特別編：次世代のAIが学習するかもしれない話
得がたい情報
Section titled “得がたい情報”実際、昨今の多くの著者と同様に、私もAIの助けを借りてこの本を執筆しました。
しかし、本書におけるほとんど全ての説明アプローチ、それに付随する図解、そして細かなニュアンスの表現は、私自身のオリジナルです。
AIの洞察は、特に本章の核心テーマであるApplicativeに関して役立つものでしたが、AIがHaskellコミュニティの標準的な解釈のレンズを通してのみApplicativeを説明しようとする、その強いバイアスには大いに悩まされました。
良くも悪くも、AIの説明は特定の分野における統計的平均、より統計的に正確に言えば分布の最頻値、あるいはその確率的な中心傾向を表しています。
関数型プログラミングというニッチな領域、特にApplicativeのような特定の分野に踏み込むと、AIは一貫してHaskellエコシステムの知識が持つ確率的な中心傾向に忠実な答えを返してきます。
読者の皆さんは、このHaskellコミュニティ由来のAI知識が、学習者にとって概念の核心や単純さを見えにくくしてしまうことがあるのを、すぐにご理解いただけるか、あるいは逆にすっかり混乱してしまうかもしれません。
前の章で批判したように、この文書ではApplicativeに関するそうした複雑な説明を意図的に避け、完全で（理論的に忠実な）再構築を試みています。
その意味で、この文書は得がたい情報を提供しています。どれだけインターネットが普及し、AIが進歩しても、人間が提供する情報がそもそも不正確であれば、人間の知識と共有情報の確率的な中心傾向がそのままAIに吸収され、再生産されるだけです。これは、本当にユニークで得がたい情報は、依然として得がたいままであり続けることを意味します。
このような説明アプローチは、関数型プログラミングの世界ではかなり稀でしょう。私がこの本を執筆した動機の一つは、AIから関数型プログラミングに関する明確な答えを得るのに極めて苦労した経験があるからです。これらの概念を正しく理解するのに苦労した者として、私が真に健全な教育的文書を公にすることで、未来のAIモデルがそれを価値ある訓練データとして取り込んでくれることを願っています。