社会的脳の簒奪：人工知能、一般知能、そしてデジタル囲い込み

https://www.globalresearch.ca/artificial-intelligence-general-intelligence-digital-enclosure/5923822

Özcan Buze（オズジャン・ブーズ）

Global Research、2026年4月26日

もし、あなたが使う言語、依存する数学、何世紀にもわたって蓄積された人類の知識が、もはやあなたのものではないとしたら？

もし、自分たちの集合的な遺産にアクセスするためだけに、毎月のサブスクリプション料金を支払わなければならないとしたら？

私たちは、人間の思考の原材料である知識は、基本的に私たちが呼吸する空気のようなものだという暗黙の前提で行動している。それは周囲に遍在し、無料である。しかし、私たちの足元では、何を探せばよいかを正確に知らない限り、事実上見えないような方法で地盤が動いている。

2026年4月22日に発表されたこの論文は、現代のAIは人間の思考の究極の民営化を表しているという、密度が高く深く挑発的な議論を提示している。労働と資本の枠組みを用いて、テック業界がすべての人に属する何かを囲い込んでいるという主張がなされている。

社会的脳

この議論は、孤高の天才という大きな神話に挑戦することから始まる。私たちは文化的に、ニュートン、アインシュタイン、チューリングといった個々の人物に飛躍的な進歩を帰する習慣を持っている。しかし、人類の業績が孤立することは決してない。あらゆる発明、あらゆる数学的概念、私たちが発するあらゆる言葉は、継続的な世代間伝達の結果である。

屋根にアンテナを設置しただけで高層ビルを建てたと主張するようなものだ。基礎を注いだ何千人もの労働者や、鉄骨フレームを設計したエンジニア、そしてそもそも高層ビルを可能にした何世紀にもわたる建築の試行錯誤を無視している。

この巨大な受け継がれた貯水池こそ、本論文が「社会的脳」と呼ぶものである。つまり、人類の総合的な認知能力と歴史的経験の総体である。今日のソフトウェアエンジニアが最先端の機械学習アルゴリズムを書くとき、彼らは自分たちが発明したわけではない微積分学を利用している。微積分は代数に依存し、代数は初等算数に依存し、初等算数は数字という古代の抽象概念に依存している。個々のエンジニアの貢献は、完成するのに何千年もかかった壁画の最も薄く、最も微視的なペンキの層に過ぎない。

この論文が書かれている言語の構文でさえ、数千年にわたって無数の匿名の祖先によって発展させられたものである。

この系統のため、社会的脳は自然に個人的な所有権の対象となることはできない。それはすべての人に属している。それは私有財産という概念そのものに逆らうものであり、定義上、人類全体の共通の遺産である。どの一つの企業も英語を所有することはできない。同様に、どの個人も三角形の概念を所有することはできない。

この論文の中心的な緊張関係は、テック業界がまさにそれを正確に行おうとしていることである。つまり、本質的に集合的なものを囲い込もうとしているのだ。私たちは現在、認知資本主義の時代に生きており、経済システムは社会的脳を商品化しようと試みている。

生きた労働と死んだ労働

なぜこれが今起こっているのかを理解するには、マルクスが資本主義の構造的中心矛盾として特定したもの、すなわち「生きた労働」と「死んだ労働」の区別を検証する必要がある。

この用語は陰惨に聞こえるが、その論理はエレガントである。労働価値説の中では、経済において新しい価値を生み出すことができる唯一の源泉は、生きた人間の労働である。生きた労働とは、人間が現在の瞬間に身体的または精神的エネルギーを積極的に費やすこと、すなわち考え、問題を解決し、創造することである。

死んだ労働、あるいは凍結された労働とは、固定資本、すなわち機械、工場の建物、原材料、コンピューターサーバーを指す。これらを作り出すために費やされた人間の労働はすでに過去に起こっているため、「死んだ」と呼ばれる。トラクターは死んだ労働である。なぜなら、労働者はそれを製造するためにすでに生きた労働を費やしたからだ。彼らの努力は鋼鉄とエンジンの中に凍結されている。

ここで理論は直感に反するものとなる。そのトラクターが農場で使われるとき、あるいはロボットが組み立てラインで操作されるとき、それは新しい価値を生み出さない。マルクスによれば、機械は単に、摩耗して減価するにつれて、既存の凍結された価値を、それが製造を助ける製品に徐々に移転するのである。

50人の大工を解雇し、高度に先進的な木工自動機械を購入した家具工場の所有者を考えてみよう。生産量は10倍に増え、利益は急上昇する。どんなビジネスオーナーでも、機械が莫大な価値を生み出していると結論付けるだろう。しかし、個々の企業の短期的な利益と、マクロシステムを循環する総価値の間には、重要な区別を描かなければならない。

個々の工場経営者にとって、大工を機械に置き換えることは、合理的で収益性の高い動きである。人件費は下がり、価格は競合他社を下回り、市場シェアを獲得する。しかし、競合他社は生き残るために同じ機械を購入せざるを得なくなる。すぐに家具業界全体が自動化され、全体的にコストが下がり、椅子の基準価格はセクター全体で下落する。新しい技術は単に業界で生き残るための標準となる。

生きた人間の労働だけが新しい surplus value を生み出すので（機械は搾取できず、無給の残業を強いられず、電力を消費し減価するだけである）、システム全体が生きた労働者を死んだ労働の機械に置き換えるにつれて、経済における生きた労働の総体的な割合は縮小する。これがマルクスの「利潤率の傾向的低下の法則」である。つまり、資本家が短期的に競争を生き残るためにまさにしなければならないこと（自動化と労働力削減）が、長期的にシステムが価値を生み出す能力を窒息させるという構造的パラドックスである。それは自分の尻尾を食べる蛇のようなものだ。

この内部矛盾に直面したシステムは、常に植民地化するための新しい、未開拓の領域を探し求めなければならない。伝統的な製造業が死んだ労働で過飽和になり、利益率が薄くなると、資本は他の場所を探すことを余儀なくされる。この拡張の究極のフロンティアは物理的な空間ではない。それは認知空間である。システムは社会的脳に照準を合わせている。

AGI 対 一般知能

ここで私たちは現在とシリコンバレーのAGI（人工一般知能）への固執にたどり着く。テックCEOたちによって聖杯、すなわち機械があらゆる領域で人間の認知能力に追いつき、それを超えるユートピア的な地平線として枠付けられており、AGIは不可避の進歩として提示されている。しかし、この用語法には深いイデオロギー的な手品がある。テック業界は哲学的概念をハイジャックしたのである。

この論文は、シリコンバレーのAGIの定義と、マルクス主義の古典的な「一般知能」の概念を、三つの異なる領域で対比させている。

第一は所有権の問題である。マルクスが一般知能について書いたとき、主体（所有者であり行為者）は人類そのものであった。それは集合的な知能であり、すべての人々がそこから引き出す科学の理解、文化的規範、言語の共有プールである。シリコンバレーの人工一般知能はこれを完全に逆転させる。主体はもはや人類ではなく、私企業である。知能は物理的に独自のサーバーファームの中に閉じ込められ、知的財産法によって守られ、サブスクリプション料金によってゲートされている。一般知能は公共インフラであり、AGIは私的な有料道路である。

第二の対照は、歴史と時間に関するものである。一般知能は本質的に歴史的なプロセス、すなわち継続的で生きた思考の流れである。今日、科学者が発見をしたとき、彼らは過去の科学者たちと積極的で意識的な対話を行っている。対照的に、AIモデルは時間を経験しない。大規模言語モデルにとって、人類の歴史は生きた連続体ではなく、訓練データの平坦なリポジトリである。AIは公民権演説の背後にある歴史的闘争を理解せず、悲劇的な詩の感情的重量を把握しない。シェイクスピアのソネットも、忘れられたインターネットフォーラムでの有害な暴言も、機械にとっては数学的に等価であり、どちらも歴史的・人間的文脈をすべて剥ぎ取られた生のトークンであり、処理されるのを待っている。

第三の対照は、生産と労働に戻る。一般知能は生きた労働と本質的に結びついている。人間が共有言語を使ってトピックを議論したり、建築家が特定の気候の建物を設計するために数学を適用したりするとき、彼らは集合的知能を動的に適用している。つまり、新しい前例のない問題を解決し、新しい現実を創造しているのである。対照的に、AGIは死んだ労働の究極の具現化である。過去のデータで訓練された統計モデルであるため、すでに作成されたものを再結合し、リサイクルすることしかできない。それは創造の構文を模倣することはできる（新しいように見えるテキストを出力できる）が、構造的には過去の凍結された労働を反響させている。それは自分が訓練されたパラダイムを根本的に破ることはできない。

テック企業が製品名に「general」という言葉を入れるとき、それは単なるマーケティングの傲慢ではない。それは概念的な盗用の一形態である。彼らは私たちの種の集合的な認知の富を表す用語を取り、その前に「artificial」という言葉を置き、それを使って私たち自身の遺産を箱詰めにして私たちに売り戻すことを正当化している。この用語法は、何が起こっているのかという経済的現実を覆い隠している。

デジタル囲い込み

この経済的現実を具体的にするために、この論文は歴史に立ち戻る。今日のAIで起こっていることは、人類史における最も暴力的な経済移行の一つ、すなわち「本源的蓄積」とイギリスの「囲い込み」の時代の直接的な繰り返しである。

主に18世紀から19世紀にかけてのイギリスの農村は、「コモンズ」として知られる広大な共有地によって特徴づけられていた。つまり、現代資本主義的な意味での私有ではなく、慣習的な権利によって統治された放牧地、森林、耕作地である。地元の農民は生存のためにこの土地に依存していた。彼らはそこで羊を放牧し、薪を集め、狩りをした。コモンズは自立のための重要な基盤を提供した。

領主と新興資本家階級が、世界の羊毛貿易から得られる莫大な利益を認識したとき、彼らは大規模な羊の群れを育てるために土地の排他的な支配を必要とした。議会法の支持を得て、彼らは組織的にコモンズを囲い込んだ。文字通り物理的な柵や石壁を建設し、共有の公共の富を私的な商業資産に切り分けたのだ。何世代にもわたってその土地に住み、管理してきた農民たちは閉め出された。彼らは独立した生計手段を失い、急速に成長する都市中心部に追いやられ、自分たちには売るものがただ一つだけ残されていることに気づいた。それは彼らの「生きた労働」である。彼らは新しい産業工場の過酷な状況に強制された。

古典派経済学者は資本主義の誕生をしばしば平和で漸進的な貿易の進化として描く。しかし、マルクスとそれに続くこの論文は、この本源的蓄積は深い、国家が認可した暴力の行為、すなわち全人口を新しい賃金労働システムへの依存を強いるための、集合的な生活様式の意図的な破壊であったと強調する。

このトラウマは、インターネットのアーキテクチャに直接写し取られている。初期のウェブ、すなわち1990年代から2000年代初頭は、現代のデジタルコモンズであった。それは社会的脳の前代未聞の爆発だった。人々は個人ブログを作成し、オープンソースコードを書き、ウィキペディアを構築し、フォーラムでレシピを共有し、学術研究を発表し、ファンフィクションを書いた。これらの大部分は無料で行われ、生きた認知労働の大規模で分散化された公共交換であった。

イギリスの領主たちが共有の牧草地を見て盛んな羊毛貿易を見出したように、現代のテック独占企業はこのデジタルコモンズを見て、数兆ドル規模の産業のための原材料を見出した。彼らは、この人間の思考の広大な海が非常に価値があることを認識した。しかし、それを囲い込むことができた場合に限る。

そして彼らは、本源的蓄積の新たな時代を開始した。彼らはウェブスクレーパーの軍団、すなわち自動化されたボットを配備して、デジタルコモンズ全体を吸い上げた。何十億もの画像、数十年分のフォーラム議論、デジタル化された書籍の図書館全体を。彼らは人類の集合的なアウトプットを取り込み、それを独自のブラックボックス化されたAIモデルの中に閉じ込めた。

しかし、現代版をその歴史的前身よりも陰険なものにする、一つの決定的な違いがある。19世紀には、囲い込みの暴力は目に見えていた。牧草地から閉め出された農民は、歩いて行って木製の柵に触れることができた。彼らは誰がそこにそれを置き、何が自分たちから奪われたのかを正確に知っていた。デジタル囲い込みは見えない。物理的な壁はなく、元のデータが依然としてインターネット上に存在しているように見えるため、盗難は一般の人にとって盗難のように感じられない。AIが誰かのブログ記事で訓練しても、ブログ記事は消えない。だから、奪われたと感じるのは難しい。

しかし、価値は抽出されている。テック企業はこのプロセスを説明するために無菌的で科学的に聞こえる言語を使用する。「データ処理」「機械学習」「アルゴリズム訓練」という語彙は、イデオロギー的な盾として機能し、公的から私的領域への大規模で非自発的な富の移転を、単なる技術的な不可避性として枠付けている。

三段階のパイプライン

社会的脳の商品化は、特定の3段階のパイプラインに従う。

第一段階は収穫である。これは土地を柵で囲うことの現代版である。それはインターネットの無差別なスクレイピングである。理解することが重要なのは、元のデータの背後にある意図である。2012年にユーザーがコーディングフォーラムにトラブルシューティングの質問を投稿したとき、または誰かが個人ウェブサイトに詩をアップロードしたとき、彼らは商業的意図がまったくない社会的コミュニケーションに従事していた。彼らはコモンズに貢献していた。ウェブスクレーパーは意図など気にしない。彼らは量、すなわち数十億のパラメータを必要とする。だから彼らは許可を求めず、補償を提供せず、裁判所がようやく取り組み始めたばかりの巨大な法的グレーゾーンで活動しながら、すべてを収穫する。

第二段階は変換である。生の非構造化された人間の思考は、巨大なデータセンターに投棄され、複雑なニューラルネットワークによって処理され、統計的パターンを識別する。この段階でのテック業界の共通の弁護は、企業は完成品を盗んだだけではないということである。彼らは高度なトランスフォーマーアーキテクチャを開発するために数十億ドルを費やし、世界をリードするコンピューター科学者を雇い、真の革新を生み出した。しかし、資本は変換のツールを発明したように見えるだけであり、これは歴史的な錯覚である。機械学習の数学的基礎（線形代数、微積分学、確率論）は、テックCEOによって発明されたものではない。それらは何世紀にもわたる集合的な人間の努力の産物である。ニューラルネットワークの特定のアーキテクチャは、公的資金による大学のアカデミック研究者によって数十年かけて開発された。理論的枠組みもまた、社会的脳から引き出されたものであった。資本が変換段階に貢献した唯一の独自の貢献は、ブルートフォース、すなわち数万ものGPUを購入し、巨大なデータセンターを建設し、数字を処理するために必要な天文学的な電気代を支払うために必要な純粋な財政的力である。資本は知能を発明したのではなく、それを大規模に囲い込むために必要なインフラに資金を提供しただけである。

第三段階は再販売である。テック企業はデータを収穫し、公共の数学と私的なサーバーを使ってそれを変換し、今や高度に洗練された製品、すなわち大規模言語モデルを所有している。彼らはそれを企業にライセンス供与してカスタマーサービスの自動化を図り、法律事務所に販売して契約書の草案を作成させ、個人市民にはチャットインターフェースへのアクセスに対して月額サブスクリプション料金を請求する。クレジットカードの明細書上のサブスクリプション料金は、真空の中で作られた魔法のサービスに対する支払いではない。それは通行料である。それは自分自身の種の集合的知能の圧縮され囲い込まれたバージョンにアクセスする特権に対する支払いである。

ハードドライブとモデル崩壊

彼らの知能と創造性をめぐる誇大広告にもかかわらず、AIモデルは機能的に巨大な外付けハードドライブである。外付けハードドライブは、驚くべき容量を持つ記憶装置である。それは大量のデータを保持し、非常に高速でそれを取り出すことができる。しかし、新しいデータを生成することはできない。それは外部からロードされたものだけを含んでいる。

大規模言語モデルは、認知労働をデジタルファイルに置き換えて、まったく同じ原理で動作する。LLMは蓄積された人間の思考のリポジトリであり、凍結され、保存され、無限に取り出し可能である。特定のスタイルで書くように、または複雑な議論を分析するように求められたとき、それは驚くほど独創的に見えるものを生成することができる。しかし、それは何も創造していない。それは、スクレイピングされ、そのアーキテクチャの中に閉じ込められた人間の労働の保存された痕跡を無限に再結合して、吐き出しているのである。それは、決してロードされたことのないファイルをハードドライブが生成できないのと同じように、真に新しいアイデアを生成することはできない。

生きた人間（書き、考え、議論し、創造する）がドライブにロードするのだ。ここに壊滅的な構造的欠陥がある。認知資本主義がこれらのAIシステムを経済のあらゆるセクターに統合するにつれて、明確な目標は、高価な生きた人間の労働者を安価な自動化処理に置き換えることである。しかし、これらのモデルは、関連性を維持するために、新鮮で斬新な人間が生成した思考の継続的な流入を必要とする。もし経済システムが、その思考を供給する作家、アーティスト、思想家を組織的に排除するならば、ドライブは新しいデータを受け取るのを止める。

残るのは、自身の出力だけを処理するシステム、すなわち同じファイルを無限にかき混ぜるだけのシステムである。AIの新たな世代はそれぞれ、人間の経験の雑多で矛盾に富んだ豊かさではなく、以前のモデルの統計的残渣を訓練する。ニュアンスは侵食される。人間の創造性の極端な部分は消える。出力はますます均一になり、ますます中身がなくなる。業界にはこの劣化した状態を表す用語がある：「スラッジ」。それは、閉じたループが生きた文化に取って代わるとき、つまり世界から切り離されたドライブが、沈黙に向かって自分自身を繰り返すことしかできないときに起こる。

コンピューター科学者にはこのプロセスを表す用語がある：「モデル崩壊」。それは、この論文の中心にある哲学的議論の実証的な検証である。

疎外 2.0

技術的な停滞を超えて、分析は心理学的および社会学的な領域、いわゆる「疎外 2.0」へと押し進む。

古典的なマルクス主義の意味での伝統的な疎外は、産業工場労働者を指していた。一足の靴を最初から最後まで作り上げていた職人は、自分の仕事とつながりを感じていた。同じ男を、一日に何千回もかかとの釘を一つだけ打つ組み立てラインに乗せれば、彼は疎外される。すなわち、最終製品から、自身の労働から、そして究極的には自身の人間的可能性から切り離される。

社会的脳のデジタル囲い込みは、より深く、より親密な形の疎外をもたらす。それはもはや生産された物理的対象からの疎外だけではない。それは私たち自身の認知プロセスからの疎外、すなわち考える能力の外部委託である。

これが特に陰険なのは、それがどれほど摩擦なく感じられるかである。AIを使うことは疎外のように感じられない。それは超能力のように感じられる。複雑なメールが2秒で書かれる。言い回しやトーンに苦心することがなくなる。しかし、構造的依存は個人の怠惰や便利さからだけ生じるのではない。それはシステムが代替案を組織的に取り除くために生じるのである。

これは機関による採用に可視化されている。チャットボットを使ってメモを下書きする個人だけではない。大学全体が研究クエリを独自のAIインターフェースを通してルーティングしている。病院がテック独占企業が所有する診断AIモデルを模索している。地方政府が都市計画のデータ分析を私的なサーバーに外部委託している。社会の基盤的機関は、囲い込まれた社会的脳への完全な依存へと再構築されている。

危険は、AIが間違った答えを出すかもしれないということだけではない。危険は、私たち自身で答えにたどり着く方法を忘れてしまうこと、つまり批判的思考という筋肉の習慣を失い、企業の仲介者なしでコモンズにアクセスする能力を失うことである。ユーザーはAIのスピードと便利さを体験し、自分たちは自由で力づけられた選択をしていると信じ、隠されたコスト、すなわち自分自身の認知的自立の萎縮に盲目になっている。私たちが機械に頼って自分自身の集合的知能との関係を仲介すればするほど、私たちはそれから疎外される。私たちは自分自身の心の中で乗客になる。

抵抗の枠組み

疎外は永続的で不可逆的な運命ではない。重要な要素、すなわちこの理論全体の中心にある主体は、アルゴリズムでも企業でもない。それは人間である。そして、この物語の転換点は、人間が自分たちから何が奪われたのかを意識する瞬間である。

コモンズを取り戻すために、3つの必要なステップが概説されている。

第一は、言語を取り戻すことである。言語は戦場である。テック企業が許可なく数百万の著作権で保護された本をスクレイピングするとき、私たちはそれを「イノベーション」や「アルゴリズムトレーニング」と呼ぶのをやめ、それが構造的に何であるか、すなわち「囲い込み」、「簒奪」、「盗難」と呼ばなければならない。無菌的な「データ処理」という用語法を拒否することは、目に見えないアルゴリズムの柵を取り払う。それは経済的現実を強制的に明るみに出し、富の移転が起こったことを私たちに思い出させる。

第二のステップは、記憶を生かし続けることである。いかなる囲い込み運動の最も強力な武器は、歴史的健忘症である。テック独占企業は私たちに、現在のパラダイム、すなわち人間の知識の合成版にアクセスするために私企業にサブスクリプション料金を支払うことが、技術の自然で不可避な進化であり、重力のように不変の力であると信じ込ませたい。しかし、それは不可避ではない。ほんの10年か20年前、デジタルの風景はまったく異なっていた。初期のインターネットの開かれた、混沌とした、輝かしいコモンズを記憶しなければならない。知識が企業の料金所なしに組織化され、共有されたという事実は、それがすでに起こったのだから、代替可能な未来が可能であることの証拠である。

第三の、そして最も急進的なステップは、最も困難であり、最も必要である。すなわち、代替案を構築することである。これはより人道的な資本主義を求める議論ではなく、テック巨人に対してより良いプライバシーポリシーを採用したり、スクレイプされたアーティストにわずかなロイヤリティを支払うよう求めるものではない。結論ははるかに広範囲に及ぶ。自由市場は本質的にこの危機を解決することができない。なぜなら、市場の本質はコモンズを消費し、収益化することだからである。デジタル囲い込みからお金を払って脱出することはできない。

それは想像上の未来の設計図でもない。それどころか、それは簒奪されたものを取り戻すための具体的なプログラムである。それを取り戻すためのメカニズムは、公共所有権である。一般知能は、それが私有財産に変えられる前の状態、すなわち人類の共通の遺産、公共の集合的な所有物に再びならなければならない。大規模AIモデルの脱民営化は、単に望ましいだけでなく、必要である。もし知能が人類の集合的な歴史的アウトプットの上に構築されるならば、その結果生じるモデルは人類に返され、四半期ごとの株主利益のために設計された独自のブラックボックスとしてではなく、公共インフラとして管理されなければならない。

それを取り戻すためのメカニズムは公共所有権である。大規模AIモデルの脱民営化は、単に望ましいだけでなく、必要である。もし知能が人類の集合的な歴史的アウトプットの上に構築されるならば、その結果生じるモデルは人類に返され、公共図書館や国立公園と同様に公共インフラとして管理されなければならない。これには、囲い込まれた社会的脳を収用し、それを公共の信託に戻すための、組織化された深遠な政治的介入が必要である。

それは驚くべき要求である。しかし、それは本論文全体を通じて特定された矛盾に対する唯一の構造的解決策である。私的な手に委ねられた社会的脳は、利潤率の低下、訓練源の死、モデル崩壊、そして深い認知疎外に直面する。公共所有権は、将来の世代の持続可能な利益のために私たちの集合的な認知の富を管理する唯一の方法である。

公共所有権はこの時点で、経済的必要性と倫理的必然性の両方として現れる。それは経済的必要性である。なぜなら、一般知能を私的独占の手に委ねることは、システムが自身の利益源を枯渇させ、危機を深めるからである。それは倫理的必然性である。なぜなら、人類の共通の遺産から派生した価値の流れが、それを創造した人類から遠ざかり、それを囲い込んだ資本に向かうことは、基本的に正当性を欠いているからである。

しかし、公共所有権だけでは十分ではない。本質的な問題は、この共通の遺産がいかに統治されるべきかである。そしてその質問への答えは、必然的に政治組織の問題を前面に押し出す。

一般知能の真のコモン化には、組織化された革命的な政治構造の存在が必要である。それを主張し、統治し、将来の世代に伝達する構造が。

コモンズは自分自身を守らない。それらは守られる。その防衛は、何が奪われたかを名指しすることから始まり、記憶を生かし続けることで続き、共有所有権の再構築で成熟し、政治的介入によって完成される。

今度こそ、そうなるであろう。