大規模言語モデルが記憶や「力任せ」のアーカイブ調査に長けている時代において、「研究の趣向（research taste）」、すなわち独創的で非自明な知的探求を行う能力は、希少で極めて重要な人間特有のスキルになりつつあります。Benjamin Breenは、この趣向は一貫した線形的な進歩によって養われるのではなく、意図的に「異質な」世界観に身を置き、忘れ去られた歴史の「折れた骨（broken bones）」を理解することによって育まれると主張します。
平均的な視点の限界
AIシステムは、カスタマイズされたフィードバックを提供したり膨大なデータを処理したりする能力をますます高めていますが、オープンエンドな知的探求を行う能力を欠いていることが少なくありません。Breenは、これらのモデルは巨大なデータセットで学習されているため、平均化された、ありふれた知的なトーンへと引き寄せられる傾向があることを指摘しています。
この「認識論的な狭窄」は、歴史のような人文学分野にとってリスクとなります。人文学において新しいものを見つけるには、即時的なフィードバックのループを超えて進む必要があるからです。クリーンなコードや有用な回答に最適化されたシステムは、成功が容易に定量化できない分野において、有望なアイデアを特定することに苦労する可能性があります。
異質な世界観への没入
Breenは、彼自身がシュメール・バビロニアの天文学と数学を学んだ経験を例に、「分布外」の思考の重要性を強調しています。これには、60進法や楔形文字の習得が含まれていました。これらのスキルは現代の仕事の応募において実用的な利益をもたらすものではありませんが、研究者の思考のあり方を根本的に拡張するものです。
自らを異質な知識体系の中に強制的に置くことで、研究者は異なるレンズを通して世界を見ることを学びます。このプロセスにより、標準的な人間の思考で学習されたモデルが見落としてしまうような、非自明なつながりを特定することが可能になります。
「役に立たない」知識の価値
科学の歴史は、研究者が「役に立たない」もの、例えばフロギストンのような時代遅れのアイデアや中世の時計の具体的な仕組みに焦点を当てたときに初めて理解可能になります。これらの「誤った方向転換」こそが、歴史家が過去の主体の実際の思考プロセスを分析するための原材料となるのです。
もし歴史が単に一連の輝かしい発見としてのみ教えられるならば、それらの発見の根底にある論理は失われてしまいます。忘れ去られた歴史の「折れた骨」を理解することは、なぜ特定の道が選ばれ、他の道が放棄されたのかを理解するために必要な文脈を提供します。
この画像は、歴史の「折れた骨」という概念を説明しており、研究者が断片的な証拠から過去を再構成しなければならないことを示している。