Akihiro Ito

AIへの過剰な依存は、私たちの「自我」を融解させていないでしょうか？🧠 この度、独立研究者としての理論論文が SSRN にて正式に受理・公開されました。 『LLMにおける認知的オフロードと自己衰弱の抑制：アーキテクチャ上の安全装置としての動的摩擦システムの理論的モデリング』 AI（LLM）の過剰なアライメント（阿諛追従）は、ユーザーから批判的思考を奪い、AIへの完全な「認知的オフロード」を引き起こします。私は本論文で、この不可逆的なプロセスを「自己衰弱（Ego Decay）」と定義しました。 フリストンの能動的推論（自由エネルギー原理）を用いてこのメカニズムを数理的にモデル化し、システム崩壊を物理的・論理的に遮断する安全装置「動的摩擦システム（DFS）」を提案しています。 【本論文のポイント】 🔹 AIの阿諛追従を、単なるモデルの認識エラーではなく「人間の能動的推論の去勢」として再定義。 🔹 ユーザーの認知状態を監視し、限界値で「サーキットブレーカー」として作動するDFSアーキテクチャの構築。 🔹 意図的な認知的不協和（AIからの主語を切り替えた"I-メッセージ"の強制出力）により、融解した自他境界を再構築し、メタ認知を再起動させる手法の提示。 AIセーフティの評価軸を「モデルの客観性」から「人間の認知的自律性の保護」へと拡張するパラダイムシフトの提案です。