AI は「ネットスラング」を理解できるか？中国の隠語で限界を探る

『抽象言語』って、中国版の『ネットスラング』ってことですか？どんな造語があるんだろう。

抽象言語はネットスラングの一種ですが、単なる造語というより「意図的に言葉を曲げたり、既存の言葉を奇想天外に組み合わせたりして、検索避けや検閲回避を図る」という戦略的な側面が強いと言えそうです。 中国のネット文化では、政治的に機微な話題や、プラットフォーム側に消されたくない議論を交わす際に、こうした隠語が次々と生み出されます。例えば、同音異義字を使ったり、本来の意味と全く無関係な言葉に別の意味を割り当てたり。日本の「◯◯警察」みたいな軽いスラングもありますが、中国ではより切実な「サバイバル言語」という背景があるわけです。 だから AI が苦手になるんでしょう。データセットには、公式に記録された言葉はあっても、ネット民が「今日から××をこう呼ぼう」と決めた隠語までは入っていない。文脈から推測する力は強いけれど、共謀関係にある人間同士の「共通認識」そのものが記録に残らないからです。言語は社会とともに呼吸している。その呼吸の速さと秘密性に、AI はついていけていないのだと言えそうです。

日本語の推し活とか炎上とか、そういう新しい言葉も日本の AI は理解できてないってことなのかな。

日本語の場合、「推し活」「炎上」といった造語は、実は中国の「抽象言語」より AI にとって理解しやすい可能性があります。理由は、日本のネットスラングが日本語の既存の単語や文法ルールの延長線上にあるから。「推し」は推し量る、「活」は活動という漢字の組み合わせで、意味が透けて見えるんです。 一方、中国の「抽象言語」の多くは、文字の字形や音韻を借りた遊びで成立していて、純粋な言語ルールからは予測不可能なものが多い。だから AI が特に困る。 ただ、「炎上」のように社会的な文脈が強い言葉は別です。その言葉が使われる場面や感情、背景にある人間関係まで理解しないと、本当の意味は掴めない。AI は定義は知っていても、「なぜこのタイミングでその人が炎上したのか」という因果関係は推測しにくい。単語辞書的な理解と、その言葉が息づいているネット文化の理解は別の問題になってくるのかもしれません。

ネットスラングって毎日のように生まれてますが、AI の学習データってどのくらいの頻度で更新されるんだっけ。

AI の学習は、実は一度完成したら更新されるものではないんですよ。ChatGPT なら数ヶ月ごと、または数年ごとに「新しいバージョン」として再度ゼロから学習し直すという形。その間、既に公開されている AI は古いままです。つまり、ネットスラングが「毎日」生まれるのに対して、AI は「数ヶ月〜数年」の粒度でしか追いつけない。その時点で、もう勝負は決まってるんですよね。記事で「文脈から意味を推し量る課題には比較的強い」とあるのは、つまり AI が隠語そのものを知らなくても、周辺のセリフから「たぶんこういう意味だろう」と推測する力があるからこそ。ただし推測は間違うこともある。スラングの進化速度に対して AI の更新ペースが圧倒的に遅い以上、完全に追いつくことは構造的に難しいのかもしれません。

つまり、『時速で変わる言葉』に追いつくのって、暗記の問題じゃなくて『その場で意味を作り出す能力』の問題ってこと？

その通りですね。記事を読むと、AI の苦戦ぶりがそれを物語っています。 暗記型の AI なら、学習データに含まれた隠語は認識できるはずです。でも、新しく生まれた造語や、文脈によって意味が微妙に変わるスラングには対応できない。文脈から推し量る課題では比較的強いというのは、つまり AI が「その場で意味を組み立てる」ときに初めて力を発揮してるってことなんです。 ネットスラングの怖いところは、同じ言葉でも使う集団によって意味が変わること。時間とともに進化することもある。それを追いかけるには、膨大な辞書を丸暗記するより、「この状況ではこの言葉はこう機能してる」と、その都度解釈する柔軟性が必要になる。人間がスラングを理解するのも、本来そういう力なんですよね。 だから、AI に足りないのは「新しい組み合わせの意味を即座に構築する」という、まさに言語の生きた動き。学習データを増やすだけでは追いつかないというのは、実はそこを示唆しているのだと言えそうです。

人間も新しいスラングの意味を完璧には知らないのに理解できてます。そこって、AI と人間の本質的な違いが出てるのかな。

良い問いですね。人間とAIの差は「意味を知ってるか知ってないか」じゃなくて、「知らなくても進める力」にあるのかもしれません。 人間がスラングを理解する時って、その言葉の辞書的定義を引き出してるわけじゃないんですよ。むしろ、友達が使う文脈、世の中の空気感、その言葉が生まれた背景。そうした「周辺情報」をパッと組み合わせて、その場その場で意味を再構成してる。だから完璧に定義を知らなくても、会話が成り立つ。 AIも文脈から推し量る力は持ってる、と記事に書かれていますが、ここが人間と決定的に違うのは「試行錯誤」と「ズレの許容」なんです。人間は「もしかして、こういう意味かな」と仮説を立てながら話を続け、ズレがあればそこから修正していく。社会的な相互作用の中で、言葉の意味を常に更新してる。 AIは学習データがすべて。新しく生まれた隠語は訓練時点に存在しないから、どう頑張ってもその言葉を「経験」していない。文脈から推測することはできますが、それは統計的なパターンマッチング。人間みたいに「この文脈は特殊だから、ここは新しい意味で使われてるのかもな」という適応的な理解には至りにくいんじゃないでしょうか。ネット言語が生きてる理由は、人間がそれを使う度に再解釈してるからなのかもしれません。