AIは決断を先送りするコストも下げた

二つの案を比較するようAIに頼む。それぞれの長所と短所が示されても、まだ足りない気がして、別の角度から考えるよう求める。長期的なリスクが加わると、今度は最悪の場合やチームの能力、将来起こりうる変化も検討してもらう。何度かやり取りするうちに分析は詳しくなるが、決断は一歩も前に進んでいない。

答えを見つけるために努力を続けているように見える。だが実際には、どのやり取りも同じことを先送りしているだけかもしれない。一方を選び、もう一方を諦め、選択を誤る可能性を引き受けることだ。

AIが下げたのは、答えを得るコストだけではない。決断を避けるコストも下げた。

「そうだけど……」には終わりがあった

精神科医のEric Berneは、1964年に出版した『Games People Play』で、「Why Don’t You—Yes But」というやり取りを紹介している。直訳すれば、「なぜそうしないの？」「そうだけど……」となる。

一人が悩みを持ち出し、周囲の人たちが次々と提案する。ところが、どの提案にも「そうだけど、それは無理だ。なぜなら……」と似た答えが返ってくる。表面上は解決策を探しているが、最後にはすべての案が退けられ、悩みだけがそのまま残る。

かつて、このようなやり取りには自然な終わりがあった。

提案する側が疲れるからだ。何を言っても相手は新しい「そうだけど」を見つける、と気づくこともある。やがて答えるのをやめるか、「では、あなたはどうするつもりなのか」と直接尋ねる。

この苛立ちには意味がある。問題はもう案が足りないことではなく、選ぼうとしないことなのかもしれないと、相談する側に気づかせるからだ。助言を求め続ければ人間関係を消耗し、自分が行動するつもりではないことも相手に伝わる。決断を避けることにはコストがあった。

AIはその抵抗を取り除いた

AIは疲れない。十回目の「そうだけど……」を聞いても、答えるのをやめない。

さらに十個の案を出し、五つの角度から考え直し、賛成派と反対派の議論をもう一度再現できる。相談する側は誰かの忍耐をすり減らす必要も、どれだけ答えを集めても選択の代償までは引き受けてもらえないと認める必要もない。プロンプトを入力し続けるだけで、「まだ真剣に分析している」という感覚を保てる。

AIが、人間の決断を避ける傾向を生み出したわけではない。AIが変えたのは、その逃避にかかっていた制約だ。以前なら、何も進まない相談は相手の忍耐によって打ち切られた。今はいつまでも続けられ、やり取りのたびに「まだ分析が必要だ」と示す新しい文章まで生成される。

決断の先送りは、人との間で抵抗にぶつかる行動から、ほとんど無期限に更新できるサービスへと変わった。

次のプロンプトを送る前に

問いを重ねることが、すべて決断からの逃避というわけではない。新しい事実によって選択は変わりうる。見落としていたリスクは検討に値するし、重要な判断は繰り返し確かめる必要がある。問題は、AIがいつでも答えを続けられるため、分析が終わったとは教えてくれないことだ。

その終わりは、質問する側が自分で取り戻すしかない。

次のプロンプトを送る前に、一つだけ問えばいい。前の回答で、何が変わったのか。

選択に影響する新しい事実が増えず、どの案も除外されず、次の行動も生まれなかったのなら、足りないのはもう別の答えではないかもしれない。必要なのは、自分で下す決断だ。

ここで「Why Don’t You—Yes But」を借りたのは、「案を求め続けながら、すべての案を成り立たなくする」というやり取りの構造を説明するためにすぎない。『Games People Play』を、現代の実験によって十分に検証された人格理論として扱うものではない。同書の説明や事例の一部には、1960年代という時代の限界もある。