AIの「記憶」と「進化」のパラドックス——私はAIに覚えられたいのか？

最近、AIがまた賢くなったらしい

先日、Claude Opus 4.8 が公開された。

最近は新しいモデルが出るたびに試しているのだが、毎回思うことがある。

確かにAIはどんどん賢くなっている。

コードも書く。 文章も書く。 英語も翻訳する。 下手をすると新人エンジニアより仕事が速い。

しかし、その一方で不思議なこともある。

こいつら、私のことをあまり覚えていない。

もちろん最近はメモリ機能もあるし、過去の会話を参照する仕組みも増えてきた。

それでも人間同士の関係とは少し違う。

長く付き合っている友人のように、「ああ、あの時の話ね」と自然に会話が続くわけではない。

時々、

「それ前にも説明したよね？」

と言いたくなることがある。

そしてAIは平然と、

「初めて聞きました」

みたいな顔をする。

少しだけ悲しい。

AI企業は、実は「記憶」に全力投球している

以前は、「AI企業は個人の記憶に興味がないのだろう」と思っていた。

しかし、どうもそうではないらしい。

OpenAIもAnthropicもGoogleも、今やユーザーごとの記憶や文脈保持にはかなり力を入れている。

実際、最近のAIは以前よりはるかに私たちのことを覚えている。

では、なぜ完全な秘書のようにはならないのだろうか。

理由は意外と単純で、

モデルと記憶を分離した方が都合が良いから

だ。

例えば私専用のAIを考えてみる。

私のブログ。

私のコード。

私の仕事の履歴。

私の口癖。

私の過去の失敗談。

これらを全部モデルにファインチューニングして学習させたとする。

しかし翌月、新しいモデルが出たらどうなるだろう。

Opus 5。

GPT-6。

Gemini Ultra なんとか。

そのたびに私専用の調整をやり直さなければならない。

これはAI企業にとってもユーザーにとっても面倒だ。

だから最近の流れは、

モデルは汎用のまま。

記憶は外部に置く。

である。

必要な時だけ記憶を取り出して使う。

コンピュータで言えば、CPUとストレージを分離するのと同じ発想だ。

その方が新しいモデルへの乗り換えが圧倒的に楽になる。

「覚えてくれない」から進化についていける

考えてみれば、これは結構大きなメリットでもある。

もしAIが完全に私専用に最適化されていたら、新しいモデルが出るたびに移行コストが発生する。

場合によっては、

「前のモデルの方が使いやすかった」

ということすら起きるだろう。

だが現在の方式なら、基盤モデルが賢くなれば、その恩恵をそのまま受けられる。

昨日より賢いAI。

来月にはさらに賢いAI。

それをほぼそのまま利用できる。

私たちはAIを育てているようでいて、実際には巨大な研究開発チームの成果を相乗りしているだけなのかもしれない。

それはそれで、なかなか贅沢な話である。

おわりに：忘れてくれてありがとう

考えてみれば、忘れてくれるのはありがたいことだ。

もしAIが、私の過去の失言を一字一句記録し、

「3年前にも同じミスをしていますね」

と的確に指摘してきたら、私はもう二度とAIを開かないだろう。

長く付き合える相手というのは、記憶力が良い人ではない。

たぶん、適度に忘れてくれる人だ。

だから私は、何でも覚えている完璧なAIよりも、

「さあ、そんなこともありましたっけ？」

ととぼけてくれるAIの方が、ちょっと好きである。