属于我的目标，属于我的标准

“现在‘没有失误的状态’被认为是备受期待的钢琴家理所应当要具备的前提条件。”―出自乔纳森•比斯《在雪白的黑暗中》中

　随着录音棚录音的普及，演奏会的气氛发生了变化。因为大众的耳朵都配合了没有失误的演奏的唱片。很多钢琴家的音乐指向也改变了技术上的完成本身。

　在人工智能（AI）学会也能感受到类似的变化。随着学会转换为非面对面，15分钟的视频将代替面对面发表。学会结束后也可以观看，而且接近性也很好，因此跳过论文，只看视频的人增加了。为了制作引人注目的视频，竞争也开始了。谷歌、Meta（前脸书）等大型AI企业制作的优秀研究影像垄断了人们的关注，英国的一位教授为了制作演讲影像，雇佣专业动画师，成为了话题。

　企业在AI领域掌握主导权并不是一两天前的事情。大企业研究所的实验设备也很多。大企业经常在一周内就能完成中坚研究生院研究室需要3周的实验。因此，审查学会论文时使用的实验性验证的“量的尺度”也随之提高。“想法不错，但实验规模太小，很难判断是否具有实用性。拒绝刊登。”

　在这样的时代，学校研究能找到什么样的意义呢？在与学生们进行面谈时，分享了这些苦恼，得到了意想不到的明快的答案。“解决企业不解决的问题就行了！”这是被遗忘的单纯而古老的真理。制定属于自己的研究目标，从属于自己的标准中追求完成。虽然相对较少受到关注，但总比我不满意的研究强吧。