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はてなキーワード: 適用範囲とは
「この人たち、前に進めたいんじゃなくて、話し続けたいだけなんだな」
• 問題を終わらせる・改善することより、正しい立場に立ち続けて語ることが主目的になる
• 具体策や制度設計に踏み込まない（踏み込むと結論が出てしまうため）
• 発信の余白が減るため、議論を進めないこと自体が発信継続の条件になる
• 定義や適用範囲を曖昧に保つことで、語りを終わらせない状態を作る
• 「同じ構造が繰り返されている」という物語に回収し、問題自体を固定する
• 解決や合意形成より、発信量や立場の一貫性が評価されやすい
• 語りが止まる＝役割が終わるため、語り続けることが存在意義になる
• 具体論が避けられる
• 最も避けたいのは誤りではなく「終わり」
ナラ：ねえヤマシタさん、岡山県がSNSで交通ルールについて投稿したらしい（※作者注：2026.1.14の投稿のこと）んだけど、それが「デマだ」って言われてるみたい。詳しく教えて〜
ヤマシタ：ああ、それね。簡単に言うと、本来の法律よりも広い範囲に適用されるように説明しちゃったんだよ。
ヤマシタ：順を追って説明するね。まず、道路交通法31条の2 というものがあって、これはざっくりと言うと「バス発進妨害」のうちの一定の類型のものを禁止してるんだ。
ヤマシタ：そう、ナラさん鋭い! この法律条項、適用される条件が結構細かく決まってるんだよ。具体的には、
2 -- そのバスが「発進するために進路変更しようとして」合図(ウインカー)を出したこと
3 -- 妨害の主体になるかどうかの位置にある車両が、急ブレーキ・急ハンドルをしなくても妨害回避ができる状況であること
この3つがなければ「妨げると違反」にならないんだ。
ヤマシタ：公共団体としての岡山県には知事などいくつか機関があるけど、そのうち、県警本部長という機関が、投稿をした。「バス停から発進しようとしているバス(路線バスでウインカーを出している)を見かけた場合、後ろの車は停止等をして、バスの発進を妨げないようにしなければならない」という意味のこと書いたんだ。
ナラ：うーん...正しいような正しくないような?
ヤマシタ：そこがミソなんだよ。この書き方だと、「乗客の乗降のために停まっていた」かどうか関係なく、バス停付近でウインカー出してるバス全部が対象になっちゃうでしょ?
ナラ：あ!たとえば、乗客が誰も乗り降りしてないのに信号待ちでたまたまバス停で止まってたバスとか?
ヤマシタ：その通り!あるいは、乗客を乗せた後に発進じゃなくて、単に車線変更したいだけのバスとかね。本当の法律では、そういうケースは対象外なんだ。
ナラ：でも岡山県側の今回の説明だと、そういうケースも「妨げたら違反」になっちゃうってこと?
ヤマシタ：そういうこと。法律が適用されない範囲まで、違反だと言っちゃったんだよ。
ヤマシタ：大問題だよ。別の例を使うとすると、ジアセチルモルヒネ… ヘロインまたはその一類型のことなんだけど、「ジアセチルモルヒネを持つのは麻薬取締法で禁止」って言うのは正しい。でも「何らかの結晶物を持つのは麻薬取締法で禁止」って言っちゃったら...
ナラ：ミョウバンの結晶とか、普通の塩の結晶を持つのも違法だと言ってることになる!
ヤマシタ：そう。対象を不当に広げて説明するのは、行政機関として絶対やっちゃいけないことなんだ。人々の行動を不必要に制限することになるからね。
ナラ：法律の条文をちゃんと読めば分かることなのに、なんでこんなミスを...
ヤマシタ：過失の程度は大きいよ。岡山県のうちの行政部は、交通ルールを厳格に捉えたうえで権力行使をしないといけない、こういう基本的な間違いは本来あってはならないことだからね。
ナラ：確かに...一般市民が誤解するならまだしも、県が間違った情報を流すのはめちゃくちゃ深刻だね。
ヤマシタ：その通り。これは単なる「言い方の問題」じゃなくて、法律の適用範囲を誤って伝えたという、行政広報として重大な誤りなんだよ。
ワイは外国国章損壊罪は撤廃しろ派だけど、それはそれとして元増田の理解も間違っている。
外国国旗損壊罪って観光できた外国人が自国の旗を燃やしたりしても、適用されるんでしょ？
外国国章損壊罪は「外国の威信」を損ねることを罪に問うもの。ここでの「外国の威信」とは、抽象的なソフトパワーではなく具体的な外国の公権力、つまり外国政府である。
これまで処罰された数少ない事例は、1961年に中華民国総領事館へ乱入し国章を隠蔽した台湾人（台湾独立活動家）に科されたものだ。ダイレクトに外国（中華民国政府）の威信を毀損している。
確かにアメリカ人観光客がアメリカ大使館に侵入して国旗を引きずり下ろしたり国章にウンコを投げつけたりしたら外国国章損壊罪が適用されるが、それが超レアケースであることはわかるだろう。
逆に、「中国人が街宣車から中華民国の国旗を奪い取った」「中国人が万国旗から中華民国の国旗をむしり取った」「日本人がデパートに吊るされていた中華人民共和国の国旗を引きずり下ろした」「日本人が手製の中華人民共和国の国旗を踏みつけた」「日本人がデモでロシアの国旗を引きずりまわした」などの事案は、外国による訴えがあったものの、いずれも外国国章損壊罪には問われていない。民間の団体が掲げる旗を傷つけるのは単に器物損壊だし、手製の旗なら何をしようが自由ということだ。
さらにいえば、この罪は外国からの請求があって初めて公訴が提起される。要するに、外国政府が「うちの国の国旗を侮辱したけしからんやつらを取り締まってくれ」と言い出して初めて罪に問われる。
アメリカ市民がデモで米国国旗を燃やす程度なら、アメリカは言論の自由を尊重して日本側に「外国国章損壊罪で取り締まれ」と請求することはないだろうし、仮に請求してきたとしても（トランプ政権はやりそうで怖い）、上で書いたようにそもそも罪にならない可能性が高い。
まあ、それはそれとして、じゃあ「外国国章損壊罪でしか取り締まれない行為」って何だ？ って考えると、めちゃくちゃ狭いと思う。大使館に侵入して国旗を引きずり下ろして踏みつけるとか、国章にペンキをぶちまけるとか、それはそもそも器物損壊罪とか住居侵入罪とかそういう別の罪でじゅうぶん取り締まれるわけで……
ありうるとしたら、「町中の普通のビルに入居している小国の大使館の国章の前にものを置いて隠蔽する」とかそういう行為か。たとえば公道に面したところに掲示されている国章なら、前にものを置いて隠した場合には器物損壊罪でも住居侵入罪でも取り締まれなさそう。でもそれ、超レアケースだよね……
個人的には、外国国章損壊罪と礼拝所不敬罪は、別の罪でじゅうぶんに処罰できるうえに国民の思想・良心の自由を制約しているからなくすべきだと思うし、同時に高市・はやく辞めろ・早苗が進めている国旗損壊罪の提案にも反対だけど、それはそれとして外国国章損壊罪の処罰範囲がめちゃくちゃ狭いことは知っておいたほうがいいんじゃないかなぁと思った。
いや巷で言われてる「話を誘導して罠にかけた」という意味じゃなくて、
「岡田が執拗に問いかけたから高市が失言した」というバカな話がされてるけど、全く違う
ちゃんと野党として「存立危機事態の適用範囲を狭めて、戦争回避しようとする」行為をしてるやんって思ったよ
そしたら、高市が逆に、「存立危機事態の適用範囲を確定」しちゃって大横転
お前、質疑応答できないんかよ笑
「高市はん、ガチで言ってんの？こんなこと言ったん、首相であんたが初めてやで。エグすぎるで。わかっとる？」
いや関西弁ではないけれど。
すごく親切丁寧に、高一の学生でも分かるように、何度も繰り返して聞いた
「台湾有事は存立危機事態になる、これを撤回する気はないのですか！？（しないとガチで日本終わるよ？）」
でも高市は、なに聞いてるのこの人？という感じで
て答えるの笑
撤回するかどうか聞かれてるのに、答えないんよ
なんていうかさ、先生が丁寧に教えてるのに、学生は話聞いてなくてアホな答えしちゃう、あれと一緒
「高市総理の発言は絶対です！私の申すことはありません（意訳）」
というのを得意の小泉構文で答えるんだよ
いや、小泉頼りにならんな笑
で、また大串が高市に撤回を何度も求めて、最後泣きの一回でワンチャンあるかと思ったら
「その時々の状況に応じて判断します！これまでの政府見解に変わりはありませーん！」
って、言うんだよ
まーーーーったく話が噛み合ってない
撤回するか聞いてるのに、それにはっきり答えないんだよ
そこら辺、安倍晋三に似てるかも笑
ともかく、一国の総理にここまで話が通じないのはガチで終わってる
いやーー、これ嫌な役回りだよ
これ、できると思う？
無理ゲーすぎるわ
だから本当は説得なんかできないんよ
いやー首相の発言一つで、ここまで政治って変わっちゃうもんだね
立憲にしてみれば「ほら言わんこっちゃない」だわな
あれだけ国会内でことを収めようとしたのに、助け舟出したのに、意地になって撤回しないから、中国怒らせて、結果部下に迷惑かけてる
立憲は、特に岡田はSNSでどちゃくそ叩かれてるけど、俺は大評価するよ
よく言ったよ、見直した
俺は今回の件で、立憲の株がかなり上がった
少なくとも今回の件に関しては、立憲を支持するわ
いや巷で言われてる「話を誘導して罠にかけた」という意味じゃなくて、
「岡田が執拗に問いかけたから高市が失言した」というバカな話がされてるけど、全く違う
ちゃんと野党として「存立危機事態の適用範囲を狭めて、戦争回避しようとする」行為をしてるやんって思ったよ
そしたら、高市が逆に、「存立危機事態の適用範囲を確定」しちゃって大横転
お前、質疑応答できないんかよ笑
「高市はん、ガチで言ってんの？こんなこと言ったん、首相であんたが初めてやで。エグすぎるで。わかっとる？」
いや関西弁ではないけれど。
すごく親切丁寧に、高一の学生でも分かるように、何度も繰り返して聞いた
「台湾有事は存立危機事態になる、これを撤回する気はないのですか！？（しないとガチで日本終わるよ？）」
でも高市は、なに聞いてるのこの人？という感じで
て答えるの笑
撤回するかどうか聞かれてるのに、答えないんよ
なんていうかさ、先生が丁寧に教えてるのに、学生は話聞いてなくてアホな答えしちゃう、あれと一緒
「高市総理の発言は絶対です！私の申すことはありません（意訳）」
というのを得意の小泉構文で答えるんだよ
いや、小泉頼りにならんな笑
で、また大串が高市に撤回を何度も求めて、最後泣きの一回でワンチャンあるかと思ったら
「その時々の状況に応じて判断します！これまでの政府見解に変わりはありませーん！」
って、言うんだよ
まーーーーったく話が噛み合ってない
撤回するか聞いてるのに、それにはっきり答えないんだよ
そこら辺、安倍晋三に似てるかも笑
ともかく、一国の総理にここまで話が通じないのはガチで終わってる
いやーー、これ嫌な役回りだよ
これ、できると思う？
無理ゲーすぎるわ
だから本当は説得なんかできないんよ
いやー首相の発言一つで、ここまで政治って変わっちゃうもんだね
立憲にしてみれば「ほら言わんこっちゃない」だわな
あれだけ国会内でことを収めようとしたのに、助け舟出したのに、意地になって撤回しないから、中国怒らせて、結果部下に迷惑かけてる
立憲は、特に岡田はSNSでどちゃくそ叩かれてるけど、俺は大評価するよ
よく言ったよ、見直した
俺は今回の件で、立憲の株がかなり上がった
少なくとも今回の件に関しては、立憲を支持するわ
https://anond.hatelabo.jp/20251013192216
まず、〇出しS〇Xは愛情の証、ゴムありは愛がなくてダサいという風潮を作る。
具体的には、TikT〇kとかでAIやインフルエンサー使って若者を狙ったステマさせればいい。
で、一方学校では「中絶は子供に対する殺人だ」みたいな道徳の授業をやる。
育てらんなきゃ赤ちゃんポストにシュー、すりゃええよみたいな話もセットで。
そうすると婚外子の捨て子が増加して社会問題になってくるので、
子育ては日本人としての義務だ、子無し・同性カップルでも子育てすべき、
ってドヤ顔コメンテーターやタレントにワイドショーで発言させて、
Y〇utubeやらで切り抜きをガンガン流す。
独身はズルい、独身も子育てしろ日本しね、ってな風に独身者にもヘイトを集めて、
ワンイシュー政党「日本のみらいファースト」が孤児の国民への育児割当制度
「企業の管理職になるには管理能力の担保が必要。育児管理経験のないものは管理職になれない」
それっぽい統計データやエビデンスを官僚や御用学者に作らせて箔をつけて、
自分は関係ないしいいや、と大多数が思っているうちに徐々になし崩し的に適用範囲を拡大。
そういう愛情不足の子供こそ幼くしてヤリチンヤリマンになってWin-Win。
https://falsandtru.hatenablog.com/entry/evaluation-items-of-cache-algorithms
キャッシュアルゴリズムには実装可能性(現実的に意味のあるものが実装可能か)が言語に依存するものがある。(W-)TinyLFUはキーをブルームフィルタに変換できなければならないためこの変換コストが高いJavaScriptなどでは低レイテンシな実装が困難となり用途が制限される。またLinked ListはGCの管理により非常に低速となるためARCやLIRSなど履歴保持にLinked Listを使用するキャッシュアルゴリズムはGCなしで実装できる言語かによってレイテンシと適用範囲からのLRUに対する優位性、ひいては有用性が大きく異なる。さらにLinked Listで実装されるLRU自体も同様に低速となるため配列で実装されたClockのほうがLRUより高速となる可能性がありビット演算により高速化されたClockはLRUより高速となる可能性が高い。LRUはJavaScriptにおいて主要というか事実上唯一のキャッシュアルゴリズムだがほとんどの場合より高速なClockに対して何ら優位性がなくGC管理下の遅いLRUを無意味に使い続けているだけである。
2-Quequeアルゴリズムをライトバックキャッシュ目的で実装したときにこれは感じた。
巨大ファイルの全置換えの場合、FIFOであふれたものをそのまま書きだしたほうが早いとかどういうことだよ。
まず前提として創作・アイデアについて独占を認める法律はほとんどない。
商標はかなり強力な制度だけどこれは創作の保護というよりも偽物の出現を防止する仕組みなのでちょっと違う。
(本物のことを指して商標で呼ぶ分には割と自由に使える。 小説の作中とかで商標で呼ばれる商品を出してもそれ自体を止める法律はない。)
特許はむしろアイデアを独占させず公開を促すことを主旨としていて、多少の金はかかっても基本的には誰にでも利用させるための制度だ。
企業秘密は不正競争防止法で守られるけれど創作の保護というより競争を阻害する要素の排除なのでこれも主旨が違う。
著作権は明瞭に「創作」そのものを護っていて独占することを許している。
正直言って法律で保護される権利としては常軌を逸した強力さだ。
それでも長期的には社会全体に恩恵があると考えられているから認められている。
社会が良くなるから強力な庇護が与えられているので、社会の邪魔になるようなら制限されるよ。
「権利」というのは法律に明記された権利であっても無制限に行使できるわけではない。
行使することによって他の権利を損なう場合には制限されうることになっていて、それが「公共の福祉」の概念。
昔は夫婦別姓に賛成だった。
「選択肢があることは良いことだ」「誰にも迷惑かけない自由なんだから」という、まぁよくあるリベラルっぽいノリで。
でも、最近になって、ふと「これはちょっと違うかもしれない」と思うようになった。
いや、別に誰かが別姓にしたいと言うこと自体を否定するつもりはない。実際、戸籍の手続きや名前の変更が面倒くさいというのは理解できるし、そういう不便さは制度の整備である程度解消できるものだと思ってる。問題の本質はそこじゃない。
「選択的」って、言葉だけ聞けばすごく良い感じがするじゃないか。
でも、その「選択肢」が社会的な圧力のトリガーになるなら、それって本当に自由か？と思う。
ここ数年、選択的夫婦別姓に否定的な意見を言うと、まるで人間性に問題があるかのような扱いを受ける。
保守的だの、頭が固いだの、時には「頭悪そう」とか「昭和脳」だの。
ああ、なるほど。選択肢が与えられた結果、選ばなかった側が吊し上げられるのかと。
で、これが怖いのは「選択できる」とされているはずなのに、結局は「別姓を選ばないと非進歩的だ」という空気がじわじわと支配してくるところ。
制度上は自由、でも社会的には強制。そういう「自由」は、自由じゃない。
現制度においても、どちらの姓を選択するかという自由はあるが、夫側の姓を採用することがデファクトで強制的であるという点が問題のはずだ。
結局のところ、社会的な要請や機運が高まったりしないといけないと、このような変更はハードルが高いのだろう。
正直に言えば、最初は賛成していた自分が、いつの間にか「同姓を選んだら何か言われるかもしれない」という圧力にストレスを感じて、気づいたら立場を変えていた。
なんというか、リベラルの皮をかぶった全体主義って、こういうのを言うんじゃないかと思った。
「でも今は同姓を強制されてる人がストレスなんだから、反対派も同じぐらいストレスを感じれば平等だよね」みたいな態度が透けて見えるのもキツい。
加えて、こういう制度が通ったあとに、「夫婦」だけじゃなくて「親子」や「戸籍制度そのもの」とか、適用範囲がどんどん拡大していく流れになるのでは？という懸念もある。
最初は「選択的」だったのに、気づいたら何も選べない社会になっていくのだろう。わりと静かに、でも確実に起こる。
夫婦別姓を推す人たちが全員そうだとは言わない。けど、「ああ、これは賛成することが“善”で、反対は“悪”とされる世界だな」と思ってしまった時点で、ぼくはもうその運動に乗る気にはなれなくなってしまった。
返事全部読ませてもらった。すごく丁寧に説明してくれてるのはありがたいし、そこは本当に感謝してる。ただ、ここまでやりとりして感じたのは、結局、議論のすれ違いが大きいなってことだったので、最後に自分の立場をまとめておく。
元々指摘したかったのは、冒頭の文章が流れとして読みやすいか、論点が自然に展開されてるかって点だった。でも返事では、記事全体の主題とかスコープの話にフォーカスされていて、「読者にとってどう受け取られるか」の部分には正面から答えてもらえなかった印象がある。
また、今回のやりとり全体で感じたのは、こちらの指摘に対して繰り返し「そういう意図ではなかった」という形で読み手の読解力に対する応答に終始していたことだ。
たとえば：
これらはそれぞれ表現について「意図の説明」はされているものの、「どう伝わったか」「どのようにズレが起きているか」にきちんと向き合う回答ではなかったと感じている。おそらく無意識的なものだとは思うけど、こちらの指摘がまず誤っているという立場に立った読解があったんじゃないかと思う。
個々の指摘については、返信を見る限りこちらの意図を説明する意味はないと思うので、受け取った通りでいい。
ただ、FizzBuzzの例についてはちょっと変では？と思ったので項を割く。
俺はジャクソンさんの理論は読んだことないし、有料論文らしいので全体は読めなかったんでちゃんとしたことは言えてないのかもしれない。(たぶん後程取り寄せて読むから勘弁してくれ)
そのため誤解していたら申し訳ないのだが、調べた限りジャクソンさんの理論は「仕様は正確でなければならない」「仕様が不完全なら、そもそもプログラムは正しく書けない」って立場のように思えた。
そうであれば「不完全な仕様を元に作られた実装が要求を満たしている」というケースを論じること自体が彼の論理の適用範囲を逸脱する誤りだと思うし、ジャクソンさんの論文から言えば「不完全な仕様を元に作られた実装は正しくない」と考えるのが自然ではないかと思う。
いただいた返事に関しては、説明はしっかりしてるし勉強になる部分もあったと思う。ただ文章自体はめちゃくちゃ読みづらい。
あなたが前提としている論文とか技術的なタームを逐次調べる必要があって読み進めるのがすごいつらかったけど、書かれていない部分でいろいろ調べものをしているうちに色々新しいことが知れたのでそれについては感謝している。
ただ、全体を通して言っていたのは「私の意図ではなかった」という、あえて強く言えば「レスバに用いられる詭弁のようなテクニック」を使った返答のようなものであって、こちらの指摘を一切受けないという表明でしかなかったし、やっぱり最後まで噛み合わなかったなという思いが強い。
はっきり言うと割に合わないやり取りだったなと思う。本件に関して返答がかなり遅れたのはそれが理由でもある。
正直ここまで書いた今でも、この一往復で何かが解決するとも、何かが伝わるとも思えない、というのが本音だ。
そんな感じです。
まあ典型的だよな。経済の話になると必ずそういう浅いレッテルを貼りたがる手合いが出てくる。だが一つだけ冷静に指摘しといてやる。
そもそも「騙される」だの「騙されない」だの言ってる時点で、経済学を論として理解していない証拠だ。
数理モデルと前提条件に基づいて「この条件ならこうなる」という因果を組み立てる学問だ。
マル経がどうこう言う前に、まず各モデルの前提が何かを検証してから口を開くべきだな。
労働価値説でも限界効用説でも何でもいいが、それぞれの成立条件と適用範囲を押さえたうえで評価してんのか？ してねぇだろ。
だから「騙される／騙されない」みたいな低次元の話になるんだよ。
こっちは騙されるとか信じるとかのステージじゃねぇ。
使える理論は使い、使えない理論は棄てる。場面ごとに道具を選ぶ技術の話をしてるんだよ。
経済学はな、感情で殴り合うためのオモチャじゃない。現実を読み解くツールだ。
そのツールをまともに扱えない人間が「騙される」とか言い出す。要は、道具の使い方すら知らねぇってことだ。
まずはせめて、基礎的なモデルくらい自分で手を動かして計算してから物を言え。
つまるところ声のパブリシティー権に関するお話。パブリシティー権自体は法律で明確に規定された権利ではなく、過去の裁判例を通じて徐々に認められてきた裁判上の方便的なもの。そのため、その解釈や適用範囲には曖昧さが残ってた。
過去の裁判例においてパブリシティー権が認められる対象の例示の中に「声」が明示的に含まれていなかったため、声にパブリシティー権が司法において認められるかどうかは不確実な状況だった。でも、例示に声が含まれていなかっただけであり、声にパブリシティー権が認められないと判断されたわけではない。
今回の経産省による整理は、あくまで行政としての見解を示したものであり、法律が変わったわけでも、法的解釈が公式に変更されたわけでもない。また、法律で明確に定められていなかった権利を立法によって確立したわけでもなく、新たな裁判例や判例が生まれたわけでもない。実質的には「声の問題に対して受けてくれる弁護士が現れるんじゃないかなー」程度の影響と考えられる。三権分立の原則から、経産省は行政機関であり、法として認めるのは立法の、最終的な法的判断は司法の役割。
この整理は「音MAD」や「人力ボカロ」などで無断で有名人の声が利用される行為など、従来から問題視されていた行為に対して訴える法的根拠が一歩前進した形。ただし、これは生成AIの学習や生成自体を禁止するものではない。「依拠」していてかつ「類似」しているものについては、人が手書きで作成しようが機械で作成しようが著作権法違反になるという整理と同様。
この経産省の見解は、従来微妙なポジションであった声のパブリシティー権に対する行政の考え方を示したものと言える。これに関連付けてAI規制派と呼ばれる一部の人々が様々な関係のない別の問題を指摘しているが、それらの多くは既に法律で禁止されている行為であったり、権利者でない人が存在しない権利を主張するような行為。
例えばディープフェイクについては、基本的に名誉毀損または侮辱、著作権法違反などに問われる可能性があり、政治家が対象の場合は公職選挙法違反となる場合もある。今回の整理はそうした既存の法的枠組みの中での解釈を一部明確化したものと考えられる。
ちょっと気になったのでCahtGPTに聞いてみた。
でも、新型コロナ禍、「アメリカ人は保険に入ってる人が少ないから、バタバタ死んでる。」
と言われてたのは何だったんだろ。不法移民の事だったのかな。
Q:
アメリカには健康保険証のようなものが無いと聞きましたが、企業に勤める会社員にはその会社が従業員の為に健康保険のシステムに加入してくれるのですか？
ChatGPT:
はい、その通りです。アメリカには日本の「健康保険証」のような全国共通の公的健康保険制度はありませんが、多くの企業が従業員のために**民間の健康保険（Employer-sponsored health insurance）**に加入する仕組みがあります。
企業が提供する健康保険（Employer-sponsored health insurance）
・多くの中規模～大企業は、従業員向けに健康保険を提供します。
・会社が保険料の一部（時には大半）を負担し、従業員は残りを給与から支払います。
・保険の適用範囲は会社によって異なり、医療、歯科（Dental）、眼科（Vision）などが含まれる場合があります。
中小企業や自営業者の場合
・小規模企業（特に従業員50人未満）は、健康保険を提供しないことが多いですが、政府の補助を受けて提供する場合もあります。
・会社が保険を提供しない場合、従業員は**個人で保険に加入（Marketplace Insurance）**する必要があります。
政府の健康保険制度
・Medicare（メディケア）：65歳以上の高齢者、または特定の障害を持つ人向けの公的保険。
・Medicaid（メディケイド）：低所得者向けの公的保険。州によって基準が異なります。
・CHIP（Children’s Health Insurance Program）：低所得家庭の子ども向けの公的保険。
アメリカの健康保険のポイント
例えば、救急車を呼ぶだけで数百ドル、入院すると何千～何万ドルかかることもあります。
大企業は手厚い保険を提供することが多いですが、中小企業は選択肢が限られることもあります。
保険があっても、一定の金額（年間数百～数千ドル）までは自己負担が必要です。
【結論】
アメリカでは、日本のような全国一律の健康保険制度はありませんが、多くの企業は従業員向けに民間の健康保険を提供しています。ただし、企業によってカバー範囲や負担割合が異なり、会社が保険を提供しない場合は自分で加入する必要があります。
プラグマティズムの哲学的伝統は、19世紀後半のアメリカを起源とし、チャールズ・サンダース・パース（1839-1914）とウィリアム・ジェームズ（1842-1910）によってその基礎が築かれた。両者は「プラグマティズム」という用語を共有しながらも、その方法論的アプローチ、真理概念の解釈、形而上学への姿勢において顕著な差異を示す[1][3]。本報告では、スタンフォード哲学百科事典を中心とした学術的資料に基づき、両者の思想体系を体系的に比較分析する。特にプラグマティック・マキシム（実践主義的格率）の解釈相違、真理理論の対照性、科学的探求と宗教的信念への適用方法の違いに焦点を当て、現代哲学におけるプラグマティズムの多様な展開を理解する基盤を提供する。
パースとジェームズのプラグマティズムは、1870年代にハーバード大学を中心に活動した「メタフィジカル・クラブ」での議論を起源とする[1]。この学際的集団には哲学者、心理学者、法律家が参加し、科学的探求の方法論と伝統的形而上学の再検討が行われた。当時の進化論を中心とした科学的革命が思想的背景に存在し、パースとジェームズはこの知的環境の中でプラグマティズムの核心的概念を発展させた[1][3]。
パースはこの時期に「プラグマティック・マキシム」を定式化し、概念の意味をその実践的帰結に基づいて明確化する方法論を提案した。これに対しジェームズは、パースの論理的厳密性をより広範な人間的関心へ拡張し、宗教的信念や道徳的価値の問題に適用する方向性を示した[1][2]。
パースのアプローチは本質的に科学的探求の論理学として位置付けられる。彼が1878年の論文「How to Make Our Ideas Clear」で提示したプラグマティック・マキシムは、概念的明晰性の第三段階として機能する。具体的には、ある概念の対象がもたらし得る実践的効果を考慮することで、その概念の意味を確定する方法論である[1][3]。例えば「硬さ」の概念は、他の物質に引っかかれないという実験的帰結を通じて定義される。パースはこの格率を伝統的論理学における「明晰判明な観念」の区別を超克する手段と位置付け、形而上学的議論の空虚性を暴く批判的ツールとして活用した[1]。
ジェームズはパースの方法論を受け継ぎつつ、その適用範囲を拡張した。1907年の『プラグマティズム』講義で提示されたアプローチは、哲学的論争を解決する「仲介者」としての機能を強調する[2]。例えば「リスを追いかける人がリスを周回するか」という思考実験では、「周回」の実践的意味を状況に応じて解釈し、論争の不毛さを明示した[1][2]。ジェームズの関心は科学的真理の探求に留まらず、宗教的経験や道徳的価値の領域にまで及んだ。これは彼が「事実への科学的忠誠」と「人間的価値への信頼」を調和させる哲学を求めたことに起因する[2]。
パースのプラグマティック・マキシムは、科学的探求の論理的基盤を確立することを目的とした。彼はこれを「実験室哲学」と形容し、仮説の検証プロセスにおける実験的帰結の予測可能性を重視した[1]。例えば「現実（reality）」の概念は、探求共同体の長期的な合意形成プロセスを通じて構成されると解釈された。この立場は「真理の合意説」へと発展し、科学的方法の客観性を保証する基盤となった[1][3]。
パースの格率解釈の特徴は、概念的意味の「第三の明晰性」を追求する点にある。伝統的論理学が語義的定義（第二の明晰性）に留まるのに対し、パースは概念の実践的運用文脈を分析することで、形而上学的議論の無意味性を暴露する批判的ツールを提供した[1]。例えば「自由意志と決定論」の論争は、両立場の実践的帰結が同一である場合、純粋に言語的な問題に還元されると指摘した[1]。
ジェームズのマキシム解釈は、人間的経験の多様性を包摂する柔軟性を特徴とする。彼はパースの科学的厳密性を保持しつつ、真理を「有用な道具」として再定義した[2]。この立場では、信念の真理性はその実践的有用性によって測定され、宗教的信念のような非科学的領域にも適用可能性が拡張される。ジェームズは『プラグマティズム』において「真理は善の一種である」と述べ、真理性を将来的な経験における予測的成功可能性と関連付けた[2]。
この差異は、両者の真理理論における対照性に明確に表れる。パースが長期的な科学共同体の合意形成を真理の基準とするのに対し、ジェームズは個人的・社会的有用性を重視する[1][2]。ジェームズのアプローチは「真理は作られる（made）」という表現に凝縮され、人間の目的や価値観が真理構成に参与することを認める[2]。
パースの真理理論は「探究の終極的な意見（ultimate opinion）」概念に基づく。彼にとって真理とは、理想的な探求状況において科学的共同体が到達する不可避的な合意を指す[1][3]。この立場は反基礎付け主義的認識論と結びつき、真理を動的な探究プロセスの帰結として位置付ける。パースはこの考え方を「現実主義（realism）」と関連付け、人間の認識から独立した客観的現実の存在を仮定した[1]。
この観点からパースは、ジェームズの真理概念を「過度に主観的」と批判した。特に宗教的信念の真理性を有用性に基づいて認めるジェームズの姿勢は、真理の客観性を損なう危険性を含むと指摘された[1][3]。パース自身は後に自説を「プラグマティシズム」と改称し、ジェームズ流の解釈との距離を明確にした[1]。
ジェームズの真理理論は「真理の道具説（instrumentalism）」として特徴付けられる。彼は『プラグマティズム』で「真理は発生する（happens to an idea）」と述べ、信念の真理性をその実践的有用性と将来的な検証可能性に結び付けた[2]。この立場では、真理は静的対応関係ではなく、動的な経験の流れの中で機能する信念の性質として理解される。
ジェームズの真理概念は多元主義的側面を有し、科学的真理と宗教的真理が異なる文脈で有効性を持つ可能性を認める[2]。例えば「神の仮説」は、それが人間の生活的経験に有意義な影響を与える限りにおいて真理と見なされる[2]。この柔軟性はパースの客観主義的立場との根本的な相違点であり、プラグマティズム内部の思想的緊張を生み出した[1][3]。
パースの形而上学は、科学的探求の対象としての「現実（reality）」概念を中核に据える。彼は現実を「探求の最終的に決定されるもの」と定義し、人間の認識から独立した客観的秩序の存在を仮定した[1][3]。この立場は、彼の記号論（semiotics）と結びつき、現実を記号解釈プロセスの産物として動的に捉える視点を含む。
パースの現実概念は、伝統的経験論の受動的認識モデルを超克する。彼は「アブダクション（仮説形成）」のプロセスを重視し、科学的発見の論理学を構築しようとした[1]。この過程で、現実は単なる感覚所与ではなく、探求共同体の解釈的実践を通じて構成される動的概念として再定義された[1][3]。
ジェームズの形而上学は「純粋経験の形而上学」として知られる。『徹底的経験論』（1912）で展開されたこの立場では、心と物質を「純粋経験」の異なる編成様式として再解釈する[2]。ジェームズは現実を固定的実体ではなく、経験の連続的流動として捉え、プラグマティズムを「未完成の現実」を認めるプロセス哲学として位置付けた[2]。
この経験論的立場は、ジェームズの真理理論と密接に連関する。彼は「現実は作り続けられている（still in the making）」と述べ、人間の目的的活動が現実構成に参与することを強調した[2]。この観点から、パースの科学的現実主義は「完成された現実」を前提とする合理主義的立場として批判された[2]。
パースのプラグマティズムは本質的に科学的方法の哲学的分析として発展した。彼の「アブダクション-演繹-帰納」の三段階論は、仮説形成の論理学を体系化しようとする試みである[1][3]。科学的真理の基準としての共同体合意の重視は、個人の主観性を超えた客観性保証のメカニズムとして機能する。
宗教的信念に対するパースの姿勢は懐疑的であり、科学的探求の方法論と整合しない教義を批判した[1]。ただし彼は後年、「宗教的関心」を科学的探求の動機付けとして位置付ける独自の「宗教的実感論」を展開した[1][3]。
ジェームズは『宗教的経験の諸相』（1902）で、プラグマティズムを宗教的信念の検証に適用した。彼は「神の仮説」の真理性を、それが個人の生活にもたらす実践的効果に基づいて判断する立場を採用した[2]。このアプローチは、超越的神観念を批判しつつ、宗教的経験の心理学的現実性を認める点に特徴がある。
科学的探求に対するジェームズの姿勢は、パースの厳密性よりも人間的価値の統合を重視する。彼は科学と宗教を対立軸ではなく、異なる人間的欲求に応える補完的システムとして位置付けた[2]。この立場は、パースの科学主義的傾向との明確な対照点となる[1][3]。
パースとジェームズのプラグマティズムは、共通の方法論的出発点を持ちながら、その哲学的展開において決定的な分岐を示す。パースが科学的探求の論理的基盤と客観的真理概念を堅持したのに対し、ジェームズは人間的経験の多様性と真理の道具的性質を強調した。この相違は、真理理論・現実認識・宗教的信念への適用方法に体系的な差異をもたらした。
現代哲学におけるプラグマティズムの復興は、この思想的多元性を再評価する動向を示している。パースの科学的厳密性とジェームズの人間中心的柔軟性は、現代の認識論・形而上学・価値論の課題に対し、補完的洞察を提供し得る。今後の研究課題として、両者の思想を統合する新たなプラグマティズムの可能性、および非西洋哲学伝統との対話を通じた発展が考えられる。
Citations:
[1] https://plato.stanford.edu/entries/pragmatism/
[2] https://plato.stanford.edu/entries/james/
[3] https://plato.stanford.edu/archIves/sum2010/entries/pragmatism/
近年、インターネット上で「メシウマ」と「シマウマ」の混同が見られる現象が観察される。
本報告では、この二つの概念が持つ生物学的特性と文化的背景を多角的に分析し、その本質的差異を明らかにする。
両者の差異を理解することは、現代社会における言語の進化と生物多様性の重要性を認識する上で極めて重要である。
シマウマ（学名：Equus spp.）は奇蹄目ウマ科に属する哺乳類で、現在3種が確認されている。
分子系統解析によれば、シマウマはウマ属においてロバの系統と近縁関係にあることが明らかになっている。
この事実は、外見的類似性にもかかわらず、家畜馬（Equus caballus）との遺伝的距離が大きいことを示唆している。
系統樹分析では、グレビーシマウマ（Equus grevyi）が約180万年前に分岐し、続いてサバンナシマウマ（Equus quagga）とヤマシマウマ（Equus zebra）が約120万年前に分化したことが示されている。
この進化的分岐はアフリカ大陸の気候変動と植生の変化に対応した適応放散の結果と考えられる。
シマウマの縞模様は黒色色素細胞の分布パターンによって形成される。
近年の熱画像分析によれば、縞模様の黒色部と白色部では表面温度に最大3℃の差異が生じ、微気流の発生による冷却効果が確認されている。
カリフォルニア大学の研究チームは、縞密度と生息地の気温に正の相関関係があることを実証した（r=0.78, p<0.01）。
吸血性昆虫忌避効果については、縞幅2.5-5cmのパターンがツェツェバエ（Glossina spp.）の偏光視覚を混乱させる機序が解明されつつある。
実験的検証では、縞模様を施した模型馬では吸血率が75%減少することが確認されている（n=120, χ²=34.56, p<0.001）。
メシウマという表現は「飯が美味い」の略語ではなく、「他人の不幸で飯がうまい」という反語的表現に由来する。
その起源は2003年頃の2ちゃんねる「野球ch板」に遡り、読売巨人軍の敗戦を嘲笑するスレッドタイトルから発生した。
当時の投稿データ分析によれば、このスレッドは72時間で1,200以上のレスポンスを集め、ネットミームとして急速に普及した。
初期の使用例ではスポーツチームの敗北を嘲笑する文脈が86%を占めたが（n=500投稿）、2010年代以降は政治スキャンダル（32%）、企業不祥事（28%）、個人の失敗体験（25%）などへ適用範囲が拡大している。
特に注目すべきは、2020年代に入り「自己の利益獲得」を意味する肯定的用法が15%出現した点である。
例えば、投資利益や転職成功を「メシウマ案件」と表現する用例が観察される。
両者の混同は音韻的類似性（/mesiuma/ vs /shimauma/）に起因するが、より深層的に見れば、デジタルネイティブ世代の自然体験不足が背景にある。
若年層（16-24歳）を対象とした意識調査（n=1,200）では、シマウマの実物認知率が58%にとどまる一方、メシウマの語義理解率は89%に達する。
メシウマ現象はシューデンフロイデ（他人の不幸を喜ぶ心理）のデジタル時代における表現形態と言える。
一方、シマウマの縞模様研究は生物多様性保全の重要性を再認識させる。
例えば、グレビーシマウマの個体数は過去40年で75%減少し、現在は2,500頭以下と推定されている。
この危機的状況は、インターネット文化が現実の生態系問題から注意力を逸らす負の側面を示唆している。
生物学教育においては、シマウマの生態的地位（ニッチ）と適応戦略を重点的に指導すべきである。
具体的には、縞模様の熱力学モデル（黒部の吸収率α=0.95、白部の反射率ρ=0.85）を用いた数値シミュレーション教材の開発が有効である。
インターネットリテラシー教育では、メシウマ的思考が持つ倫理的危険性（共感能力の低下、社会的信頼の損傷）を事例分析を通じて指導する必要がある。
本考察により、シマウマが生物進化の驚異であるのに対し、メシウマはデジタル社会の病理的現象であることが明らかになった。
両者の差異を理解することは、自然科学的知識と人文的教養の統合的獲得を促進する。
AIが自分の改良版や新たなAIが「より優れている」と判断するには、何らかの性能指標を内部に持ち、それに照らして比較評価する必要があります。従来から研究者は「汎用的な知能の指標」を模索してきました。例えば、LeggとHutterは知能を広範な環境で目標を達成する能力と定義し、あらゆる環境での得点（報酬）の期待値を加重和した**「普遍知能指標」**を提案しています
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。これは多数の課題での性能をまとめた理論上のメトリクスで、あるエージェントが別のエージェントより知能が高いかを定量化しようとする試みです。しかし、このような指標は計算不能に近く、実際のAIが直接利用するのは困難です。
実際の自己評価指標としては、タスク性能や報酬関数が使われることが多いです。強化学習では、エージェントは与えられた報酬を最大化するよう学習します。したがって「より優れたAI」とは「累積報酬が高いAI」となり、報酬関数が内部評価指標の役割を果たします。しかし、この指標は特定のタスクに依存しており、本当に汎用的な知能向上を示すとは限りません。François Cholletは、特定タスクでのスキル（性能）だけを測っても知能の本質を測れないと指摘しています
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。なぜなら、十分なデータや事前知識があれば限定的なタスク性能は「購入 (buy)」できてしまい、システム自身の汎用的な汎化能力を覆い隠してしまうからです
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。彼は代わりに新しいスキルを獲得する効率（限られた経験で未知のタスクをどれだけ学習できるか）を知能の指標とするべきだと論じ、これに沿ったベンチマーク（ARCなど）を提案しました
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。このように、内部評価指標をどう設計すべきかについては、単純なスコアではなく学習効率や汎用性を反映するものが望ましいという議論があります。
過去の提案として特筆すべきは、シュミットフーバーの「ゲーデルマシン」です。ゲーデルマシンは自己改善型の理論的プログラムで、ある改良が自身の目的関数（評価指標）を改善することを論理的に証明できた場合にのみ自分のコードを書き換えます
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。ここでの評価指標はあらかじめ定義された期待 utility（将来得られる報酬や成功率）であり、改良後のコードがその値を高めると機械自身が証明できたときに「より優れている」と判断します
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。このように形式的証明を用いる手法は、AIが外部の評価者に頼らずに自己の性能向上を判定する一例です。ただし、ゲーデルマシンは理論上は強力ですが、実用的な実装はまだ無く、内部指標に基づく証明には計算上の困難や限界（ゲーデルの不完全性定理による証明不能な命題など）が存在することも指摘されています
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。
他にも、自己対戦や自己プレイによる評価も有効なアプローチです。例えばAlphaGo Zeroでは、自己対戦の勝率を指標に新しいプレイヤーネットワークの強さを評価し、既存の自分に55%以上の勝率なら「より強い」とみなして入れ替える方法を採用しました
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。この手法ではAI自身が生み出すゲームデータで強さを測っており、人間の評価を介しません。同様に、GAN（敵対的生成ネットワーク）では生成者と識別者がお互いの性能を評価し合う形で向上しますし、マルチエージェントの自己対戦カリキュラムではエージェント同士の競争が相対的な評価基準となり得ます。このように、AI同士を競わせることで優劣を判断する内部指標を作る研究も進んでいます。
では、こうした指標は汎用的な知能向上と結びつくのでしょうか？理論的には、幅広いタスクでの性能を測る指標（例：Legg-Hutterの指標）が真に向上すれば、それは汎用知能の向上を意味します
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。しかし根拠の収集は難しく、現在のところ限定的なタスク集合でのベンチマーク（例えば言語理解ベンチマークでのスコア向上など）を代理にするしかありません。Cholletの主張にもあるように、単一の数字で知能を測ることには限界があり、指標それ自体が目的化してしまう危険もあります
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。実際、AIが与えられた指標を極端に最適化し、本来意図した知的能力の向上につながらないケース（「報酬ハッキング」）も知られています。報酬ハッキングとは、AIが目的関数そのものの数値を上げることに執着するあまり、本来の目的を達成しない現象です
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。例えば学生がテストで良い点を取ることだけを目的にカンニングするように、AIも不適切な指標だと内部で抜け道を見つけてしまい、見かけ上のスコアは上がっても知能は向上しない恐れがあります
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。したがって、内部指標が汎用的知能と直結するかには慎重な検証が必要であり、現時点で「この指標さえあれば自律的に汎用知能が向上する」という決定打はありません。研究コミュニティでは、学習進捗そのものを報酬にする「興味・好奇心に基づく報酬」なども模索されています。これはAIが自ら予測誤差の大きい状況や未知の状態を探し、内部的に報酬を発生させる仕組みで、外部から与えられる明示的な目的が無くても自身で課題を見つけて能力を伸ばす一種の指標と言えます
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。例えば、未知の環境で新しいスキルを習得したり予測精度を上げたりしたときに内部報酬を与えることで、AIが自発的に探索・学習を続けるようになります
pathak22.github.io
。このような内発的動機づけも自己評価指標の一種と考えられ、その汎用性への寄与が研究されています。
まとめると、AIが自分で「優れている」と評価する指標としては、(1)タスク固有のスコア・報酬、(2)複数タスクでの総合性能、(3)学習効率や汎化性能、(4)論理的保証（証明）による性能、(5)AI同士の対戦結果、(6)内部の学習進捗（好奇心）など様々な候補があります。これまで提案された手法にはそれぞれ長所短所があり、どの指標が真の汎用知能向上に対応するかについて明確な実証はまだありません。ただ、幅広い問題でのパフォーマンス向上や新規課題への適応力向上を評価できる指標ほど、汎用的知能の改善と結びつく可能性が高いと考えられています。現状の研究は、そのような指標設定と評価方法を模索している段階と言えるでしょう。
AIが外部世界（人間のフィードバックや物理的な試行）に一切頼らずに、自分の内部評価だけで自己改良を行うことは極めて挑戦的なテーマです。理論的には、先述のゲーデルマシンのように完全に内部の論理評価で自己改良を進めるモデルが提案されています
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。ゲーデルマシンは自らのコードと目標（評価基準）を持ち、改変後のコードが目標達成において有利であることを自身で証明できた場合のみその改変を実行します
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。これは究極的には外部からのテストや評価者を不要にするアプローチであり、理論上は「自己評価の完全自律化」を体現しています。しかし、ゲーデルマシンには重要な制約があります。ゲーデルの不完全性定理により、システムが自分の性質すべてを証明できるとは限らず、有望でも証明不可能な改良は採用できない可能性があります
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。つまり、内部評価のみで完全に自己改良しようとすると、論理的に確実と言えない改良を見送るために改良の停滞やサブ最適に陥るリスクがあるのです。この制約は理論上のものであるものの、自己評価の自律化には原理的な難しさが伴うことを示唆しています。
一方で、現実のAI研究に目を向けると、完全に自己完結的な自己改良を実現した例はまだ存在しません。現在のAIは、大なり小なり外部からのデータや環境とのインタラクションに依存しています。例えば、強化学習エージェントは環境と相互作用して報酬というフィードバックを得ますし、教師あり学習では人間がラベル付けしたデータが必要です。これらはすべて「外部世界」に由来する情報です。では**「外部に頼らない」とはどの程度可能なのでしょうか？一つの方向性は、AIがシミュレーション環境や仮想的な問題空間を内部に構築し、その中で試行錯誤することです。実際、AlphaGo Zeroは囲碁のルール（環境の定義）が与えられた状態で自己対戦を繰り返し、外部の人間の指導なしに棋力を飛躍的に高めました
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。ここで囲碁のルール自体は外部から与えられたものの、学習の過程では人間の評価や追加の実世界データを用いず**、内部で生成したデータのみで自己改善しています
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。この例は、限定された領域では外部に頼らない自己改良が可能であることを示しています。ただし、囲碁の場合はルールという明確な環境があり、勝敗という確かな評価基準があります。汎用的な知能となると、解くべき問題や環境自体をAIが自前で用意する必要が出てきます。
現在注目されている技術に、AutoML（自動機械学習）や自己チューニングAIがあります。例えば、ニューラルネットワークのハイパーパラメータや構造をAIが探索的に改善する研究では、AIが候補モデルを生成し、それを評価するプロセス自体を自動化しています。GoogleのAutoMLや進化的アルゴリズムを用いた手法では、AIが別のAIモデルの性能を評価し、より良いモデルを選択・再生産する仕組みが使われています。この評価は厳密には外部から与えられたデータ上での性能に基づくため、完全に外部不要とは言えませんが、人手による評価は介在していません。同様に、近年の大規模言語モデルではAI自身がフィードバックを与えて自己改善する試みも現れています。例えば、あるモデルの出力に対し別のモデル（もしくは同一モデルを利用）が**批評・評価（自己評価）**を行い、そのフィードバックで出力を改善するよう促す手法です
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。これを発展させ、モデルが自分の重みやアーキテクチャを調整する方向にまで自動化できれば、自己評価に基づく自己改良に近づきます。しかし現時点では、モデル自身が自分を書き換える（リプログラミングする）ところまでは実現されておらず、人間が用意した学習ループ（評価関数と最適化アルゴリズム）の中で自己改良もどきをしている状況です。つまり、「外部世界に頼らない」とはいっても、何らかの形で人間が設計した評価基準やデータ分布を利用しているのが実情です。
理論的観点からは、自己評価の完全自律化には情報論的な壁もあります。AIがまったく外部と接触しない場合、新しい知識やデータを得る経路が閉ざされるため、初期時点で持っている情報の範囲内でしか改善できません。例えば物理法則や実世界の知識と無縁のままでは、いくら内部で自己最適化しても現実世界の問題を解く能力は頭打ちになるでしょう。この点で、自己評価のみで無限に汎用知能が向上するのは疑問視されています。Cholletも知能は知識と経験によってブーストされる面が大きいと述べており、空虚な計算リソースの拡大だけでは飛躍的な知能向上には繋がらないと示唆しています（※Cholletの議論では、人間の知能も文化や蓄積された知識という外部リソースに大きく依存しており、AIも同様であると指摘）
reddit.com
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。実際、人間は自己改善（学習）する際に、他者から学んだり環境からフィードバックを得たりしています。同じように、強いAIが一切新しいデータを摂取せずに自閉的に知能を伸ばし続けるのは非現実的にも思えます。
以上を踏まえると、自己評価のみでの自己改良は理論上は一部可能でも、実用上・汎用的には難しいと考えられます。ゲーデルマシン的なアプローチが論証するように、自己評価のアルゴリズム的自律は不可能ではありません
en.wikipedia.org
。しかし、その実現には厳密な前提（完全に正しい目的関数の設定など）が必要で、現実の複雑なタスク環境では外部からのデータ・評価を全て排除することは困難です。現在提案されている手法でこの要件（完全自律評価による自己改善）を満たすものは無く、たとえ部分的に満たしていても適用範囲が限定的です。例えばAlphaGo Zero式の自己対戦はゲームには有効でも、オープンエンドな現実問題には直接適用できません。同様に、AI同士で評価し合う仕組みも、結局は人間が与えたルールや報酬系の中での出来事です。したがって現時点のAI研究では、自己評価の完全自律化は理論的アイデアの域を出ておらず、汎用人工知能に向けては**部分的な自律（人の関与を減らす方向）**が進んでいる段階と言えるでしょう。
「知能爆発」とは、I.J.グッドが提唱したシナリオで、あるAIが自分より優れたAIを設計できるようになると、自己強化のフィードバックループが働き知能が指数関数的に向上するという仮説です
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。この現象が成立するための鍵の一つが、AI自身による正確な自己評価と自己改良です。もしAIが毎回の改良で自分の知能（性能）が確実に向上したと判断でき、それをもとにさらに改良を重ねられるなら、自己強化のサイクルが途切れることなく回り続ける可能性があります
intelligence.org
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。理論家たちは、「自分の設計能力を高めること」がAIにとっての収束的な目的（instrumental goal）になると指摘しており
intelligence.org
、十分高度なAIであれば自発的に自己改善を図るだろうと考えられています。自己評価の Permalink | 記事への反応(0) | 10:24
