マイクロブログ・アーカイブズ 2024年4月
超多作な作家で知られたアイザック・アシモフは、「なぜ時間を過去に設定した本を書かないのか?」と聞かれて、「過去を書くには下調べが必要になる。自分で捏造できる未来と自分が既に知っている現在に絞って書いた方が生産的だよ。」と答えたとか。アウトプットで飯を食う自分にとっては示唆に富む話だけど、彼の場合「既に知っている事」が膨大だった。
超多作な作家で知られたアイザック・アシモフは、「なぜ時間を過去に設定した本を書かないのか?」と聞かれて、「過去を書くには下調べが必要になる。自分で捏造できる未来と自分が既に知っている現在に絞って書いた方が生産的だよ。」と答えたとか。アウトプットで飯を食う自分にとっては示唆に富む話だけど、彼の場合「既に知っている事」が膨大だった。
クリエイターにはコンセプト型の人とストーリー型の人がいると思う。もちろんどちらも創作にとって必要な資質なのだが、その「重心の置き方」は表現形態や作品、アーティストによって随分異なる。本来は時間芸術である音楽の中にも、ストーリーよりもコンセプトに大きく寄りかかったタイプの作品もある。ただコンセプトは手品やとんち(あるいは屁理屈)と同じく、鮮度と説得力を保つのが大変。
成功に再現性は必要だろうか?幸運は、努力や行動で引き寄せられる要素と、本当に「たまたま」で「再現性ゼロ」な要素が入り混じっている。曲がヒットするのも、宝くじが当たるのも、大統領に選ばれるのも、実はあまり変わりがないように思う。差が出るのは、その後の「手に入れた幸運の使い方、転がし方」。普段の積み重ねや精神力がモノを言うのはその時。
よく練られたシステム(仕組みとルール)とテクノロジーは人為的ミスを減らし、生産性を上げ、結果として社会と経済を潤す。一人一人の注意力やスキルの向上、そして残業(!)、つまり「人間の努力負担」で解決できると考える風潮を絶たないと、「人が頑張れば頑張るほど、誰も幸せにならない」社会から抜け出せなくなる。
人間はいつか死ぬ存在だからこそ、何かをやってみようと思い、自分の人生を出来るだけ意味のあるものしようと取り組む。ナチスの強制収容所で体験した極限状態において彼を支えたものは「生きる意味」だと、ヴィクトール・フランクルは説く。僕は古典的な精神医学や心理学からは距離を置いているけど、実体験に根差した彼の考察は説得力がある。
人は誰でも自分の中に「アーティスト」と「裁判官(ジャッジ)」を抱えているという。二役とも、一日の仕事量の上限はほぼ決まっている。自分と関係のない事柄に首を突っ込んだり、むやみに事を複雑にして判断の数を増やすと、人が本来持っているアーティスト資源=創造性や発想力、飛躍力が劇的にしぼんでいく。
紙の束を渡されて、「制限時間内に出来るだけ沢山の紙を、教室の向こう側に飛ばしなさい」と言われたら?紙飛行機を一つ一つ作って飛ばそうとする人は、紙をくしゃくしゃに丸めた玉を放り投げる人に惨敗する。後者の解決法に眉をひそめる大人もいるだろうが、現実世界で瀕死の状況を切り抜けたり社会に変革を起こすのは後者のやり方。答えは一つでないことを教わる機会はあまりに少ない。
日本でタクシーの運転手が自分の好きな音楽をかけっ放しにすることはまず考えられないが、海外では運転手の「選曲」の個性を味わうのも乗車の楽しみの一つ。これまでの経験では、パリのタクシーはファンク、ディスコ、ハウス、NYではR&Bからインド、アラブ音楽(=故郷の音楽)まで、西海岸ではロック、スムース・ジャズ、ハワイではトラップにハワイアン等々。それにしても、みんな音量がデカイ。
数年前に高齢で亡くなった美術家の本と作品に触れた。日本美術に疎いからか、僕が東京にいた頃にその方の名前を聞いたことはなく、作品も見た事がなかった。世の中には陽の目を十分に見ていない、眠れる傑作・傑人が沢山いることを痛感する。日が当たらないものに対して世間というのは随分と残酷なのだけれど、そんな事とは無関係に、作り手の魂は作品の中で永遠に輝き続ける。
Tatsuya Oe Updated: 2024/11/5 火曜日
アメリカの労働統計局のウェブサイトには様々な職業についている人の大まかな人数と収入を紹介しているページがある。自分は”Music Directors and Composers(5万人)”か”Musicians and Singers(17万人)”に属するのかも知れないけど、僕の場合パフォーマンスもしないし他人のために作曲をするわけでもなく、仕事内容も稼ぐ方法も定義とは全然違う。どこであれ、しっくりくる居場所はないのは確か(笑)。
<div class="bpfb…AIや機械学習の世界でサンプルデータの拡張/水増しをすることは常識のようになっているが、統計学的にも倫理的にも腹落ちしない場合がある。人間、つまりデータサイエンティストの主観やセンス、モラルが入る余地が大きすぎるような気がするのだ。学生ローン申請をサポートする米国のスタートアップがデータサイエンティストを雇い架空の学生400万人を捏造させたという事件は、極端な例だが上の「倫理的責任」を浮き彫りにしている。
現在新作の配信準備中で、米アグリゲーターのチェック(検品)を待っている。このプロセスで問題があって作業が滞った事はあまりないが、以前、全てのDark Modelのアートワークの左下に入れている「闇」という漢字のロゴをあちらのスタッフが勘違いして、「アートワークにQRコードを入れてはいけません!」と注意されたことがあった。こういう信じがたいヒューマンエラーが起こると、この手の事務・確認作業はもはやAIにお願いしたいなと思ったりする。