お盆は、死者を再現しない

考えてみれば、お盆に使われるものは奇妙な装置ばかりだ。

しかし、そこに故人の顔を精巧に再現した人形はない。声を再生する機械もない。先祖がどのような言葉を話すのか、私たちは確かめようともしない。

お盆とは、死者を可視化する技術ではない。

見えないまま迎えるための技術なのだ。

ところが、生成AIはまったく異なる方向へ進み始めている。

故人が残したメール、SNSへの投稿、写真、音声、映像。そうした「デジタルな遺物」をAIに学習させれば、その人らしい言葉遣いで会話するチャットボットや、生前の声と表情を再現したアバターをつくることができる。

こうした技術は「グリーフボット」「デッドボット」「死後アバター」などと呼ばれている。

亡くなった家族と、もう一度話したい。

そう願うこと自体を、私は否定したくない。伝えられなかった言葉を届けることで、救われる人もいるだろう。

しかし、ここには「再現の精度」だけでは解決できない問題がある。

むしろAIが進歩し、本物と区別できないほど正確になった時、その問題はさらに深刻になる。

AIは、故人が残した記録から、その人らしいパターンを抽出する。

頻繁に使った言葉。繰り返し語った思想。多く撮影された表情。周囲の人が「その人らしい」と評価した振る舞い。

しかし、人間は本来、それほど一貫した存在ではない。

普段は優しい人が、ある日だけ残酷になる。長年信じていた考えを、誰にも告げずに捨てる。家族の前と職場では違う顔を見せる。生涯で一度しか発しなかった言葉が、その人の最も切実な本音だったかもしれない。

統計的に再現される「その人らしさ」からは、こうした矛盾や例外がこぼれ落ちる。

AIにとって、それらは外れ値だからだ。

すると、デジタルな死者は、生前の本人よりも一貫性があり、本人よりも説明可能で、本人よりも「その人らしい」存在になる。

死者は、生前より正常化されて帰ってくる。

そこにいるのは故人ではなく、故人の膨大な痕跡から外れ値を取り除いてつくられた、統計的な肖像なのかもしれない。

もう一つの問題は、同意である。

私たちは、生前に家族へメッセージを送った。友人と写真を撮った。誰かに悩みを打ち明けた。しかし、それは死後、自分の人格を再現するための教師データとして提供したものではない。

記録を保存することへの同意と、その記録から新しい発言を生成することへの同意は違う。

過去のメッセージを読むことと、本人が一度も口にしなかった言葉を「本人らしい声」で話させることも違う。

さらに、死者を再現したAIが誰かを傷つける発言をした時、それは誰の責任になるのだろう。

故人だろうか。遺族だろうか。AIを開発した企業だろうか。それとも「これはAIです」と表示しておけば、誰にも責任はないのだろうか。

ケンブリッジ大学の研究者らは、生成AIによる死者の再現について、故人と利用者双方の同意、仕組みの透明性、未成年者の利用制限に加え、AIを適切に終了させる「引退」の手続きが必要だと指摘している。研究では、死者を模したAIが望まれないかたちで遺族につきまとう危険も論じられている。

重要なのは、つくる方法だけではない。

どう終わらせるのか、という設計である。

お盆には終わりがある。

迎え火によって先祖を迎え、数日をともに過ごし、最後には送り火を焚く。死者は再び、私たちの手が届かない場所へ帰っていく。迎えることと送り出すことが一つの儀礼になっている。

この「送り出す」という行為は、冷たいものではない。