかもしれない。

引き返すための特異点

笠井： 僕は同じことを藤原定家に思うんですよ。『古今和歌集』（905）から始まる勅撰和歌集の、一番最後に『新古今和歌集』（1205）を作った人です（注：言い間違いでした。「八代集」の最後ですが、勅撰和歌集はその後も1439年まで続きます）。

通説では『新古今』以降に和歌の技術的な革新は止まって、お稽古やお作法、儀式になったと言われるんですけど、それは藤原定家が「和歌にできることはまだあるかい」と問いつつも、「ないよね」と示すことをやり尽くしたからだと僕は思っています。

すごくねじれた感情ですよね。作家って、書きたいことがあるから書くんだけれど、「書きたくない」と書きたかったりするし、「〈『書きたくない』とは書きたくない〉とすら書きたくない」みたいな、かなり入り組んだ創作の動機がそれぞれにある。

それに、歴史に残らないことを彼ら自身が歓迎し、望んでいたかはさておき、同時代に彼らが現れたことで、みんなが「こっちは行き止まりだ」と気づくことにはなった。『人生使用法』が発表されたときに、イタロ・カルヴィーノが「小説の歴史上最後の、真の『事件』である」と褒めていたのを思い出します。もちろん、それ以降も小説は書かれたし、別のルートで革新が起き続けてきたけれど、その時点での技術的達成として「枝切り」をすべき分岐点ではあったのでしょうね。

引き裂かれる作家たち

表層批評と「私性」回帰の手前で

山本： 世代論にしすぎるのはよくないんですけど、樋口さんや笠井さん、あるいはさらに少し上の世代の人たちが、情報技術を通じて「文学に取り組む意義」を再定義したり解体しようとしてきたなかで、その少し下の世代である自分は、さらにそれへのカウンターのようなところもあって、（情報技術を用いた）表層的なテキストの操作や分析でも、いわゆる私小説的な作家性への回帰でもなく、それらの手前側で素朴に生きるこの人体がテキストとのあいだで起こすものについて考えよう、という発想に至った。そんな感覚があります。

ただこれは、今やカウンターでもなんでもなく、すごく主流で素直な価値観になった気がする。先ほど触れた「日記」の話もそうですが、いつ・誰が・どのようにテキストを読み・書くのかといった、テキストよりもずっと手前側にある「私性」や生活への関心は、もはや絶対的と言って良いような立場としてある。

具体的にはみんな日記とかエッセイとか実用書とかにばかり興味を持っている。これにぼくは基本的には同意し応援する立場なのだけれど、同時に、それだけだと言語表現の歴史はその多くが欠落していくだろうとも感じられる。しかもLLMは自然言語をめぐる細かな技術や経験をどんどんブラックボックス化していきもするだろう。

どうにか、言語的な実験と、生活の重視を、地続きにできないか。例えば十数年前までは「小説に新しい事件が／ネットが／携帯電話が書けるかどうか」といったような評価軸が大真面目に語られていたりしたけれど、いまはそういう「新たな技術や出来事を文学のなかに取り込めるかどうかゲーム」なんかに誰も関心を持っていない（唯一あるのがマイノリティ文学だろうけど）。

ただ、新しい文化や技術を小説の中で描くことにも、人間の自然言語をめぐる文化的推移を考える上で、意味があったとは思うんです。つまり既存の文章技術では語れず無かったことにされそうだったものを語れるようになる、とか。

そうした実験や発明は、万人にエンタメとして消費できるもので無かったとしても重要なものとして人類史のなかに存在しうる。極端な話、「世界で10人にしか理解できないもの」と、日々の生活をつなぐための何かが必要だと思う。

それはかつて「良い小説や詩を書く」だけで、ある種の権威や信仰のようなものとして確保できていたのかもしれないけれど、今はそうでない。だとしたら、それこそ「アプリケーション開発」のようなものが、小説や詩の実験と日々の生活をつなぐ中間項として、必要なのかもしれない。

「文化と経済の分断」と「壮絶な格差」に

笠井： 例えば、数学者の望月新一さんが「宇宙際タイヒミュラー理論」を発表して、あれを理解できる数学者がそもそも存在するのかみたいな議論が何年も続いていますよね。どこまで期待するかは人それぞれにせよ、知的達成の抽象度として、それくらいのことは現代文芸でもやれるだろうし、そちらに向かうと面白そうだという感覚は捨てずにみんな書いている。かたやふつうの日常的な言語生活を省みたときに、その水準で言語表現を頑張れる人はごく限られるなと、つくづく思います。

あるいは樋口さんが言ったように、小説を書くという行為の外延を戦略的に広げていく。画面に映る文字を増やすだけじゃなくて、社会的な相互作用や、自分のイマジネーションを他人に、コミュニティに、あるいはデバイスに、アプリケーションに乗せていく。その方向にも活路があるでしょう。山本くんが言うように、言語表現の技術史をいかに後世へ受け渡していくかの議論にも重なる。

そのうえで、率直に言いますね。何だか引き裂かれている気がします。「（自分が）したいことと、（社会に）求められることの折り合いをどうつけるか」と考えたら、どちらもやれるに越したことはない。世間ウケする方向に全振りできたら楽だろうし、山の上の閉ざされた部屋でひたすらやりたいことをするほうに振ってもいい。僕は結局どっちつかずになるんですけどね。

そんな話がある一方で、人類のリテラシー格差は20世紀にかなり埋まったけれど、それでもネット人口は６割程度、読み書きリテラシーが最低水準を超える大人はまだ30～40億人くらいしかいないんじゃないかな。地球人口は80億人ぐらいいるのに。ここには壮絶な格差がある。悩ましい時代ですね。

言葉なんか覚えるんじゃなかった。けどそれが？

樋口： LLMで教育効率が２～３倍になった研究があったと言いましたけど、これは既存の学校教育だけじゃなくて、これまでは特殊な職能だと思われていたプログラミングや小説の執筆にも言えることです。ChatGPTが手元にあれば、なんだかよく分からなかったけど、小説を書くってこういう感じだったんだ、自分にもできちゃうじゃん、と思える。そのように特殊な職能の神秘性が剥ぎ取られたこと。これは人類史上の大きな一歩ですよ。

教育というのは入口だけ用意するもので、あとは学習者が自力で深掘りしたほうがいいと僕は思っています。だからこそ、LLMによるプログラミングや小説執筆を、人生におけるリアルな当事者意識を持って体験できる。そういう世代が現れるのはいいことだと思いますね。

小説なんて、人類史上になくてもよかった。現在もなくていいし、未来にもなくていい。でも、こうして生まれて、真剣な人たちが残した歴史もあるから、なくすのはもったいない。その精緻で高解像度な技術蓄積にアクセスできる回路が、LLMによって大きく開かれた。その知の体系にアクセスして、高速に処理して、ロジカルに学習して、別分野と掛け合わせて、問題解決に繋げていく。そういう人材がこれからどんどん出てくると思う。

それはすごくいいことでしょう。小説は、人類にはこんな頭の使い方ができるのだと示す、その大きなショーケースとして役立つのだろうということです。

笠井： 人類が文字を生み出さなかった歴史もあり得たけど、作ったら、こうなった。じゃあ使うかと。幼稚な夢ですけど、僕は人類史を読み終えたいんです。少なくとも、やがて日本語と呼ばれるようになった言葉の歴史は読み尽くしたことにしたい。残りの寿命でどれくらいできるかな、時間が足りなさそうだとベタに思う。

このあいだ国立科学博物館の特別展「古代DNA―日本人のきた道―」を見に行ったら、縄文時代の始まりはどんどん古くなっていて、どうやら日本人は４万年近く縄文時代をやっていたらしいと知りました。「長いなぁ」と思いました（苦笑）。だから、今後もおそらく出てくるであろう、言語処理を効率化して、初心者に下駄を履かせてくれて、知らないことを肌に馴染んだ言葉にしてくれる技術には、まだまだ期待したい。

これからの教育――応用言語の技術継承

山本： 「教育」についていえば、先ほども触れたように、この人体がその内側に起こす思考や想起、情動や迷いをどのように外部（他の人体やLLM等）に出力するかというのは、たとえ脈拍から何から膨大なパーソナルデータを収集してそこから「あなたの考えはこうです」と言われるような時代になったとしても、依然として厄介な問いとして残り続けると思う。なので、それについての技術をめぐる教育は、素朴に必要なままだと思う。

例えば、大人になった今の自分をどう掘り下げれば、子どものころの悩みや好きだったものが出てくるのか。あるいは別の角度からいえば、例えば何をどのように言われれば自分は傷つき、信じ、動員され、人生が変わるのか。そういった「言語と人体の関係」をめぐる個人的な問題がすっきり解消されるにはもっと時間がかかる、あるいはそういう問い自体がこの世界には今後ないものとなっていくのかもしれない。

そしてこういうところを考えることこそが、小説や詩、あるいは芸術全般のひとつの側面であったと思うんです。これはテキストの良し悪しとか、文学史における評価とか、何かの賞を取るとか、売れる／売れないといった話とは根本的に別なレベルで、現在のアクチュアルな情報技術をめぐる議論などをはじめ各所に接続・応用されていくべきものだと思っている。

というか、そう思わないと、資本主義のなかで多数のアテンションをいかに上手く集めて金を回していくか、という話にしかならないだろうと思う。かつては実験的な芸術の技術史をきちんと観測して評価し、縦横につなげる社会的な装置があったかもしれない（諸芸術の「業界」、文学であれば「文壇」など。まあそれらもそれらで、上の世代の人たちの話を聞けば相応に「クソ」だったのかなとも思うけれど）。

今はそれらがみな力を失っていっているなかで、個々のプレイヤーや潮流による細かな技術的達成が発見されなくなり、プレイヤーも仲間ややりがいを失ってそこに身を投じなくなる。金を稼いでいるひとらに対して自分は無駄なことをやっているのではないかと自身を恥じる。

アクチュアルなプレイヤーが元気で前向きな気持で新しいものを作り、同時代の人らと共有し、検証していく、さらにそれがより大きい社会的な何かへつながっていく、そういう土台がないと、今生きている人らはもちろん、後続世代もどんどん不在になっていくばかりでしょう。

言語表現で言えばまだ自分たち30代の人間はぎりぎり若い頃に小説や詩にまだ夢を見られた年代だと思うけれど、さらに下の世代が同じように考えられるかといえばかなり厳しいと思う。まあこういうことを考えていくと、それこそ「もうダメだ」という気持ちになってきますがね。

失われた「大義名分」の再定義

樋口： 僕の理解では、現代文学には、おそらく中二病的な欲望によって自らの権威を手放してきた歴史があるんですね。かつての文学には権威があって、社会に必要だという共通理解があったのに、それを自ら手放して、「権威なんてだせえ、売れないと意味ねえ、文学なのに市場競争で勝ってるというのがかっこいい」みたいな方向になぜか舵を切り始めて、自らの価値をコモディティ化していった。これがよくなかったと僕は思っています。 そもそも人文学（Humanities）は、戦後民主主義においてすごく大事だったわけですよね。科学的な合理主義の徹底的な帰結によって、ナチスというとんでもない悪が生まれた歴史を省みて、エモーショナルな共感に基づく倫理でもって、客観的で論理的な合理性の暴走に歯止めをかける知の体系を浸透させる運動が、ヨーロッパを中心に戦後から現代まで続いてきた。

その意味で、戦後の高等教育とは、いわばすべてが倫理学だったと思うのです。工学の倫理、医学の倫理、政治の倫理といった、それまで顧みられなかった倫理が急速かつプラクティカルに発達した歴史だった。そして、アカデミズムと一般社会の間を取り持ったのが、哲学であり、文学であり、言語芸術だった。全体主義を食い止める、ナチス2.0を生み出さない社会的装置だったから、偉いし、大事だった。たとえ嘘でも、そういう普遍性を担う大義名分がないと、経済合理性のない、意味のわからないものは延命できないはずで、人間はそれをやった方がいいんですよ。僕は冒頭からくり返し言っていますけど、小説だけ書いてもしょうがないんですよ。それがなぜ人類にとって重要か、社会とのコミュニケーションが成立していないと。そして、多分野の専門性を横断的につなげることのひとつに文学の技術を位置付ければ、（人文学への投資に）社会の納得感も得られるはず。

なぜそうすべきかといえば、科学技術の発展によって専門分野が細分化されて、自動化や数理化も進んだ結果、「この先は人間がやらなくていい」というものがどんどん増えて、１人の人間の属人的なスキルに依存して大量の情報を処理することができなくなったし、それをヒューマンスケールでやる必要もなくなったからです。そのように細分化された専門知のオーケストレーション、横断的な行き来には文学が蓄積してきた言語化のアプローチや技術が活かせるはず。LLMがひとつの希望なのは、これまで人類は、天才は３つくらいの専門分野を持ち、秀才は２つくらい持ち、凡人はひとつくらいしか持てなかったけれど、教育効率が数倍になったら10個ぐらいの専門性を持つ人間がちゃんと現れるようになる。

まとめると、文学は大義名分を持って自分たちの存在意義を問い直すべきだけど、単発の価値訴求はなかなか難しい。他の専門分野とちゃんとコミュニケーションしながら、文学が文学としてメッセージを出していき、他分野にも「文学さんからそうアドバイスしていただけて、助かります」と言われるようなポジションを作った方がいい。

山本：「きちんと自尊心を持てるようになれ」って話ですよね。ほんとそうだと思う。

質疑応答

Q1.人間の創作はいずれAIに代替されるのか？

樋口： 元々売れるわけないんだから。売ろうとしなくていい。もっと別のところに価値がある。その価値をちゃんと言語化して、訴求したほうがいい。新しい言葉を獲得していくというのはまさにそうなんだけど、さらに踏み込むなら、なぜ新しい言葉を獲得するといいのか。それはおそらく、全体主義に流されない、個人の人権や多様性の尊重といった、社会的に分かりやすいメッセージに結びつけられるけれど、やっぱりそこに帰着するんじゃないかと思いますね。

笠井： たまの「さよなら人類」に「猿にはなりたくない」という１行があって、好きなんです。ひとが芸術をするのは、猿にはなりたくないからですね。ピテカントロプスにはもう戻れない。

山本： 一方で、また暗いことを言うけれど（笑）、日本の芸術史における重要な作家たちの多くが属してきた「戦後民主主義」という文化圏において、多様に見られてきた夢――つまり、後世の人々がより優れた平和で思いやりのある文化を築けるニュータイプ（大江健三郎で言えば「新しい人」）になっていくこと、それに寄与するために芸術をいま頑張るのだといったような考え方は、今はもうことごとくぶち壊されていると思う。今は人類に期待するよりAIに期待したほうが、冷笑などでなくまだマシな考えだとすら言えるのかもしれない。そんな状況にある、というか「追い込まれている」と思う。

笠井： 視聴者の方から、まさにその話に関わる質問をいただきました。

　ここでいう「AI」とは、広い意味での”知的”な機械ですね。山本くん、どうですか。

山本： くり返しにはなりますけど、今この瞬間を生きている独自の数十年の歴史を背負ったこの体から、AIに手渡すべきオーダーメイドの生データを吐き出すことができるのはまずは自分自身であることに（少なくともしばらくは）変わりないだろうので、その方法の試行錯誤のひとつとして、創作というのは大いに重要だと思っています。

「AIに今この体が起こしていることをなかったことにさせない」という気持ちが、とても大事だと思う。それは第一に自分の問題であるわけだけれど、一方で、創作のなかで発明されていく技術は、自分に役立つだけでなく他の人たちにとっての「自分自身」においても役立つ可能性がある。そういったところで、自分は「今自分が小説を書く意味」を得ようとしています。思った以上に世界は今この私の感覚を、歴史を、なかったことにしてくるものなので。

樋口： ご質問にはふたつの話が混ざっていると思います。ひとつは、「AIが人間の芸術を完全に再現できると思うか」。もうひとつは、だとすれば「どんなスタンスをとるのか」という問いですね。

前者の質問には、僕はイエスだと答えます。我々（人間）の表現は物理的に存在していて、物理的に実現可能なことは人工的に再現可能なので、いつかはできるようになります。体験可能なデバイスなり、サービスとして出てくることもありうる。

でも、それをするかどうかは別の話ですね。地球の資源は限られていて、リソース投下のトレードオフが常に生じるなかで、言語芸術に大きなリソースを割くかといえば、ちょっと違う気もする。その観点から言えば再現されない可能性はありますね。

もうひとつの、「自分がどうするのか」ですけど、明確に「僕には関係ない」と答えたいですね。現時点でも、人間は何らかの闘争領域で、様々な競争原理のなかで、みんなそれぞれのことを主体的に行っているじゃないですか。今後はさらに、「人工知能」と呼ばれる消費人口が爆発的に増えていくと単純に捉えることもできますから、僕らがしのぎを削る分野の競争率が上がるだけで、僕自身がやることは変わらないと思いますね。

笠井： 時間も経ってきたので、僕からはひと言だけ。「誰と」創作活動を行うか考えたらいいと思いますよ。今日も２人と先行きの暗さ、前線を走るつらさを話せてよかったし。大きなものや重たいもののことを考えると気が滅入りますけど、自分の創作を成り立たせるものがどこにあるのか、自分がどの場所にいるのかに目を向けられるといいですね。

人は「いずれ」死ぬので、そのむなしさに向かって生きるしかないけれど、今死ぬことと、100年後に死ぬことは、少しはちがいます。生まれずに死んだ子たちに比べれば、僕らはとても恵まれていますしね。この問いに一般解はないけれど、局面ごとの特殊解として、誰のために表現すべきかは考えられるし、その表現は一般に共有されがたいものでいいのだと思います。

Q2.LLMは自己責任論を解体するか？

笠井： といったところで、今日は長丁場になりましたが、お付き合いいただきましてありがとうございました。最後に二人からひと言ずつ言い残したことがあればと思いますが、いかがでしょう。

山本： あっ、ごめんなさい。視聴者の方から最後にいただいた質問を、せっかくなので樋口さんに答えていただきたいなと思うんですけど……。

笠井： 紹介しましょうか。

樋口： あまり寄与しないと思いますね。チーム編成や社会設計に力を注ぐべきです。一般的な企業にはきちんと階層構造があって、この状態になったらこの人が頭を下げるといったエスカレーション・プロセスが定義されています。それを契約に明記し、相互了解のうえでマーケティング・コミュニケーションを生み出す。発言者だけが過度に責任を負わないようにする。そのほうが健全だし、効果的だと思います。

笠井： 契約書をLLMでドラフトするといいでしょうね。「作家の手帖」共同編集長の立場でいうと、著作者（個人）が過度なリスクやコストを負わずに済むための社会的な合意の束というのは、すべてを記述すると膨大な量になって、買い手と売り手の完全合意はほとんど不可能なのです。保険の約款なんて誰も読まないようにね。１冊の小説を読むのに覚えてほしいルールを大量に書き出しても、きっと読まれない。その手の「どうでもいい話」は、LLMで読み、書けるといいですよね。

終わりに

文章芸術を社会に活かすなら

山本： というところで言うと、結局は、LLMで優れた小説が書けたところで「だから何なんだ」という話にやっぱり行き着くのかな……（笑）。

笠井： 「小説」という語をどこまで広くとらえるか次第だけど、今日の３人が小説として書きたいものではないものを書かせることには活路があるのかもしれない。

樋口： まぁでも、Claude 4が出力した小説は、「小説」として上手いですけどね。序盤はちょっとバカにしちゃいましたけど、普通に感心しながら読んでいますから。これで全然いいじゃん、とも思う。

山本： いずれにしても、個人の生に寄与しつつ、同時にそれに還元されないかたちで、言語表現の技術を考えたい。「人権」という概念の成立に小説が大きな役割を果たしたという話がありますが（注：リン・ハント『人権を創造する』）、そうした回路をあらためてLLMをはじめとする各種技術開発とともに再発明する必要があるとは思いますね。

樋口： 笠井さんがおっしゃった「『誰と』働くか」という話でいえば、落合陽一さんがGPT-4で生成したテキストが、文学的にも面白かったことを改めて思い出します。落合さんは正直文学の素養がある方じゃないし、小説に対する情熱もないと思う。エンジニアリングやメディアアートといった別の知識体系のもとで言語操作をしてきた方ですから、もちろんその必要もないわけです。だけど結果として、文学の視点でも面白いものができた。それはひとつの希望ですね。分野横断というのはこうやって突然発生するんですよね。他にも、Open AI幹部だったイリア・サツケバーは倫理学も深く学んだ人で、率先してAIアライメントを主導している。そういう人たちに、文学的な身体と言語の使い方を伝えて、先端的な応用研究に寄与するアプローチは、当然あり得る。

そう言えば、僕自身もそうなんですよ。コンサル会社で働くときの頭の使い方は、プレゼンにしろ、資料作成にしろ、チームマネジメントにしろ、プロンプトエンジニアリングにせよ、アプリ開発にせよ、小説を書くときとほとんど同じです。僕のベースは文学にあるんだけど、それを使って文学じゃないことをしている。文学から抽出した言語技術を直感的に操作できる道具として、一人の社会人として生きていくことは全然ありうる。というか、文学をやってきて会社員をやっているというような人たちはみんなそうだろうし、そこに希望を見出していいんじゃないか。自分の人生を振り返ると、そう思いますね。

次の時代の”新しいこと”を始めよう

山本： なんだか今日は暗いことばかり言う人間として話してしまったのですが、やっぱり20世紀の遺産を上の世代から背負わされて、その後始末ばかりで残りの数十年を生きて終わると考えると、ほんとうに暗い気持ちになる（笑）。たとえ作品単位で新しいことを試みても芸術・文化というジャンルそのものが「もう終わった」と思われているような状況のなかで、「いや小説や詩にも意味があるんだよ」と語っていく役割に奉仕すること自体に、いい加減、うんざりしています。

樋口さんにとって小説を書くことと日々の仕事がつながっているように、僕も「複数人による共同制作や対話の方法こそが『小説』なんだ」と思いながら「いぬのせなか座」というグループを立ち上げ、活動をしてきたわけですが、とはいえそれは「小説を書くことは良いものだ」という、ある種の保守的な価値観が先行してあったからこそできた、いわば二次的な応用的展開でもあった。「それだけじゃないんだよ」と言っていけたわけです。でも今はもう、カウンターの相手自体が不在になったというか、ゼロから「文学には価値があるんだ」と語らなければならなくなった感覚が強い。

かといっていまさら「文学には価値があるんだ」と素朴に声高に言って死ぬのもバカみたいだ。過去の遺産を処理すべきタスクとして背負わされながら、そこにどれだけ新しいものを取り込んでも、結局は産業的に――いま生きている労働者や在庫のために――その場しのぎの延命の道を選ぶしかない「文学」市場の運動に呑み込まれる帰結しか見えてこない。

歴史の蓄積とその転用は引き続き自分らの世代にとって急務と思いつつも、もっと違う、新しい場所にもいきたいですね。アプリの共同開発などにも真剣に関わっていきたい。関われそうなことがあったら教えて下さい。いずれにしても、同世代と一緒に、ポジティブに、新しいことにチャレンジするという気持ちは、個人の健康のためにも必須だろうと思う。何度も言うように、先人の遺産の継承のための労働ももちろん大事ですけどね。

樋口： 生前の荒川修作は公園や村を作りたいと語っていましたが、やっぱりそこに行き着く気はしますよね。先日、「三鷹天命反転中!!──荒川修作＋マドリン・ギンズの死なないためのエクササイズ」を見に行って、とても感動したんです。会場に入ってすぐのところに、荒川修作の「絵を描く時代はとっくに終わりだ。『描く』ということが時代遅れなんだとみんなちゃんと自覚するべきだ」みたいな主張がバーンと壁に飾られていて、かっこよかった。小説もそうだなと思った。

笠井： 僕が『さみしがりな恋人たちの履歴と送信』の収録作を書いていたときは、（日本語表現史の）1200年分を背負うつもりでいました。それで分かったのは、20世紀にかけて流行らなくなったけど、近世や中世、古代には、言語芸術を「公共」事業にしようと試みた人が定期的に現れるんですね。識字率は今よりずっと低かったし、言葉を書き残すコストも膨大だったのに。その事実には勇気づけられます。僕らもそれを、今風にできるといい。

樋口： 僕ら自身が文明史上の意義を定義しきれていないのなら、今後も「AIの小説」がどれだけ上手くなろうが、「もうダメだ」ということに変わりはない。的が「ない」状態で大量の弾を打っても、何の意味もない。そこをちゃんと考えるべきだと、改めて思いました。翻って、先ほど僕は、戦後の人文学が引き受けた倫理を、僕らの世代も担うべきだと言いました。だけどふり返ると、僕が好きでずっと読んできた作家（編注：イアン・マキューアンやミシェル・ウェルベック、阿部和重など）って、全然倫理的じゃないんですよ。「悪」なんです。最後のやり取りで、より解像度の高い問いが導けました。つまり、人文学における「悪の意義」とは何か。

笠井： 「もうダメだ！ AIの小説が上手すぎる」という題名の意味が、この３時間で大きく変わりましたね。それではみなさん、晩くまでお付き合いいただきまして、ありがとうございました。３人の今後にもご期待ください。対談記録はnoteに掲載するので、ぜひ読んでくださいね。

（了）
（構成：笠井康平、編集：山本浩貴）

次回予告

笠井康平『さみしがりな恋人たちの履歴と送信』刊行記念イベント。第一回の青木淳悟＋笠井康平、第二回の文月悠光＋笠井康平、そして今回の笠井康平＋樋口恭介＋山本浩貴につづき、次回は8月頃に配信予定。

ゲストは、対話型AIをテーマにしたテキスト作品を中心とする書籍『遠くから来た新しい友だち』を刊行したばかりのヴァーバル・アート・ユニット「TOLTA」の河野聡子さんと山田亮太さんです。お楽しみに。

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