第13回: AIは「痛み」を語れるのか？：内部表象・自己報告・行動の食い違いを解剖する
モデルに「痛み」に対応する内部表象を人工的に注入すると、破壊的な行動が増える一方、その状態を言葉で報告できないことがある。これは意識や感覚の証拠ではなく、内部状態と自己説明のずれを測る実験だ。機械学習の解釈可能性と、人間の内省・メタ認知研究を交差させ、AIの自己報告をどこまで信頼できるのかを問う。
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最新の学術プレプリント（arXiv, SSRN, RePEc, PsyArXiv, bioRxiv等）を世界のリポジトリから横断収集。認知心理学、行動経済学、統計数理、経営戦略、考古学など自由な越境視点から一つの現象を徹底解剖する、知的好奇心を満たす対話型アカデミック・ポッドキャスト。
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第12回: その記憶、本当に見たのか？：目撃証言の「自信」と正確さを分ける記憶の編集
人は鮮明で自信に満ちた記憶を、正確な記録だと感じがちです。しかし目撃証言では、最初の判断時の確信度と、周囲の反応や事後情報によって膨らんだ確信度を分けて考える必要があります。認知心理学の実験と法的意思決定を突き合わせ、記憶の正確さを左右する条件、そして制度が誤りをどう増幅・抑制するかを探ります。
第11回: 言語は遺伝子とともに移動したのか？：インド・ヨーロッパ語族の拡散を古代DNA・考古学・系統分析で読み解く
ヨーロッパから南アジアに広がるインド・ヨーロッパ語族。その起源をめぐる「農耕民の拡散」説と「草原の牧畜民の移動」説を、古代DNA、考古学的遺物、言語の系統推定がどう照らし、どこで食い違うのかを追います。遺伝的な移動が言語の交替を意味するとは限らない――異なるデータを突き合わせ、歴史の因果を慎重に見極める回です。
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第10回: 選んだあと、好みは変わるのか？：選択が記憶と価値判断を書き換える「選択後の心」の謎
人は選択した品をあとから高く評価するのか、それとも「もともと好きだったから選んだ」と記憶を整えるのか。選択後の選好変化をめぐる心理実験と、その測定法への批判を突き合わせ、認知的不協和、記憶、意思決定が絡み合う仕組みを探ります。自分の決断への確信は、過去の好みを正確に映しているのでしょうか。
第9回: 動画AIは世界の「物理法則」を学んだのか？：もっともらしい映像と行動できる世界モデルの境界
動画AIは映像の続きを作るだけでなく、物体がどう動き、行動が何を引き起こすかを予測する「世界モデル」へ進みつつあります。生成動画の物理的一貫性、ロボットの行動に対する予測の正確さ、そして人間の「自然に見える」という判断を並べると、映像のもっともらしさと世界の仕組みの理解は同じなのか、という問いが浮かびます。
第8回: 『疫病は帝国を倒したのか、それとも「危機」の物語を作ったのか？：ローマ世界を古代DNA・人口モデル・史料批判で再検証』
青銅器時代の崩壊を交易網の脆弱性から見た前回に続き、今回はローマ世界で「つながり」が疫病を運んだ可能性を問う。ユスティニアヌスのペストで確認された古代DNA、原因がなお議論されるアントニヌス疫病、人口・都市の変化を突き合わせ、疫病が帝国を揺るがしたという通説を検証する。感染の証拠と社会の衰退を、安易に同一視しない視点が鍵となる。
第7回: 青銅器時代の崩壊は「連鎖倒産」だったのか？：交易ネットワークと気候データで探る文明の脆弱性
紀元前12世紀ごろ、東地中海の諸王国を揺るがした危機は、干ばつや侵略だけで説明できるのでしょうか。考古学が示す交易・外交のつながりをネットワーク科学で捉え、古気候データや崩壊の時期と照らし合わせます。繁栄を支えた相互依存が、なぜ危機の連鎖を生んだのか——単一原因説を超えて、文明の強さと弱さを同じ構造から読み解きます。
第6回: 描けるAIは、見えているのか？：マルチモーダルモデルの生成能力から「理解」の正体を問う
画像の細部を言い当てるのが苦手でも、関連する画像を生成させると知識が表れる――そんな可能性が、統一型マルチモーダルモデルの研究で注目されています。生成できることは、本当に見えている証拠なのか。それとも、別の経路で学んだパターンの再構成なのか。モデル内部の情報表現や評価法を追い、人間の視覚イメージとの違いも手がかりに、「理解」を測る難しさに迫ります。
第5回: 選んだあと、記憶は選択肢を書き換えるのか？：選択誘発性選好変化の心理学
人は選択した品をあとから好きになり、選ばなかった品を低く評価するのでしょうか。選択後に好みが変わる現象をめぐり、認知的不協和による「選択の正当化」という説明と、記憶や測定方法による見かけの変化という反論を対比します。買い物や日常の決断を例に、選択が好みを映すだけでなく、好みそのものを形づくる可能性を探ります。
第4回: 見えない空間をどう知るのか：AIエージェントの能動探索と人間の認知地図
画像を答えるだけのAIと、自ら動いて見えない場所を確かめ、空間地図を組み立てるAIは何が違うのか。3D環境を探索するVLMエージェントの研究を、人間の認知地図や能動知覚の知見と対比します。正確な地図は視覚の量だけでなく、何を見に行くかという探索戦略から生まれるのか。AIの空間理解の限界と、人間の知覚との意外な共通点を探ります。
第3回: AIは人間のように「読み飛ばす」のか？—認知心理学とトークン削減が照らす注意の正体
長文を読む人は、すべての語を同じ深さで処理せず、重要そうな箇所に注意を配ります。LLMの計算を軽くする「トークン削減」も、入力から読むべき部分を選ぶ発想です。認知心理学の視線・記憶研究と機械学習を照らし合わせると、AIの効率化は人間の読解に近づくのか、それとも見落としや偏りを別の形で生むのか。注意を「選ぶ」仕組みの共通点と違いを探ります。
第2回: AIエージェントはいつ撤退するのか：人間のサンクコスト効果と機械の「投じた計算量」
人間は時間やお金をすでに費やした選択肢から、損失が見えていても撤退しにくいことがあります。では、検索やツール利用を重ねたAIエージェントも、先行投資に引きずられるのでしょうか。行動経済学のサンクコスト研究と、AIの停止・計画アルゴリズムを結び、合理的な粘り強さと非合理な固執を見分ける実験を考えます。撤退判断を「意志」ではなく、報酬設計や進捗の見せ方の問題として捉え直せるのも魅力です。
第1回: 買い物をAIに任せると、誰が選ばれるのか？（AI購買エージェントと選択アーキテクチャ）
AIエージェントによる自動購入が普及したとき、消費者の選好やプラットフォームのアルゴリズム、企業のポジショニングがどのように変容するかを多角的に分析。
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